| 基于RFMS的高速公路客户商业价值挖掘 |
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| 引用本文： | 翁小雄,谢志鹏.基于RFMS的高速公路客户商业价值挖掘[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2021,40(4):62-69. |
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| 作者姓名： | 翁小雄 谢志鹏 |
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| 作者单位： | 华南理工大学 土木与交通学院,广东 广州510640 |
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| 摘 要： | 随着我国高速公路道路拥堵和车流时空分布不均等现象的发生,面对多元化的高速公路使用者,以高速公路差异化收费为主要方式的高速公路供给侧改革是缓解目前高速公路道路拥堵等现象的重要措施.基于客户细分理论提出RFMS模型将高速公路使用者划分为异质性客户群,并分析其商业价值.考虑高速公路收费数据的结构特点,对传统k-means算法在初始类簇中心选取和大数据聚类下出现的小聚类现象进行改进,构建Adaboost与k-means++相结合的混合算法,并对聚类效果进行对比分析.研究结果表明:Adaboost-k-means++混合算法有利于提升聚类效果;基于RFMS的高速公路客户商业价值挖掘方法能有效划分异质性客户群并评估客户价值,可为高速公路差异化收费和高速公路运营管理部门提供可靠的理论支持.
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| 关 键 词： | 交通工程 高速公路 RFMS 客户细分 商业价值 差异化收费 Adaboost |
Expressway Customer Business Value Mining Based on RFMS |
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| WENG Xiaoxiong,XIE Zhipeng.Expressway Customer Business Value Mining Based on RFMS[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2021,40(4):62-69. |
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| Authors: | WENG Xiaoxiong XIE Zhipeng |
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