【摘 要】
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在信息时代大数据的背景下,大数据已经和To B客户营销相融合,同时To B市场进入了快速发展期,为众多企业带来了更多的利润增长点。由于To B用户数据信息较少,数据质量较差,加上大数据呈现出据海量和复杂的趋势,因此对客户的信息的隐藏价值很难提取,挖掘数据价值的难度和成本进一步加大。本文提出一种改进的GBDT+LR算法,对营销意向率较高的用户进行分类。用混沌粒子群的思想优化GBDT+LR算法初始参数
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在信息时代大数据的背景下,大数据已经和To B客户营销相融合,同时To B市场进入了快速发展期,为众多企业带来了更多的利润增长点。由于To B用户数据信息较少,数据质量较差,加上大数据呈现出据海量和复杂的趋势,因此对客户的信息的隐藏价值很难提取,挖掘数据价值的难度和成本进一步加大。本文提出一种改进的GBDT+LR算法,对营销意向率较高的用户进行分类。用混沌粒子群的思想优化GBDT+LR算法初始参数选取,并且运用两个To B外呼营销产品进行比较验证,实验表明,本文算法在评价指标方面有更高的得分。
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