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J-GLOBAL ID：202002261428261024   整理番号：20A1243823

改良型RFMモデルとクラスタ分析に基づくインターネットキャタリング顧客の分類法【JST・京大機械翻訳】

Classification Method of Internet Catering Customer Based on Improved RFM Model and Cluster Analysis

著者 (4件)： Hu Xin (Air Force Early Warning Academy,Basic Department,Wuhan,Hubei,China) ,  Shi Ziyan (Air Force Early Warning Academy,Information Countermeasure Department,Wuhan,Hubei,China) ,  Yang Yanfei (Air Force Early Warning Academy,Basic Department,Wuhan,Hubei,China) ,  Chen Lanhua (Air Force Early Warning Academy,Basic Department,Wuhan,Hubei,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCCBDA  ページ： 28-31  発行年： 2020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： インターネットキャタリングta離れたの顧客データの特性に従って,本論文は,顧客行動に基づくRFMT顧客分類モデルを提案した。主成分分析法を用いて各指標の重みを決定し,K平均++クラスタリングアルゴリズムを用いて顧客グループの5つのタイプに顧客を分類した。すなわち,高品質顧客,安定顧客,潜在顧客,一般顧客,低品質顧客である。シミュレーション結果により,改良RFMモデルに基づく顧客分類法は,インターネットキャタリングマーチャントが異なる値を持つ顧客のための目標戦略を採用することができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *クラスタ分析 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 分類法 ,  高品質 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  分類モデル ,  顧客データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  クラスタ分析 ,  顧客 ,  分類法