基于二次聚类和隐马尔可夫链的持卡消费行为预测

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｎｋ ｃａｒｄ ｐａｙｍｅｎｔｓ ａｃｃｏｕｎｔ ｔｏｒ ａ ｌａｒｇｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｐｌａｙｓ ａ ｍａｊｏｒ ｒｏｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｐｒｏｎｕ，ｔｉｏｌｌ ｏｆ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｌｈ．Ｓｏ， ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ（：ｏｎｓｕｍｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｄｉｆｉｃｕｈ ｔｏ ｅｔｔ＞ｅｔｉｖｅｌｙ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ， ａ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｃａｒｄ
关键词 ：二次聚 类；惩罚聚类 ；隐马 尔可 夫链 ；持卡 消费 ；行 为预 测 中 图分 类 号 ：ＴＰ１８ 文 献 标 志 码 ：Ａ
Ｃｕｓｔｏｍ ｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃａｒｄ ｃｏｎｓｕｍ ｐｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｔｗｏ·ｓｔｅｐ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｈｉｄｄｅｎ Ｍ ａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｕｑ）ｕｔｅｒ ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｌＩＳ
计 算机 应 用 ，２０１６，３６（７ Ｊ：１９０４—１９０８
ＩＳＳＮ ｌ００１—９０８１ ＣＯＤＥＮ ＪＹＩＩＤＵ
２０ｌ６—０７一ｌ０
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊ（ ａ．ｅｎ
文 章 编 号 ：１００１—９０８１（２０１６）０７—１９０４—０５
ＳＯＮＧ Ｔａｏ ． Ｗ ＡＮＧ Ｘｉｎｇ 。 （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏ ｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｃａｐｉｔａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ［Ｊ， Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９７，Ｃｈｉｎａ； ２ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ＆ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｒｅｎｍｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７２，Ｃｈｉｎａ）
摘 要 ：银 行卡 支付在 社会 消 费行 为 中占很 大比例 ，在促进 经济增 长 中发挥 重大作 用 ，因此 ，预 测持 卡 消赞行为 具有 重要 意义 然 而 ，传 统 方法 难 以有 效 应 对 复杂 数 据 和动 态变 化。 为此 ，提 出基 于 二 次 聚 类和 隐马 尔可 夫链 （ＨＭＣ）理论的个体 消费行 为预测 方法。首先 ，对消费行 为按 照序列进行模式 聚类 ，并 引入惩 罚聚类进行 二次聚 类 ，对 序列模 式中的层 次状 态进行平衡 划分；其次 ，利用 ＨＭＣ来估 计序 列 中消费层 次的状 态转移 ，对 用户 的未来 消费行 为 进行预测 最后 ，通过 实验 比较 分析传统聚类 、无惩罚序列聚类和 带惩罚项 的聚类结 果表 明，提 出的基于．２－次聚类和 隐马 氏链 的 方 法 更 适 用 于 消 费者 行 为预 测 ．
ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｌ￣ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｗｏ—ｓｔｅｐ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｃｈａｉｎ（ＨＭＣ）ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｗｅｒｅ
ｃｏｎｄｕｃｅｄ ｂｙ ｆ）ａｔｔｅｒｎ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ； ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｗａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｐｅｎａｌｔｙ ｃｌｕｓｔｅｒｉ￣ｌｇ， ｗｈｉｃｈ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｔｈｅ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｓｔａｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ， ＨＭＣ ｗａｓ ｕｓｅ（Ｉ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｏｔ‘ｔｈｅ ｕｓｅｒｓ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｎ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｅｎａｌｔｙ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｗｉｔｈ ｐｅｎａｈｙ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｗｏ—ｓｔｅｐ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ＨＭ Ｃ ｉｓ ｍｏｒｅ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｓｕｎｌｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ。
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｔｗｏ—ｓｔｅｐ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ； ｐｅｎａｈｙ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ； Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｃｈａｉｎ （ＨＭＣ）； ｃａｒｄ ｃｏｎｓｕｍｐ 会 消 费 ６ 零 售 总 额 中约 有 四分 之 一 是 用 银 行 卡 支付 的。截止 ２０ｌ４年底 ，我 国银行 卡发 行量 已经接 近 ５０亿 张 ，各 季度 的非现金支 付额度 也已突破数 白‘万亿 ，比上年度都 有较 大的增 长。据中 国银 联测算 ，银 行 的使用 能拉 动全 国 居 民 消 费 的 增 加 ，带 动 国 内 生 产 总 值 （Ｇｒｏｓｓ Ｄｏｍｅｓｔｉｃ．Ｐｒｏｄｕｃｔ， ＧＤＰ）的提 ＿丁ｆ 这 些 数 据 表 明 ，银 行 卡 在 刺 激 消 费 、拉 动 内需 和促进 经济增长方面 发挥着 大 的作用 。与此 同时 ，很 多 卡 不 明原因减用或 停用 也促 使银 行 经 营者 意识 到需 要精 耕 细 作 、深入考察持 消费者 的消费情况 ，准确把 握消费结构和变 化 规 律 ，ｑ｜成 有 见地 的 知 识 决 策 ，因此 ，建 立 基 于 持 卡 用 户 真 实 消 费 特 征 的 预 测 模 型是 银 行 业 了解 用 户 消 费 行 为特 征 和 理 解 消费特点的基本途径 ，也 是逐 步实现 由需求 拉动客 户满 意
ＤＯＩ：１０．１１７７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—９０８１．２０１６．０７．１９０４
基 于 二 次 聚 类 和 隐 马尔 可 夫 链 的 持 卡 消 费行 为预 测
宋 涛 。，王 星
（Ｉ． 鄙 经 济 贸 易 大 学 统训‘学 院 ，北 京 １０００９７； ２．中 国 人 民 大 学 应 用 统 计 研 究 中心 ＆ 统 计 学 院 ，北 京 １００８７２） （ 通信作者电 子邮箱 ｗａｎｇｘｉｎｇ＠ｒｕｅ．ｅｄｕ．ｃｎ）