شماره تلفن : 09307584802

خانه ژورنال دانشجویان ایران

ENglish TO FArsi

ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری

عنوان فارسی

ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری

عنوان لاتین

Integrating AHP and data mining for product recommendation based on customer lifetime value

سال انتشار : 2005 سال انتشار مقاله
10,000 تومانقیمت ترجمه مقاله
Information & Management عنوان مجله مقاله
تاریخ انتشار : ۳ شهریور ۱۳۹۸
60 بازدید
کد مقاله : 274

چکیده فارسی

فرایند تولید , فعالیت تجاری می باشد که در ارتباط با جذب مشتریان بوده و دارای اهمیت زیادی می باشد. بنابراین بهبود کیفیت این فرایندها برای تامین نیاز مشتریان در شرایط رقابتی دارای اهمیت زیادی نیز است. اگرچه راه های متفاوتی در این زمینه مطرح شده است , اما تعداد کمی از آن ها به موضوع اعتبار دادن به مشتریان (CLV) پرداخته اند. معمولا CLV از نظر تازه بودن , تکرار و متغیرهای مالی مورد ارزیابی قرار می گیرند. به هر حال اهمیت نسبی آن از نظر مشخصه های تولید و صنعت متفاوت می باشد. ما در این مورد روش جدیدی را مد نظر قرار می دهیم که تکنیک های تصمیم گیری گروهی و پردازش اطلاعاتی را مد نظر قرار می دهد.برنامه ریزی های سلسله مراتبی نیز برای تعیین متغیرهای نسبی RFM در ارتباط با ارزیابی و دادن اعتبار به مشتریان مد نظر قرار می گیرد. چنین تکنیک های دسته بندی شده بر طبق به فرایند RFM برای گروهی از مشتریان به کار برده شده است. سرانجام یک روش پردازشی بکار برده شده است , تا برای هر یک از این گروه ها فرایند های تولیدی را تعریف کند. نتایج عملی نشان داده است که این روش ها پا را فراتر نهاده و از RFM های یکسان و روش های تعاونی استفاده کرده اند.

چکیده لاتین

Product recommendation is a business activity that is critical in attracting customers. Accordingly, improving the quality of a recommendation to fulfill customers’ needs is important in fiercely competitive environments. Although various recommender systems have been proposed, few have addressed the lifetime value of a customer to a firm. Generally, customer lifetime value (CLV) is evaluated in terms of recency, frequency, monetary (RFM) variables. However, the relative importance among them varies with the characteristics of the product and industry. We developed a novel product recommendation methodology that combined group decision-making and data mining techniques. The analytic hierarchy process (AHP) was applied to determine the relative weights of RFM variables in evaluating customer lifetime value or loyalty. Clustering techniques were then employed to group customers according to the weighted RFM value. Finally, an association rule mining approach was implemented to provide product recommendations to each customer group. The experimental results demonstrated that the approach outperformed one with equally weighted RFM and a typical collaborative filtering (CF) method.

مقاله جزو مقالات با استناد بالای رشته خود است.

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

مجوزها و نمادها


logo-samandehi

پل های ارتباطی با ما …

تبریز ، بخش مقصودیه ، خیابان ارتش جنوبی، کوچه شهید شهابی ، بن بست باغچه ، پلاک ۸۷ ، طبقه 4
تلفن تماس : 04135421108-09307584802
ایمیل : entofa@gmail.com


Unit4,No87,Baghcheh Alley,South Artesh ST,Azadi ave,MAGHSUDIYEH, Tabriz, Iran