基于动态神经网络的消费者购买行为特征的挖掘

摘要

分析顾客消费需求,掌握顾客行为偏好,已成为当今企业制定正确营销策略的重要手段.在已有神经网络基础上,提出了动态神经网络结构算法,对顾客交易数据样本进行分类,在该算法中,隐藏层及单元结点不固定,而是依据样本训练结果,动态地确定神经网络的隐藏层层数及每个隐藏层的单元结点数.此外,为提高样本分类的准确性,最大化输出函数yk,采用遗传算法对样本实施优化.最后,通过案例数据对动态神经网络结构算法进行了验证,成功提取了顾客购买行为规则.