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1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粗糙集的客戶分類方法研究姓名：劉豐勝申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：肖智20060401重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要數(shù)據(jù)挖掘研究如何從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動(dòng)地提取出有價(jià)值的知識(shí)和信息，是當(dāng)前相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域。近年來，電子商務(wù)大潮正在全球范圍內(nèi)急速地改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式。如何才能在電子商務(wù)競(jìng)爭(zhēng)中取勝？能夠提供客戶資源及相關(guān)數(shù)據(jù)分析的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)就成為焦點(diǎn)，但是客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中龐大的數(shù)據(jù)量阻礙了我們從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的客戶模式，因此研究適用于客戶關(guān)系管理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，從而合理地實(shí)現(xiàn)客戶分類，具有十分重要的理論意義
2、和實(shí)用價(jià)值。目前，在客戶關(guān)系管理中使用的客戶分類方法很多。但是，在客戶關(guān)系管理中使用的基于粗糙集理論的客戶分類方法卻較少見，而利用粗糙集理論進(jìn)行客戶分類具有一定的優(yōu)勢(shì)，因此本文將在粗糙集理論的基礎(chǔ)上，采用了一種基于粗糙集的客戶分類方法。主要是以粗糙集理論為基礎(chǔ)，首先從客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的決策表，再對(duì)決策表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策表補(bǔ)齊、離散化，然后進(jìn)行屬性和值的約簡(jiǎn)，最后生成客戶分類規(guī)則，建立邏輯推理系統(tǒng)，據(jù)此進(jìn)行客戶分類。由于在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可能存在大量的不確定信息，而傳統(tǒng)的粗糙集還不適用于不確定信息建模。為了解決這個(gè)問題，本文采用了
3、可變精度粗糙集模型，并對(duì)傳統(tǒng)粗糙集的一種屬性約簡(jiǎn)算法作了改進(jìn)，以適用于可變精度粗糙集模型，最后引入加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則中的加權(quán)支持度和可信度來描述不確定性信息。通過對(duì)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，本文實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的客戶分類功能，并獲得了較好的效果，證實(shí)了本文采用的客戶分類方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，客戶關(guān)系管理，粗糙集，分類規(guī)則I重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTDataMining,anewtoolandtechniqueforautomaticandintelligentdatabaseanalysis,isaquiteactive
4、domainforthemoment.Presently,ElectronicBusinessischangingtraditionalbusinessmodeallovertheworld.HowcanweprevailinthecompetitionofElectronicBusiness?CustomerRelationshipManagementthatcansupplycustomer'sresourcesandinvolveddataanalysisisthekey,Butahugeamountofdatapreventusfromdiscove
5、ringvaluablecustomermode,sotheresearchofknowledgediscoveringsystemappliedinCustomerRelationshipManagementtoclassreasonablycustomersisverysignificative.Now,therearemanymethodsclassingcustomersappliedinCustomerRelationshipManagement.ButtheRoughSet-Basedmethodsarefewandtheyhavemanyadv
6、antages.So,thispaperisabouttheresearchofaRoughSet-BasedmethodclassingcustomersappliedinCustomerRelationshipManagement.Firstly,weobtaindatafromtheCustomerRelationshipManagementsystem,andconvertthemintorelevantdecisiontable.Secondly,wecompleteanddiscretizethedatainthedecisiontable.Th
7、irdly,wereducetheattributeandvalue.Lastly,wecanconcluderulesforclassingcustomersandmakingdecision.Theremaybemuchuncertain-decisioninformationinCustomerRelationshipManagement,andtraditionalRoughSetcan'tbeappliedtomodeluncertain-decisioninformation.Soinordertosolvethisproblem,wenoton
8、lyusevariableprecisionroug
