【摘 要】
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现有的数据融合模式往往无法将同一数据库中具有家庭关系的个体关联起来,使得目标客户的选择存在重复选取的局限性,同时数据属性的缺失也为进一步的决策带来困难。首先从不确
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院,石家庄邮电职业技术学院
【基金项目】
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2018河北省高校科技计划青年基金项目(编号QN2018304),2018河北省人力资源和社会保障研究课题(编号JRS-2018-8087),2018河北省人力资源和社会保障研究课题(编号JRS-2018-8088)
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现有的数据融合模式往往无法将同一数据库中具有家庭关系的个体关联起来,使得目标客户的选择存在重复选取的局限性,同时数据属性的缺失也为进一步的决策带来困难。首先从不确定性推理模型出发,设计出用户兴趣、所处行业、产品偏好等的可信度推理算法,利用该算法将个性化数据库、杂志订阅数据库进行有效融合,在完善关键数据属性的基础上,生成新的标准化数据库;以年龄、性别、姓氏等属性为依据,制定家庭结构的识别规则,从而实现家庭结构数据的融合。利用邮政行业数据及自建数据库进行实验和分析,证明了方法的可行性和有效性。
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