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J-GLOBAL ID：201702258301201268   整理番号：17A1035757

改良FCMアルゴリズムを用いた顧客チャーン予測【Powered by NICT】

Customer churn prediction using improved FCM algorithm

著者 (2件)： Cui Shaoying (Transportation Management College, Dalian Maritime University, Dalian, P.R. China) ,  Ding Ning (Transportation Management College, Dalian Maritime University, Dalian, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIM  ページ： 112-117  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： データマイニングは,ビッグデータの時代における顧客チャーンを解析し,効果的に予測するためにバンク管理者のための支援を提供できる。データマイニングアルゴリズムとしてバンク顧客チャーンの理由とFCMアルゴリズムの欠陥を解析した後,FCMアルゴリズムを改善するための有効性関数を計算する新しい方法を育成した。同時に,銀行顧客チャーンを予測するために適用した。市販バンク上で実施された顧客情報のデータマイニング実験により,クライアントは失われてと失われるを見出した。混乱マトリックスのコントラストを改善したFCMアルゴリズムは高精度,銀行顧客チャーンの解析と予測のための新しいアイデアと新しい方法を提供することができることを示した。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： データマイニング ,  *アルゴリズム ,  カオス ,  *予測 ,  管理者 ,  コントラスト ,  銀行
準シソーラス用語： 高精度 ,  顧客情報 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： FCM ,  アルゴリズム ,  顧客 ,  チャーン ,  予測