近日，统计与数据科学学院李翔老师与四川大学徐泽水教授合作的研究成果《Segmentation of the customers based on customer value: A three-way decision perspective》在计算机科学国际一流期刊Applied Soft Computing2024年第167卷正式发表。

研究概述：本文在双层语言术语（DHLT）环境下，构建了一个基于准则导向的三支决策（3WD）价值评估框架，旨在优化客户关系管理中的客户细分问题。在信息经济时代，有效的客户关系管理是企业成功的关键因素，而基于多准则决策的客户细分能够识别高价值客户。然而，传统多准则方法仅能提供客户价值的相对排序，无法实现明确的客户分类。针对这一局限性，本研究引入3WD方法以完善客户细分过程。具体而言，本研究先使用DHLT对各准则进行定性评估，并基于最大偏差法确定准则权重。其次，通过改进的TOPSIS方法估计条件概率，同时，基于准则信息构建相对效用函数来计算决策阈值。在此基础上，基于效用最大化原则实现客户群体的精准细分。为验证方法的有效性，本研究通过案例分析展示了基于价值的客户细分过程，并据此提出了相应的客户关系管理策略。该策略能够在最小化客户维护成本的同时实现收益最大化，为企业客户管理决策提供了科学的理论依据和实践指导。

延伸阅读：李翔老师是江西财经大学统计与数据科学学院讲师，研究方向是三支决策和综合评价理论与方法。近年来以第一作者身份在Expert Systems With Applications、 Applied Soft Computing、International Journal of Intelligent Systems、 Fuzzy Optimization And Decision Making、International Journal of Fuzzy Systems等国际权威SCI期刊发表学术论文9篇，其中Top期刊论文4篇。

期刊简介：《Applied Soft Computing》是一本聚焦于软计算理论及其跨学科应用的国际权威期刊（中科院一区，JCR一区，Top期刊）。该期刊致力于推动模糊系统、神经网络、进化计算、群体智能、机器学习等软计算方法的创新研究，并强调其在复杂现实问题中的实际应用。研究领域涵盖工程优化、数据挖掘、智能决策、医疗诊断、金融建模、工业自动化等方向，注重算法开发与解决实际挑战的结合。期刊鼓励理论探索与工业落地的协同，旨在搭建学术界、产业界和技术开发者之间的桥梁，促进智能计算技术在多元化场景中的高效转化。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.112415

（编辑/周承煜    审核/林阳 陶春海）