《類別不平衡環境下的客戶價值區分遷移集成模型研究》是依託四川大學，由肖進擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：類別不平衡環境下的客戶價值區分遷移集成模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：肖進
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
類別不平衡的客戶價值區分是客戶關係管理（CRM）中經常面臨的難題。區別於僅僅使用系統內數據的客戶價值區分傳統研究範式，本項目提出將系統內和系統外數據進行有效整合的新研究範式，並給出了類別不平衡環境下的客戶價值區分遷移集成的概念及研究架構。在該框架下，研究了類別不平衡環境下客戶價值區分遷移學習機制，提出多準則客觀系統聚類和基於GMDH的遷移特徵選擇來對客戶數據進行預處理，構建基於GMDH的遷移集成策略對基本分類器進行集成。最後，針對不同客戶價值區分問題，給出最適合的遷移集成解決方案並做實證研究。研究成果將提升CRM運用的科學性，發展遷移集成策略，為現代企業管理理論及遷移學習技術奠定重要理論基礎，對其它領域中的類別不平衡問題研究也具有重要的借鑑意義。
結題摘要
客戶價值區分是客戶關係管理（CRM）中重要問題之一。為解決用於客戶價值區分建模的數據類別分布高度不平衡問題，區別於僅僅使用“系統內”數據的客戶價值區分傳統研究範式，本項目首先提出將“系統內”和“系統外”數據進行有效整合的新研究範式，並給出了類別不平衡環境下的客戶價值區分遷移集成的概念及研究架構。在該框架下，研究了類別不平衡環境下客戶價值區分遷移學習機制，提出基於GMDH的遷移特徵選擇來對客戶數據進行預處理，構建了基於GMDH的遷移集成策略對基本分類器進行集成，取得了很好的性能。進一步地，本項目將研究範圍擴展到用於客戶價值區分的數據包含缺失的情形，構建了面向缺失數據的“一步式”集成模型。最後，針對不同的客戶價值區分問題（如客戶信用評估、客戶流失預測以及目標客戶選擇等）的數據特徵，給出最適合的解決方案並做實證研究，取得了很好的客戶價值區分效果。此外，我們還將集成學習技術用於經濟預測中，構建了相應的集成預測模型，這些模型都能取得比已有模型更好的經濟預測性能。所研究成果將提升CRM 運用的科學性，發展遷移集成策略和多分類器集成策略，為現代企業管理理論、遷移學習技術和集成學習技術奠定重要理論基礎，對其它領域中的類別不平衡問題研究也具有重要的借鑑意義。圍繞著本項目的開展，協助培養了3位博士研究生、5位碩士研究生；已發表和錄用的論文35篇，其中SCI、SSCI期刊論文10篇，國家自然科學基金委管理學部認定的A級期刊8篇；出版學術專著1部；獲得四川省科技進步二等獎和四川省十六次哲學社會科學優秀獎三等獎各1項。
