運用徑向基底函數於高價值潛在客戶之資料探勘

High-value Customers Discovery Using RBF Mining Technique

李雅雲(Ya-Yun Lee)

指導教授 ： 盧以詮

元智大學/資訊學院/資訊管理學系/碩士(2012年)

摘要

公司越來越依靠電信系統來經營電子商務。現今企業需要更覆雜及即時性的系統來保有競爭力，以快速取得資訊進行採購、行銷、銷售、和客戶服務等用途。透過網際網路傳送語音、視訊、傳真、和電子郵件的網路電話技術，以達到上下游整合即時及無障礙溝通。於是，本研究對於行動消費行為顧客資料進行資料探勘，透過資料探勘及徑向基底函數(Radial Basis Function, RBF)技術去細分了解其消費行為，藉以找出潛在性高價值客戶。

關鍵字

資料探勘 ； RBF ； 行動加值服務 ； ROC曲線

並列摘要

More and more companies operate their e-commerce relying on telecommunication systems. In order to stay in the front line of the (business) competition, enterprises nowadays need more complex and real-time systems capable of rapidly accessing information applied for procurement, marketing, sales, and customer service purposes. Both prompt integration and barrier-free communication among the industries up- and downstream are accomplished through utilizing internet telephone-technologies for voice, image, fax, and e-mail transmitting. Thus, this research is to study the data about the behavior of mobile purchasing consumers and thereby to identify those with high-value potential, using Radial Basis Function (RBF) data mining technique.

並列關鍵字

data mining ； RBF ； mobile value-added services ； the ROC curve

參考文獻

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中文文獻：

[1] 陳鈞華，類神經網路於FWS人工溼地空心菜產量和面積預測之研究，學術天地期刊，2011年，頁數126~127

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