一种针对不完全观测数据的消费者聚类方法
外文标题：A Consumer Segmentation Method for Incomplete Data
文献类型：期刊
作者：吕晓玲[1]
机构：[1][吕晓玲]中国人民大学.应用统计学科研究中心
年：2015
期刊名称：统计与信息论坛
卷：30
期：1
页码范围：9-13
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201501002.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2015.01.002
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基金：教育部人文社会科学基金项目《消费者网络团购行为的统计建模研究》(11YJC910004)；国家自然科学基金项目《实时流数据变系数多分类模型研究》
关键词：消费者聚类;不完全观测数据;支持向量机;收视行为
摘要：现有聚类方法都是基于消费者全部的行为信息，对于观测不完全的信息，提出了三阶段聚类方法。首先，使用样本数据的全部信息对消费者聚类；接着仅使用人口统计变量建立分类模型；最后对上述结果进行修正。三阶段聚类方法最大优点是可以将没有入选样本的个体分配到由样本个体得到的行为集群中去，将这个方法应用于电视行业，得到了很有实际应有价值的结果。
作者其他论文
网络团购消费者选择行为和消费者获益研究.饶燕芳;吕晓玲.统计与决策.2014,95-99.
两分类不平衡数据的Boosting算法.宋捷;吕晓玲;吴喜之.统计与决策.2010,8-10.
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