%0 Journal Article
%T 基于smc-rs-lssvm的电子商务客户流失预测模型
%J 系统工程理论与实践
%P 1960-1967
%D 2010
%X ？为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基于smc-粗糙集-最小二乘支持向量机的电子商务客户流失预测模型.该模型首先利用smc模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次应用粗糙集理论约简出重要的客户流失预测指标体系,然后将训练样本送入最小二乘支持向量机进行学习和训练,进而对测试样本的客户流失状态进行判别.利用某网上商场的2525名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明:与smc模型、bp神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,该模型对测试样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的客户流失预测方法.
%K smc
%K 粗糙集
%K 最小二乘支持向量机
%K 客户流失预测
%K 电子商务
%U http://www.sysengi.com/CN/abstract/abstract109061.shtml