基于粗糙集的客戶關系管理.pdf

1、粗糙集理論作為一種處理不完整、不精確數(shù)據的有效方法，在數(shù)據挖掘領域無疑大有用武之地。粗糙集從提出以來在各個領域取得了成功的應用，它在理論上有著深遠的意義和應用，正以巨大的潛力吸引著世界上許多專家學者的注意，特別是把粗糙集應用到客戶關系管理中，無疑是一種新的挑戰(zhàn)。 本文首先闡述了選題的背景，客戶關系管理以及粗糙集理論的發(fā)展和現(xiàn)狀；其次對國內外最新成果進行了調查研究。目前，許多學者和機構從不同的視角研究客戶關系管理，但從粗糙集知識發(fā)

2、現(xiàn)和知識管理視角對客戶關系管理開展的研究非常之少，并就其內容而言，大多缺乏系統(tǒng)性、完整性和深入性。本論文研究將進一步借鑒、提煉國內外相關研究成果，使本論文研究立足于國內領先水平。通過對相關理論和方法的總結與對比分析，為本論文深入研究奠定了基礎。 本文研究了粗糙集數(shù)據預處理，包括冗余數(shù)據的處理、遺漏數(shù)據的補齊、數(shù)據的離散化。數(shù)據的質量嚴重的影響著知識發(fā)現(xiàn)算法的運行效率和應用效果，因此本文對ROUSTIDA算法進行改進。不一致現(xiàn)象在

3、現(xiàn)實的數(shù)據庫中是普遍存在的，還研究了能夠直接處理不一致決策表的約簡方法。 本文研究了基于粗糙集的客戶分類預測模型。主要以粗糙集的理論為基礎，首先從CRM系統(tǒng)中獲取數(shù)據，轉化為相應的決策表，再對決策表中的數(shù)據進行決策表補齊、離散化，然后進行屬性和值的約簡，最后生成決策規(guī)則，建立邏輯推理系統(tǒng)。 本文對客戶分類預測模型的實用性進行驗證和分析，并將客戶知識挖掘的過程融入到CRM系統(tǒng)中，構建CRM系統(tǒng)，實現(xiàn)了企業(yè)和客戶交互的自動化