Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,531,634

 A combination of forensic-based investigation algorithm and density peak-based fuzzy clustering for custom segmentation
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Thi Phuong Quyen Nguyen
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học và Công nghệ-Đại học Đà Nẵng; Số: 21;Từ->đến trang: 1-6;Năm: 2023
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
ABSTRACT
Custom segmentation is a process of classifying potential customers based on their mutual features such as shopping habits, consumption trends, and demand to provide an effective marketing campaign for each customer group. Data clustering is one of the most common methods for custom segmentation. This study proposed a novel clustering method that employs density peak-based fuzzy c-means (DP-FCM) and forensic-based investigation (FBI) algorithms. The proposed method (denoted as DP-FBI-FCM) aims to provide an effective clustering technique that can exploit the global optimal solution for custom segmentation problems. Besides, the proposed DPFBI-FCM is used to segment wholesale customer data of a supermarket. As a result, four distinct customer groups are classified. Businesses can implement different strategies in each cluster to retain and attract their customers.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn