کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11031606 | 1645964 | 2018 | 46 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid soft computing approach based on clustering, rule mining, and decision tree analysis for customer segmentation problem: Real case of customer-centric industries
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد محاسباتی ترکیبی با استفاده از خوشه بندی، قاعده قانون گذاری و تجزیه و تحلیل تصمیم گیری برای مسئله تقسیم بندی مشتری: مورد واقعی صنایع مشتری محور
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
داده کاوی، الگوریتم خوشه بندی، انتخاب ویژگی، قانون معادن، درخت تصمیم گیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This paper proposes a hybrid soft computing approach on the basis of clustering, rule extraction, and decision tree methodology to predict the segment of the new customers in customer-centric companies. In the first module, K-means algorithm is applied to cluster the past customers of company on the basis of their purchase behavior. In the second module, a hybrid feature selection method based on filtering and a multi-attribute decision making method is proposed. Finally, On the basis of customers' characteristics and using decision tree analysis, IF-THEN rules are mined. The proposed approach is applied in two case studies in the field of insurance and telecommunication in order to predict potentially profitable leads and outline the most influential features available to customers in order to perform this prediction. The results validate the efficacy and applicability of proposed approach to handle real-life cases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 73, December 2018, Pages 816-828
Journal: Applied Soft Computing - Volume 73, December 2018, Pages 816-828
نویسندگان
Kaveh Khalili-Damghani, Farshid Abdi, Shaghayegh Abolmakarem,