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基于随机森林算法B2B客户分级系统设计.doc

来源：花匠小妙招时间：2024-12-05 23:22

基于随机森林算法B2B客户分级系统设计

基于随机森林算法B2B客户分级系统设计　　摘要：对分类数据挖掘算法进行研究，发现随机森林算法精度高、训练速度快、支持在线学习，因此提出在系统中使用该算法。针对随机森林算法抗噪声能力一般的问题，采用Bagging方法随机选择几组历史客户分级数据作为算法的训练数据，通过随机森林算法训练出分级模型，并通过这个模型对新客户数据进行自动分级。　　关键词：随机森林；企业对企业；客户分级；系统设计　　中图分类号： TN919.6+4?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）15?0099?05 　　Design of B2B client classification system based on random forest algorithm 　　LI Jun 　　（Shaanxi Post and Telecommunication College， Xianyang 712000， China）　　Abstract： The classification data mining algorithm is studied in this paper. The random forest algorithm has the advantages of high precision， fast training speed and supporting online learning， which is applied in classification system. Since random forest algorithm has general noise resisted ability， several groups classification data of history client are selected by using Bagging method randomly as the algorithm′s training data. The classification model is obtained by random forest algorithm training. New client data are classified automatically by using this model. 　　Keywords： random forest； business to business； client classification； system design 　　0 引言　　近年来，随着全球经济的高速发展，人民生活水品也在不断提高，对企业的商品或服务的要求也在日益提升；而企业也认识到提高客户的满意度和维持客户的忠诚度可以为企业带来更大的利润。于是不同领域的学者们越来越关注客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）这个管理理念。在客户关系管理中，客户取代了产品的质量，成为企业关注的重点，如何吸引和保持有经济价值的客户是CRM的中心。在CRM中最核心的功能就是客户分级，客户分级就是指企业根据客户的重要程度、贡献程度以及潜在价值等指标对客户进行衡量与分级。　　电子商务中，企业面对的关系主要包括两种：企业与客户之间的关系（Business to Customer，B2C）和企业之间的关系（Business to Business，B2B）。在当前使用的客户分级系统中，主要存在以下问题：　　（1）普通的B2C客户分级系统无法处理B2B模式的客户分级。　　（2）现有的B2B客户分级系统分级精度较低，抗噪声能力一般。　　（3）目前的客户分级系统没有与产品销售结合起来。　　（4）在系统使用过程中，需要有一种灵活的权限管理方式来保证系统的安全性。　　本文通过对上述问题的分析，以企业的实际需求出发，采用数据挖掘中的随机森林分类算法实现客户分级，并通过客户对产品满意度模型估算产品销售成功率。其中，随机森林算法是分级的基础，使系统可以在多个不同层面的分级依据上互不干扰地得到训练模型，完成分级算法。通过使用随机森林算法，可以使分级算法具有更强的抗噪声能力，并能降低算法的过拟合。　　1 客户分级系统的分析　　以B2B环境下企业的客户分级作为研究对象，通过历史的客户分级数据建立分级模型，并按照分级模型完成对新客户的分级，同时，系统还具有客户对产品满意度的分析模型，直观地辅助用户决策。系统具有比较高的准确性和抗噪声能力。　　1.1 客户分级系统的需求描述　　用户使用系统后，首先将历史输入系统中。当需要销售一件产品的时候，如果目标客户已经在历史数据中，系统可以给