本文主要探讨了在商务智能领域中如何运用人工智能和机器学习技术来挖掘利润。作者首先介绍了商务智能的基本概念,其发展历史和实施步骤,以及数据挖掘在其中的作用。随着商务智能的发展,其趋势逐渐向深度学习和预测分析转变。
利润挖掘是从微观经济角度出发,通过对数据进行分析,以提高企业的盈利水平。文章重点研究了三个关键问题:商品选择、目录细分和信用评估。在商品选择问题上,作者提出了FullRank算法,这是一种基于链接分析的算法,用于确定最优的商品组合。FullRank算法有三种表示方法,包括一般表示、序列表示和矩阵表示,并且考虑了虚悬节点的处理和衰减因子的影响。通过实验证明,FullRank算法在利润度方面表现优越,同时对比了DualRank和SALSARank算法,分析了它们的优缺点。
在目录细分问题上,作者针对面向顾客的目录设计提出了TFP-Tree的MaxCover算法,旨在最大化顾客覆盖率。进一步地,通过引入利润约束,提出了双重约束的目录细分问题,并设计了DCCS算法,分析了其复杂度,结果显示该算法能够针对高利润人群,从而提高利润。
在信用评估问题中,作者提出了HACS、HubAvgCS和ATkCS算法,利用链接分析找到合适的权威矩阵,并结合支持向量机进行识别,实验结果验证了这些方法的有效性,特别是在个人信用评估中。
最后,作者构建了一个专门用于利润挖掘的商务智能应用工具,通过集成上述算法,为企业提供决策分析和策略建议。这个工具能够帮助企业进行商品布局、目录设计和信贷决策,以提升整体利润。
总的来说,本文深入研究了商务智能中的利润挖掘算法,通过创新的机器学习方法解决了实际业务中的挑战,为零售、市场和银行业提供了有力的数据支持和决策指导。这些研究成果不仅丰富了商务智能理论,也为实际商业操作提供了实践指导。