Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 107,522,299
Genetic based density peak possibilistic fuzzy
c-
means algorithms to cluster analysis- a case study on customer segmentation
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
RJ Kuo, Muhammad Naufal Alfareza, Thi Phuong Quyen Nguyen
Nơi đăng:
Engineering Science and Technology, an International Journal;
S
ố:
47;
Từ->đến trang
: 1-13;
Năm:
2023
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Finding the target consumers for a business depends heavily on its market segmentation approach. Applying clustering analysis to consumer segmentation is one of the most common methods. However, most clustering algorithms can easily fall into the local optimum solution. Besides, it can be challenging to handle noise and outliers and determine the optimal parameters. The initial cluster centers can also affect the clustering result. Thus, this study proposes a clustering algorithm that first employs density peak clustering to obtain the initial cluster centers. Then, the proposed method integrates genetic algorithm (GA) with possibilistic fuzzy c-means (PFCM) algorithm, where GA is used to optimize the cluster centers and the parameters of the PFCM algorithm to overcome the problems above. Using eleven benchmark datasets, the computational results demonstrate that the proposed algorithm can provide better and more robust results in terms of accuracy, adjusted rand index (ARI), and normalized mutual information (NMI) compared to previous clustering algorithms. Additionally, the proposed algorithm is used to segment customers of a retail company in a dataset containing recency, frequency, and monetary (RFM) variables. The clustering result for customer segmentation is also very promising.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn