Abstrato

DETECÇÃO DE CLUSTER USANDO ABORDAGEM DE CONJUNÇÃO GA-KNN

Este artigo fornece informações sobre soluções de data mining para extrair informações do cliente a partir da base de dados de adesão do cliente do mCRM. A base da abordagem é utilizar um algoritmo K vizinho mais próximo para aprender a classificar amostras dentro de diferentes clusters de interesse. Assim sendo, uma nova abordagem utilizando o Algoritmo Genético é seguida neste artigo para superar algumas das deficiências do algoritmo K vizinho mais próximo, permitindo que o sistema aprenda a distorcer o espaço de características n-dimensional de modo a maximizar o agrupamento de indivíduos dentro de uma classe . , e ao mesmo tempo maximizar a separação entre classes. A Saída do Algoritmo Genético atua como entrada para o algoritmo K vizinho mais próximo. E finalmente os clusters globais estão a ser formados e a customização para um determinado Cliente é feita vendo em que Cluster se enquadra um determinado cliente. O principal resultado deste artigo indica que a conjunção GA-KNN pode ser um elemento eficaz para a mCRM. Com a mineração de dados da base de dados de clientes, as lojas podem oferecer aos seus clientes serviços interessantes através do meio móvel (SMS/MMS) e podem reter os clientes de diversas formas e manter relações frutíferas com os seus clientes baseadas na confiança.