SEKAID (Shannon Entropy Knowledge Acquisition in Insurance Domain) methodology for adaptive data mining analysis
Visualitza/Obre
683-046.pdf (661,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/10014
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2009
EditorAcademic Press
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
SEKAID is a prediction methodology based on Shannon Entropy. From the analysis of clients’ insurance policy portfolios, it can be determined if the policy will be cancelled or not during a determined period of time. With the obtained results, marketing campaigns can be undertaken which allow the client loyalty of the portfolio to be improved. To demonstrate the effectiveness of this methodology, an automobile insurance portfolio is analyzed. A software application was developed to help perform the necessary tests in order to determine the most adequate configuration.
CitacióLopez, J. SEKAID (Shannon Entropy Knowledge Acquisition in Insurance Domain) methodology for adaptive data mining analysis. A: IASTED International Conference, Artificial Intelligence and Soft Computing. "IASTED International Conference". Spain: Academic Press, 2009, p. 29-33.
ISBN978-0-88986-809-0
Versió de l'editorhttp://www.actapress.com/PaperInfo.aspx?PaperID=35481&reason=500
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
683-046.pdf | 661,5Kb | Accés restringit |