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現有的數據融合模式往往無法將同一數據庫中具有家庭關系的個體關聯起來，使得目標客戶的選擇存在重復選取的局限性，同時數據屬性的缺失也為進一步的決策帶來困難。首先從不確定性推理模型出發，設計出用戶興趣、所處行業、產品偏好等的可信度推理算法，利用該算法將個性化數據庫、雜志訂閱數據庫進行有效融合，在完善關鍵數據屬性的基礎上，生成新的標準化數據庫；以年齡、性別、姓氏等屬性為依據，制定家庭結構的識別規則，從而實現家庭結構數據的融合。利用郵政行業數據及自建數據庫進行實驗和分析，證明了方法的可行性和有效性。
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當前，我國零售業經歷了飛速的跨越式的發展階段，社會消費品年均零售總額有了很大突破，百貨商場、連鎖店、超市、專賣店、購物中心、電子商務等業態相繼興起。尤其是電子商務的崛起，對零售企業提出了嚴峻的挑戰。隨著客戶數量的增多，客戶對服務的質量提出了更高的要求，另外，二維碼技術、客戶管理系統、銷售分析系統、智能終端設備等的出現，使得零售企業很難在積累的超大規模數據中找出有利于企業開展營銷活動的信息。大數據時代的來臨也給企業帶來了諸如查詢響應時間、查詢質量、決策分析等多方面的問題。事實上，零售企業在自身的發展中累積了很多的交易數據，最重要的就是要從這些交易數據中找到顧客的購買興趣和偏好。為了探尋大規模數據背后的隱藏知識，數據挖掘技術應運而生。在國外，對數據挖掘技術的研究已經有多年的歷史。數據挖掘算法的發展及其應用，為零售行業帶來了巨大的變化，尤其是利潤的提高，數據挖掘這一智能化的技術正在被許多的科研院研究。
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