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J-GLOBAL ID：201702222341652476   整理番号：17A1646869

消費データストリームマイニングに基づく全チャネル消費者セグメンテーション法【Powered by NICT】

The omni-channel consumer segmentation method based on consumption data stream mining

著者 (2件)： Xue Hong (College of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Lin Yiliang (College of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBDA  ページ： 233-238  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Omniチャネル消費者行動の高次元データストリーム特性の観点から,Omniチャネル消費者区分の概要生成アルゴリズムはOmniチャネル顧客価値に基づいて作成した。Omniチャネル消費者区分の進化的データストリームクラスタリングアルゴリズムは時間減衰モデルとスライディングウィンドウモデルに基づいて提案したが,これは高速流データを扱う。進化的データストリームクラスタリングアルゴリズムの階層的処理フレームワークがOmniチャネル消費者セグメンテーションのための迅速で正確な決定を下すことができる。実験結果は,このアルゴリズムが時間的および空間的効率を改善し,独立にクラスタ化できることを示したが,これは良好なマルチチャネルマーケティング戦略を開発し,実施するOmniチャネル小売企業のための意思決定支援を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *消費者 ,  *セグメンテーション ,  市場戦略 ,  クラスタ化 ,  *チャネル ,  消費者行動 ,  アルゴリズム ,  小売
準シソーラス用語： 意思決定支援 ,  マルチチャネル ,  高速流 ,  顧客価値 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 消費 ,  データストリーム ,  全チャネル ,  消費者 ,  セグメンテーション