改进蚁群聚类算法在零售客户分类中的研究与应用

摘要

随着互联网的广泛应用，淘宝、京东等电子商务平台的蓬勃、快速发展，导致如今市场竞争日益激烈，传统的实体零售企业面对数量巨大的消费者群体，采用原有的大众化营销方式不仅成本高而且没有优势。对客户进行分类在实体零售行业的关系管理中发挥着重要的作用，可以针对不同用户群体进行精准的市场营销，能提高企业营销策略的效率，获得更好的营销效果。传统数据分析方法难以处理海量的用户数据，因此，采用数据挖掘技术中的聚类分析算法实现企业客户的分群。
　　论文首先介绍了数据挖掘和聚类分析的相关技术，包括数据挖掘的概念、挖掘的过程和方法以及聚类分析技术的定义、评价标准等，并列举了几种常用的聚类算法。然后简要介绍了实体零售客户分类的一些相关概念，说明了实体零售客户分类的重要性和必要性。文章重点讨论了标准的蚁群聚类算法以及它的发展和存在的问题，并试图从几方面改进蚁群聚类算法:蚂蚁聚类过程中的移动方向选择、算法的收敛速度以及降低算法对参数设置的依赖性。然后提出了一种改进的蚁群聚类算法方案，并采用改进的蚁群聚类算法对Iris数据集中的全部数据进行聚类，实验结果表明，改进后的算法准确率更高，算法的收敛速度也更快，证明了改进后的蚁群聚类算法是有效的。
　　最后，将改进后的聚类算法应用到某实体零售企业的客户分类中，按照客户一段时间内的总消费金额、总消费次数以及最近消费的时间进行分类，根据用户的行为数据将用户聚类到不同的簇，得到聚类结果，并根据结果对各个类别的特点进行分析，对各簇的客户进行了分析，提出针对性的营销及决策方案。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 蚁群聚类算法研究现状

1．2．2 实体零售客户分类研究现状

1．3 论文的主要内容和组织结构

1．3．1 研究内容

1．3．2 组织结构

第2章 聚类分析技术

2．1 数据挖掘

2．1．1 数据挖掘概念

2．1．2 数据挖掘的过程

2．1．3 数据挖掘的方法

2．1．4 数据挖掘在企业客户管理中的应用

2．2 聚类分析技术

2．2．1 聚类分析定义

2．2．2 聚类分析的数据类型

2．2．3 相似性度量

2．2．3 数据预处理

2．4．4 评价标准及函数

2．2．5 常用的聚类算法

2．3 本章小结

第3章 实体零售客户分类概述

3．1 客户分类

3．1．1 客户分类的概念

3．1．2 客户分类的目的

3．2 实体零售业客户分类

3．2．1 实体零售客户分类的必要性

3．2．2 实体零售企业客户特征

3．3 本章小结

第4章 蚁群聚类算法及其改进

4．1 聚类算法选择分析

4．2 标准蚁群聚类模型分析

4．2．1 基本蚁群聚类模型

4．2．2 标准蚁群聚类算法

4．2．3 蚁群聚类算法存在的不足

4．3 标准蚁群聚类算法的改进

4．3．1 蚁群聚类算法的相关改进

4．3．2 改进算法的流程图

4．3．3 改进蚁群聚类算法的步骤

4．4 实验结果及分析对比

4．4．1 改进蚁群聚类算法实验

4．4．2 改进算法与标准LF算法的对比

4．5 本章小结

第5章 蚁群算法在实体零售客户分类的应用

5．1 客户分类系统设计

5，1．1 系统功能与系统结构

5．1．2 系统程序流程

5．2 应用环境

5．3 数据获取及集成

5．4 数据预处理

5．4．1 数据清洗

5．4．2 特征选择

5．4．3 数据标准化

5．5 客户聚类及结果分析

5．6 客户分类系统操作示例

5．7 本章小结

第6章 总结和展望

6．1 论文工作总结

6．2 展望

参考文献

致谢