A framework for improving Find Best Marketing Targets using a hybrid Genetic Algorithm and Neural Networks
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 748
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_028
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
Recently many companies in Iran use tele-marketing to introduce their products. These companies need to detect their best target to following them over seasons and years for more sales. This paper introduces a simple and appropriate method to predict behavior of customers based on the behavior of prior customers. First of all, a dataset of customer action should be made and then preprocessed to reduce its attribute and dimension. Then a neural network will be made based on the selected features to predict sale behavior of customers. Finally an evolutionary algorithm like genetic can be used to find feature of customers who will buy products more. This method evaluated by Portuguese Bank Tele Marketing dataset. Results show that it can simply find best customers in this case study. It’s highly recommended to companies use this method to reduce their marketing costs and have better performance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Behzad Soleimani Neysiani
Department of Software Engineering Faculty of Electrical & Computer Engineering, University of Kashan Kashan, Isfahan, Iran
Nasim Soltani
Department of Software Engineering Allame Naeini Higher Education Institute Naein, Isfahan, Iran
Shima Ghezelbash
Department of IT Management Islamic Azad University of Tehran Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :