基于人工神經網絡的房地產顧客互聯(lián)網行為數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、作為國民支柱產業(yè)的房地產市場近幾年發(fā)展迅猛，對經濟社會具有深遠影響。然而隨著互聯(lián)網的沖擊，在經濟、人口、社會財富結構等發(fā)生重大變化的今天，房地產企業(yè)競爭更加激烈，企業(yè)營銷周期和成本不斷加大。利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠有效發(fā)掘潛在顧客，精準定位顧客?，F(xiàn)今，顧客在購房過程中的許多行為都通過互聯(lián)網來實現(xiàn)，而系統(tǒng)化的對于顧客互聯(lián)網行為的研究理論還比較欠缺。因此，有必要構建數(shù)據(jù)挖掘模型對房地產顧客互聯(lián)網行為進行深入研究。
　　本文通過對房地產顧客

2、互聯(lián)網行為主要軌跡的分析研究，確定了數(shù)據(jù)挖掘模型采集指標體系及數(shù)據(jù)采集方法為構建模型做準備。隨后，根據(jù)人工神經網絡原理確定了數(shù)據(jù)挖掘模型結構并說明了模型運行函數(shù)和步驟。利用Matlab神經網絡工具箱結合采集數(shù)據(jù)樣本對模型進行訓練、檢驗，實現(xiàn)了通過模型輸出購買傾向指數(shù)對顧客互聯(lián)網行為進行預測和判別功能。
　　本文在對模型實證研究中，通過對期望輸出的設定，將顧客購買傾向指數(shù)映射在(0，1)范圍內的5個區(qū)間，當購買傾向指數(shù)越高，說明顧客