基于用户生成内容的潜在客户识别方法

摘要：

[目的]从产品论坛中识别潜在客户,对产品论坛中的用户生成内容特征进行分析,识别有购买意愿的产品潜在客户.[方法]将不均衡数据集转换为n个均衡数据集,结合Stacking分类算法识别潜在客户,分别使用基分类器算法和本文提出的针对不均衡数据集的Stacking分类算法对样本数据进行测试,并通过对比F值验证本文算法的有效性.[结果]本文提出的算法的F值较贝叶斯网络、逻辑回归、C4.5决策树、SMO和朴素贝叶斯5种基分类器算法分别提高17.4％、26.5％、24.1％、29.3％、40.9％,较Stacking、Bagging和Boosting三种集成学习算法分别提高10.1％、5.9％、13.1％.[局限]研究语料来源于汽车行业,具有一定的领域局限性.[结论]该方法能有效识别潜在客户.

关键词：用户生成内容、潜在客户识别、Stacking分类算法、不均衡数据集

所属期刊栏目：2

分类号：C931(管理学)

资助基金：国家自然科学基金项目“基于社交媒体用户生成内容的产品创新需求发现方法研究”71571059;教育部人文社会科学规划基金项目“社会化媒体对企业绩效的影响机制研究”项目15YJA630010的研究成果之一

在线出版日期：2018-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8