摘要：由于不同区域间的人口漂移，即样本人群的特质变异，基于某地区样本构建的客户细分模型对其他地区客户分类时会出现较大误差。本文设计了面向数据漂移的贝叶斯网络算法，采用贝叶斯多网络为每类样本建立局部网络结构，增强模型对同类样本数据的拟合度，强化显示同类样本的共性特征，弱化不同区域间样本的差异性。实验表明，该方法显著改善模型对数据质量较差样本的适应性，提高对不同客户样本分类的准确率，适应我国各地区间人口特征差异性较大的国情。
　　关键词：客户细分；人口漂移；建模策略；贝叶斯多网络
　　中图分类号：F270　文献标识码：A　文章编号：1003-5192(2007)05-0042-06
　　
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