典型文献
基于人工蜂群优化的K-means航空客户价值分析
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
钱升华
作者机构：
北京师范大学人工智能学院,北京100875;天津财经大学珠江学院数据工程学院,天津301811
文献出处：
引用格式：
[1]钱升华-.基于人工蜂群优化的K-means航空客户价值分析)[J].数学的实践与认识,2022(03):99-108
A类：
航空客户价值,低方差滤波和高相关滤波的方法
B类：
人工蜂群,蜂群优化,means,价值分析,航空公司,获利,潜在价值,客户忠诚度,综合评价指标体系,指标约简,决策系统,初筛,贝叶斯信息准则,评估和分析,文末,分出,同价,客户群
AB值：
0.167726
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