基于融合数据挖掘技术的烟草商业营销推荐系统

耿晓斐

摘要：融合聚类挖掘和关联规则分析算法，首先采用主成分分析方法进行特征选择，获取对算法有用的属性集合；然后以营销目标为约束条件，对商户进行聚类，获取营销目标下的不同商户分类群；再针对每一类商户，先从底层获取最基础的单层关联规则，然后再采用汇总的数据挖掘技术，获取高支持度和高置信度的强关联规则，作为营销决策依据。通过分析所挖掘出来的规则，对特定分类的商户进行针对性的商品推荐，同时为上层决策提供数据支撑。

关键词：聚类；多层关联规则；烟草商业；营销推荐系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）01-0005-02

1 研究背景

如何进行营销决策一直是烟草行业的重要研究课题。商烟公司根据国家的计划向烟草工业公司订购卷烟，然后再把卷烟销售给零售商户。由于商烟公司订购的香烟的产地、品牌、质量和价格等各不相同，不同的商户的需求不同，现有的模式是分配制度，造成有些香烟很难销售，目前大多采用搭售的策略，但如何搭售是一种营销策略，盲目搭售会造成用户满意度降低，而且会造成销售效率降低，

目前现有的针对烟草营销策略的研究，多采用数据挖掘的思想，基于数据挖掘的营销策略是对终端客户进行分类，根据用户的销量和诚信记录把用户分为多个等级，但这种分级策略只能反应用户的销量信息，把这个分类作为营销策略依据太单薄，只能起一定的辅助作用。……