文献类型：期刊文章

作　　者：钱升华[1,2]

QIAN Sheng-hua(School of Artificial Intelligence,Beijing Normal University,Beijing 100875,China;School of Data Engineering,Tianjin University of Finance and Economics Pearl River College,Tianjin 301811,China)

机构地区：[1]北京师范大学人工智能学院,北京100875 [2]天津财经大学珠江学院数据工程学院,天津301811

出　　处：《数学的实践与认识》

基　　金：天津市艺术科学规划基金资助项目(C20005);天津财经大学珠江学院教改资助项目(ZJJG20-04Z)。

年　　份：2022

卷　　号：52

期　　号：3

起止页码：99-108

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘　　要：对客户价值进行分析,识别重要价值客户,对航空公司获利至关重要.提出了基于人工蜂群优化的K-means算法对航空客户价值进行分析的模型.首先,对航空客户的当前价值、潜在价值和客户忠诚度三个方面进行分析,建立了客户价值综合评价指标体系;然后,采用低方差滤波和高相关滤波的方法进行指标约简,根据约简后的决策系统完成客户价值初筛;最后,先使用贝叶斯信息准则方法预测类簇数,在使用基于人工蜂群优化的K-means算法将客户聚类,对航空客户价值结果进行评估和分析.文末对国内某航空公司的62988条真实客户记录进行了实证分析和验证,能区分出不同价值的客户群,对不同客户提供不同的服务,从而为航空客户价值分析提供了一种新思路.

关 键 词：航空客户价值  低方差滤波和高相关滤波的方法  贝叶斯信息准则 人工蜂群优化的K-means算法  

分 类 号：F562.6] F274] TP18]