基于支持向量机的消费者行为分类方法
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  • 英文篇名:Application of Support Vector Machine in Consumer Behavior
  • 作者:徐晟皓 ; 杨楠堃 ; 易梦乔
  • 英文作者:XU Sheng-hao;YANG Nan-kun;YI Meng-qiao;Sun Yat-sen Business School;
  • 关键词:支持向量机 ; 贝叶斯判别 ; 分类 ; 消费者行为分析
  • 英文关键词:Support Vector Machine;;Bayesian discrimination algorithm;;classification;;consumer behavior analysis
  • 中文刊名:JZGC
  • 英文刊名:Value Engineering
  • 机构:中山大学管理学院;
  • 出版日期:2015-02-08
  • 出版单位:价值工程
  • 年:2015
  • 期:v.34;No.372
  • 语种:中文;
  • 页:JZGC201504010
  • 页数:3
  • CN:04
  • ISSN:13-1085/N
  • 分类号:29-31
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。
        This paper intensively studies the consumer behavior based on the "big data" era for the purpose of precision marketing.Nowadays, after reviewing the numerous literatures, the paper finds several approaches such as AHP algorithm, cluster analysis, Bayesian discrimination algorithm to solve these problems. However, this paper tries to use a new method named Support Vector Machine(SVM),which is a new pattern identification approach, to solve the complicated non-linear cases. Eventually, it uses Guangdong Tobacco case to certify the SVM algorithm, which is more accurate and feasible in this type than traditional consumer behavior analysis approaches such as the Bayesian discrimination algorithm.
引文
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