基于变异系数的双聚类算法及其在电信客户细分的应用研究

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1、第３３卷第２期计算机应用与软件Ｖｏｌ３３Ｎｏ．２２０１６年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０１６基于变异系数的双聚类算法及其在电信客户细分的应用研究１２２林勤薛云杨柏高１（广东医学院信息工程学院广东东莞５２３８０８）２（华南师范大学物理与电信工程学院广东广州５１０００６）摘要针对传统客户价值细分方法不够精细化的问题，提出一种基于变异系数的双聚类算法。该算法选用了变异系数作为相似性度量，运用启发式贪心策略，通过迭代增删行列的方式挖掘出客户消费记录中局部消费行为相似的客户群体。以某电信公司的电信客户细分为实例，将所提算法与Ｋ均值（Ｋ

2、ｍｅａｎｓ）算法进行性能比较，实验结果表明，所提算法具有更优的客户细分能力和更强的客户行为可解释能力。因此，它更有助于指导企业制定差异化营销策略。关键词变异系数客户细分差异化营销双聚类　Ｋ均值中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１６．０２．０５２ＯＮＶＡＲＩＡＴＩＯＮＣＯＥＦＦＩＣＩＥＮＴＢＡＳＥＤＢＩＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＣＵＳＴＯＭＥＲＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮ１２２ＬｉｎＱｉｎ　ＸｕｅＹｕｎ　ＹａｎｇＢ

3、ａｉｇａｏ１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｄｏｎｇｇｕａｎ５２３８０８，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔｄｅｇｒｅｅｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｕｓｔｏｍｅｒｖａｌｕｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｗｅｐｒｏｐ

4、ｏｓｅｄｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂａｓｅｄｂｉｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｅｌｅｃｔｓｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｓｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ａｐｐｌｉｅｓｔｈｅｈｅｕｒｉｓｔｉｃｇｒｅｅｄｙｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｎｄｂｙｔｈｅｗａｙｏｆｉｔｅｒａｔｉｎｇｔｈｅｒｏｗｓ’ｏｒｃｏｌｕｍｎｓ’ｉｎｓｅｒｔｉｏｎａｎｄｄｅｌｅｔｉｏｎ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍｉｎｅｓｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｇｒｏｕｐｓｗｉｔｈｓｉｍｉｌａｒｌｏｃａｌｃｏｎｓｕｍｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｕｒｓｆｒ

5、ｏｍｔｈｅｉｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｒｅｃｏｒｄｓ．ＴａｋｉｎｇｔｈｅｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃｕｓｔｏｍｅｒｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎａｃｅｒｔａｉｎＴｅｌｅｃｏｍａｓｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ，ｗｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｋｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒａｂｉｌｉｔｙｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｓｔｒｏｎｇｅｒｉｎｔｅｒｐｒｅｔ

6、ａｂｌｅａｂｉｌｉｔｙｏｎｃｕｓｔｏｍｅｒｂｅｈａｖｉｏｕｒｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｉｓｍｏｒｅｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｇｕｉｄｉｎｇｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄｍａｒｋｅｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄｍａｒｋｅｔｉｎｇ　Ｂｉｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ｋｍｅａｎｓ者其它的业务目标对消费数据进行属性筛选，再分别运用粒子０　引言群优化的模糊Ｃ均值聚类算法ＰＳＯＦＣＭ（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉ

7、ｍｉｚａｔｉｏｎＦｕｚｚｙＣＭｅａｎｓ）、自组织映射聚类算法ＳＯＭ（ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉ近年来，随着电信运营商网络基础设施间差距日益缩小，所ｚａｔｉｏｎＭａｐｐｉｎｇ）、Ｋ均值（ＫＭｅａｎｓ）聚类算法对客户进行分群。涵盖业务日趋同质，电信企业的发展模式逐步从以产品为中心文献［１０］指出了上述两种方法的不足，并引入了一种专门从客户的消费记录中挖掘出高端消费客户群体的大均值子矩阵ＬＡＳ的模式向以客户为中心的模式转变。精确识别和细分客户市（ＬａｒｇｅＡｖｅｒａｇｅＳｕｂｍａｔｒｉｃｅｓ）双聚类算法，该方法在很