考虑类结构变动的自适应进化聚类及其在客户细分中的应用

摘要：

[目的]针对多时段动态客户细分问题,提出一种面向契约型客户的类结构变动自适应进化聚类框架.[方法]通过构建一个动态更新相似矩阵和聚类参数的聚类环,实现对客户细分结果的跟踪.在每个聚类时段,首先,以前一相邻时段的聚类结果为基础,依据客户契约的失效信息制定类消亡的判定准则;其次,计算原客户在该时段的估计相似矩阵,根据新客户数据判断类结构的变动情况并制定创建新类的准则;最后,在更新的相似矩阵和聚类参数上运行静态聚类算法得到该时段的聚类结果.[结果]采用某电力企业客户数据进行实验,结果表明,该框架在保证聚类质量的基础上通过取消聚类数目判定和聚类结果匹配两个环节,能显著提高聚类效率.[局限]由于数据的可获得性,尚未在其他领域或高维数据集上对算法效率进行验证.[结论]考虑类结构变动的自适应进化聚类框架不仅能有效追踪客户群的进化轨迹,而且可以避免传统方法对聚类数目的重复判定和聚类结果的匹配问题,适用于契约型客户的多时段动态细分.

关键词：进化聚类、动态聚类、粗糙聚类、客户细分

分类号：C93(管理学)

在线出版日期：2018-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：21-31