基于人工蜂群优化的K-means航空客户价值分析

摘要：

对客户价值进行分析,识别重要价值客户,对航空公司获利至关重要.提出了基于人工蜂群优化的K-means算法对航空客户价值进行分析的模型.首先,对航空客户的当前价值、潜在价值和客户忠诚度三个方面进行分析,建立了客户价值综合评价指标体系;然后,采用低方差滤波和高相关滤波的方法进行指标约简,根据约简后的决策系统完成客户价值初筛;最后,先使用贝叶斯信息准则方法预测类簇数,在使用基于人工蜂群优化的K-means算法将客户聚类,对航空客户价值结果进行评估和分析.文末对国内某航空公司的62988条真实客户记录进行了实证分析和验证,能区分出不同价值的客户群,对不同客户提供不同的服务,从而为航空客户价值分析提供了 一种新思路.

关键词：航空客户价值、低方差滤波和高相关滤波的方法、贝叶斯信息准则、人工蜂群优化的K-means算法

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资助基金：天津市艺术科学规划基金资助项目;天津财经大学珠江学院教改资助项目

在线出版日期：2022-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：99-108