多變量分析應用在CRM之研究

Application of Multivariate Statistical Analysis in CRM

郭凌祥(Ling-Siang Guo)

指導教授 ： 吳作樂

長榮大學/資訊暨工程學院/資訊管理學系(所)/碩士(2012年)

https://doi.org/10.6833/CJCU.2012.00206

摘要

綜觀電子商務現有的顧客關係管理（Customer Relationship Management, CRM）推薦系統使用的技術有協同過濾法(collaborative filtering)、內容導向法(Content-based)和關聯規則法(Association Rule-based)。個人化推薦系統的過程需紀錄顧客對商品項目點選次數及瀏覽時間，加上其他關鍵影響因素，導致資料維度相當龐大，上述現行使用的技術都很不易有效處理維度龐大的資料數據。
主要以多變量統計的主成份分析(Principle Component Analysis, PCA)方法，在不損失統計效力之下,將資料維度縮減，得到維度較少的多變量統計量，再採用華德(Ward)分群法找出最合適的分群k值，其次再用傳統的K-means法驗証分群的正確性。
本研究先以多變量統計研究常用的兩組資料作主成份分析(PCA)/華德法(Ward method)驗証，再以某電子商務公司的線上CRM 資料証明其正確性及可行性。

關鍵字：協同過濾法、內容導向法、關聯規則法、主成份分析、
個人化推薦。

關鍵字

協同過濾法 ； 內容導向法 ； 關聯規則法 ； 主成份分析 ； 個人化推薦

並列摘要

The most commonly used recommendation systems for CRM applications are: collaborative filtering, Content-based , and Association Rule-based methods.In practice, all the recommendation system needs to record and process a huge amount of customer data including their browsing time on each page and necessary personal profile data, etc.
Consequently, the size of data dimension increase quickly and become a very difficult problem for implementing an effective analysis.
Namely, we used Principle Component Analysis (PCA) to reduce data dimension without losing its statistical relevance.Once the dimension has reduced , a hierarchical clustering method ( Ward method) is applied to get the right number of the clusters. The cluster number is also double checked by the more traditional K-means cluster method .
We implemented the proposed method on two set of open source data to verify its Effectiveness. Also, a set of real word CRM data is used to demonstrate the superiority over traditional methods.

Keywords: Collaborative Filtering , Content-based recommendation, Association Rule-based recommendation, Principle Component Analysis, personalized recommendation

並列關鍵字

Collaborative Filtering ； Content-based recommendation ； Association Rule-based recommendation ； Principle Component Analysis ； personalized recommendation

參考文獻

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