优化CRM系统数据挖掘算法：提高效率与速度

"这篇文章是关于提高CRM系统中数据挖掘算法效率的研究，作者是王春燕，发表于2009年清华大学学报自然科学版。文章针对金融业CRM系统存在的问题，如项集数据区段划分不高效、细节数据挖掘速度慢、运算时间效率低等，提出了一种改进方法。通过分析CRM系统特性、实施模型和数据挖掘系统架构，结合时态关联规则的特点，采用FCQ算法的数据转换策略，并引入领域知识的泛化层次表。同时，在算法的迭代过程中利用Hash技术和剪枝策略优化数据库规模，从而提升了算法的效率和系统的运行速度。这种方法对于构建新型的商业智能CRM系统具有积极意义，关键词包括CRM系统、TApriori算法和时态关联规则。" 文章详细内容: 在金融行业的客户关系管理（CRM）系统中，数据挖掘扮演着至关重要的角色，因为它能帮助机构发现潜在的商业价值和客户行为模式。然而，当前使用的数据挖掘算法存在一些不足，例如在处理项集数据区段划分时效率低下，导致细节数据挖掘速度较慢，而且运算时间较长，这些问题都限制了CRM系统效能的充分发挥。 作者王春燕对这些问题进行了深入研究，首先分析了CRM系统的基本特性，包括其数据结构、业务流程和用户交互等方面。接着，她探讨了CRM系统的实施模型，包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估等步骤，强调了这些步骤对整体效率的影响。此外，文章还讨论了CRM数据挖掘系统的体系结构，明确了各个组件之间的相互作用和信息流。 为了改善算法效率，文章提出了结合时态关联规则挖掘的策略。时态关联规则能够捕捉到数据随时间变化的动态行为，这对于理解客户行为的演变尤其有价值。王春燕采用了FCQ算法，这是一种适用于处理带有时间约束的关联规则挖掘的算法。通过数据转换策略，将原始数据转化为适合FCQ算法处理的形式，并引入领域知识的泛化层次表，以便更好地理解和解释挖掘结果。 在算法的迭代过程中，作者提出利用Hash技术进行连接和剪枝。Hash技术可以显著减少数据匹配的时间复杂度，而剪枝策略则用于减少无效的计算，两者结合可以有效地压缩数据库规模，降低计算量。这种方法不仅提高了挖掘算法的运行效率，也加快了整个系统的响应速度，使得管理者能够更快地获取到有价值的商业洞察。 这篇论文提供了一种优化CRM系统数据挖掘性能的方法，通过改进算法和引入领域知识，提升了系统的整体效能。这不仅有助于提升金融机构的服务质量和决策效率，也为其他行业应用CRM系统提供了有价值的参考。