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一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法

摘要

一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法,将ETC客户细分指标分别定义为最近消费间隔、年通行频次和年消费金额三类,在定义ETC客户细分指标之后采用CLARA算法进行ETC客户聚类分析,将最好的聚类结果输出;在ETC客户聚类分析完成后,采用CART算法建立细分规则提取算法,然后进行ETC客户细分模型的建立,得到ETC客户星级评定结果。本发明通过结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析,克服了PAM算法对于大数据聚类的失效问题,实现了ETC客户细分,设计了ETC客户星级评定方法,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠方面提供创新思路。

著录项

  • 公开/公告号CN108256923A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长安大学;

    申请/专利号CN201810092069.X

  • 申请日2018-01-30

  • 分类号

  • 代理机构西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人安彦彦

  • 地址 710064 陕西省西安市南二环中段33号

  • 入库时间 2023-06-19 05:49:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/02 申请日:20180130

    实质审查的生效

  • 2018-07-06

    公开

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