【作者】 柳炳祥； 盛昭翰；

【Author】 LIU Bing-xiang, SHENG Zhao-han (Institute of Economic and Management, Southeast University, Nanjing 210018, China; Institute of Management Science and Engineering, Nanjing Univeraity, Nanjing 210093, China)

【机构】 东南大学经济管理学院； 南京大学管理科学与工程研究院；

【摘要】 为了对客户流失风险分析过程中的大量的冗余特征进行约简或压缩,本文利用粗集理论中的特征约简方法来研究客户流失风险分析,提出了一种基于粗集的客户流失风险的分析方法。通过一个客户流失风险的分析实例对该算法进行了检验,实验结果表明,在保证分类质量基本不变的情况下,该算法可以查找出对分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,成功地将粗集理论应用到客户流失风险的分析和预警中, 为客户流失风险的分析和预警提供了一条新的研究思路和方法。更多还原

【Abstract】 In order to compress or reduce the many redundant features in custom forfeit analysis,the rough set theory is introduced and a feature reduction algorithm based on the rough set is proposed for analyzing the custom forfeit. An example in custom forfeit analysis is given to validate the algorithm. The results show that when the custom forfeit classification result is almost invariable the main features which is more important to the custom forfeit classification can be searched by this algorithm. The research work, supplies a basis for further study of applying rough se: in custom fodeit analysis.更多还原