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双聚类算法在电信高价值客户细分的应用

林勤  薛云  
【摘要】:针对传统客户价值细分方法在高价值客户细分时不够精细化的问题,引入了大均值子矩阵(LAS)双聚类算法。该方法在客户样本和消费属性两个维度上对消费记录进行双向聚类,可以挖掘出高消费、高价值的客户群体。以某电信公司的高价值客户细分为实例,通过定义一个价值尺度和构建一个PA指标,将所提算法与K均值(Kmeans)算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法能挖掘出更多的高价值客户群体,且能够对客户属性进行更加精细的划分,因此它更适合应用于高价值客户市场的识别和细分。

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