【摘 要】
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为了提高忠诚度预测的准确度和效率,该文将K最近邻(Knearest neighbor,KNN)算法和贝叶斯算法相结合作为分类预测策略,提出一种基于改进最近邻算法的忠诚度预测方法。该方法先
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院;
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为了提高忠诚度预测的准确度和效率,该文将K最近邻(Knearest neighbor,KNN)算法和贝叶斯算法相结合作为分类预测策略,提出一种基于改进最近邻算法的忠诚度预测方法。该方法先将高忠诚客户和低忠诚客户当作同一忠诚度类别,即同属于忠诚客户类别,利用贝叶斯算法对数据集进行初步分类,获得非忠诚客户和忠诚客户,再将忠诚客户作为下一步KNN算法的测试数据,对其做进一步分类,得到高忠诚客户、低忠诚客户和非忠诚客户。实验结果表明,该方法不仅能够降低K值即选择多少个邻居对最近邻算法的影响,减少其内存开销,而且能够有效缩短忠诚度分类的时间以及提高忠诚度分类的准确度。
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