基于Rough Set的客户群共性特征知识挖掘

摘要：

运用实例数据,对挖掘客户群共性特征知识的整个过程进行了模拟.首先对获取的原始数据进行预处理,构建客户行为特征知识决策表.对各个属性两两间进行Spearman相关性分析,将具有显著相关性的属性剔除掉,然后利用Rosetta软件提供的遗传算法工具对余下的属性进行约简,并生成关联规则.最后用Accuracy(可信度)和Supra(支持度)两个指标对各项规则进行筛选,得到各个客户群的共性特征知识,并对最终得到的规则进行了分析.

关键词：粗糙集、Spearman相关分析、遗传算法、客户特征知识

所属期刊栏目：27

分类号：F273.4;TP301(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金项目71071122;湖北省科技厅攻关项目20102s0014

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：140-144