| 基于支持向量机的消费者行为分类方法 |
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| 引用本文： | 徐晟皓,杨楠堃,易梦乔. 基于支持向量机的消费者行为分类方法[J]. 价值工程, 2015, 0(4): 19-21 |
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| 作者姓名： | 徐晟皓 杨楠堃 易梦乔 |
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| 作者单位： | 中山大学管理学院,广州,510275 |
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| 摘 要： | 大数据时代的来临,企业更加重视通过数据分析来洞察消费者行为,以实现更为精准的营销模式。现有对消费者行为的分类方法主要有层次分析法,聚类,贝叶斯网络等。文章引入支持向量机的方法应用在消费行为分析中,它是在统计学理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本,非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。最后,文章利用广东省烟草公司的实际调研数据进行支持向量机的训练。文章发现,相比于传统的消费者行为分类方法,支持向量机用于消费者行为分析是一种更精确有效的分类方法。
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| 关 键 词： | 支持向量机 贝叶斯判别 分类 消费者行为分析 |
Application of Support Vector Machine in Consumer Behavior |
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| XU Sheng-hao,YANG Nan-kun,YI Meng-qiao. Application of Support Vector Machine in Consumer Behavior[J]. Value Engineering, 2015, 0(4): 19-21 |
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| Authors: | XU Sheng-hao YANG Nan-kun YI Meng-qiao |
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| Affiliation: | XU Sheng-hao;YANG Nan-kun;YI Meng-qiao;Sun Yat-sen Business School; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support Vector Machine Bayesian discrimination algorithm classification consumer behavior analysis |
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