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J-GLOBAL ID：202102252903970250   整理番号：21A2870533

概念階層を持つトランザクションデータによる顧客の分割【JST・京大機械翻訳】

Segmenting customers by transaction data with concept hierarchy

著者 (4件)： Hsu Fang-Ming (Department of Information Management, National Dong Hwa University 1, Sec.2, Dahsueh Rd., Shoufeng, Hualien 974, Taiwan, ROC) ,  Lu Li-Pang (Department of Information Management, National Dong Hwa University, Taiwan, ROC) ,  Lin Chun-Min (Department of Information Management, National Dong Hwa University, Taiwan, ROC) ,  Lin Chun-Min (General Education Center, Taiwan Hospitality & Tourism College, Taiwan, ROC)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 6  ページ： 6221-6228  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顧客のセグメンテーションは,異なるクラスタに対する適切な促進戦略を開発することを望む組織にとって極めて重要である。クラスタ化顧客は,それらの挙動の詳細な理解を提供する。しかし,以前の研究は,トランザクションにおける異なるアイテムの類似性にはほとんど注目されていない。アイテムのカテゴリーと概念レベルの欠如,項目ベースのセグメンテーション法の結果は,期待ほど良くない。アイテムの概念階層構造を採用することにより,本研究では,顧客間の類似性を同定するためのセグメンテーション方法論を提案した。最初に,トランザクションシーケンス間の非類似性を定義した。第2に,著者らは,消費アイテムの概念階層構造によって,それらの取引データによって顧客を分割するために階層的クラスタリング方法を採用した。セグメンテーションの後,3つのクラスタ検証指数を用いて,顧客のクラスタ数を最適化した。正規化指数のコンパッションを通して,本研究によって提案されたセグメンテーション方法は,他の伝統的方法より良い結果を与えた。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  類似性 ,  正規化
準シソーラス用語： *概念階層 ,  非類似性 ,  階層的クラスタリング ,  クラスタ検証 ,  顧客セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 顧客セグメンテーション ,  概念階層 ,  階層的クラスタリング

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 概念階層 ,  顧客