به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

fuzzy clustering

در نشریات گروه مدیریت
تکرار جستجوی کلیدواژه fuzzy clustering در نشریات گروه علوم انسانی
  • نازنین کاشانی نیکو، مهناز ربیعی*، کیامرث فتحی هفشجانی

    امروزه نحوه ی تعامل سازمان ها و بخصوص بانک ها با مشتریان در قالب مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به طور قابل توجهی تغییر یافته است. بر این اساس هدف تحقیق حاضر تبیین مدل ارتباط با مشتریان با رویکرد سیستم های بیزین-توصیه گر فازی است. این تحقیق از نوع تحقیقات کاربردی و اکتشافی است. در این مطالعه اطلاعات 98604 مشتری بررسی شده است. در این تحقیق از 3 رویکرد داده کاوی، فازی، میانگین گیری بیزین غیر خطی بهره گرفته شده است. در این تحقیق اطلاعات 22 شاخص مرتبط با مشتریان وارد مدل های بیزین غیر خطی (BMA، TVP-DMA و TVP-DMS)، گردید. بر اساس میزان خطا، مدل BMA از بالاترین دقت برخوردار بود. بر اساس نتایج بدست آمده، متغیرهای موجودی حساب؛ مجموع مانده سپرده ها؛ مجموع مانده کل تسهیلات جاری و حجم تراکنش های مالی به عنوان متغیرهای غیر شکننده شناسایی شدند. در ادامه بر اساس نتایج، رویکرد C-MEANS نسبت به K-MEANS از دقت بالاتری برخوردار است. بر اساس رویکرد C-MEANS، 16 خوشه شناسایی گردیدند و ویژگی های هر 16 خوشه مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. بر اساس نتایج اکثر متغیرها تاثیر مثبت و معناداری بر وضعیت هر خوشه دارند.

    کلید واژگان: خدمات بانکی، مدیریت ارتباط با مشتریان، خوشه بندی فازی، داده کاوی
    Nazanin Kashani Kikoo, Mahnaz Rabiei *, Kiamars Fathi Hafshejani

    Nowadays, the organizations’, especially banks’ interaction with customers has changed significantly as customer relationship management (CRM). The current research explains a model for customer relationship with a Fuzzy-Bayesian recommender approach. It is an applied and exploratory research, which has reviewed the information of 98,604 customers. It has used 3 approaches of data mining, fuzzy, non-linear Bayesian averaging. The information of 22 indicators of customers was inputted into non-linear Bayesian models (BMA, TVP-DMA and TVP-DMS). The BMA model, regarding its error rate, had the highest accuracy. As the results show, account balance, total balance of deposits, total balance of current facilities and volume of financial transactions were the research’s non-fragile variables. C-MEANS approach is more accurate than K-MEANS. The C-MEANS approach could identify 16 clusters and analyze the characteristics of each of 16 clusters. Thus, most of the variables have a positive and significant effect on the status of each cluster.

    Keywords: Gold Banking Services, Customer Relationship Management, Fuzzy Clustering, Data Mining
  • حسین صفری*، علی محقر، علی عبادی ضیایی، امیر آذرفر
    امروزه ورود به حوزه مدیریت کیفیت برای سازمان ها از اهمیت ویژه ای برخوردار است. مدل های تعالی سازمانی ابزاری است که سازمان ها را در این مسیر رهنمون می کند. بدین منظور، سازمان ها ازجمله شبکه بانکی کشور، رویکردهای گوناگونی را در سازمان خود در راستای تحقق ارزش های مدل های تعالی استقرار می کنند؛ اما محدودیت منابع موجود از قبیل هزینه، نیروی انسانی، فرهنگ سازمانی و غیره، استقرار تمامی این رویکردها را میسر نمی سازد؛ ازاین رو مسیله اصلی این است که کدام رویکردها بیشترین تاثیر را در ارتقای سطح کیفیت خواهند داشت. هدف اصلی این پژوهش، کشف روابط پویای موجود بین رویکردها و معیارها و زیرمعیارهای مدل تعالی سازمانی EFQM و پس ازآن کشف روابط دینامیکی موجود بین این رویکردها و درنهایت بهینه سازی مدل شبیه سازی استخراج شده است. برای این منظور ابتدا رویکردهای معمول در مدل تعالی سازمانی استخراج و خوشه بندی شدند؛ سپس با استفاده از روش پویایی شناسی سیستم ها، حلقه های علی بین متغیرها که همان رویکرد ها است، کشف و روابط دینامیکی استخراج شده است. درنهایت با پارامترهای موجود در شبکه بانکی، موارد شبیه سازی شده و میزان رشد تعالی سازمانی در بانک یادشده در طول 20 سال بهینه سازی شده است. جامعه آماری شبکه بانکی کشور بوده است و داده ها در بازه زمانی سال های 1397 و 1398 استخراج و مدل سازی شده اند.
    کلید واژگان: بهینه سازی شبیه سازی، پویایی شناسی سیستم ها، مدل تعالی سازمانی EFQM، مدل سازی دینامیکی، خوشه بندی فازی، حلقه های علی، معادلات ساختاریافته
    Hossein Safari *, Ali Mohaghar, Ali Ebadi Ziaei, Amir Azarfar
    Nowadays, quality management is an important field for organizations, including the banking system, which faces fierce competition. Organizational Excellence Models serve as guides to help organizations improve their quality. The main aim of this study was to investigate the dynamic relationships between the approaches and criteria of the EFQM organizational excellence model and optimize the simulation of these relationships. To do this, we first identified the common approaches in the organizational excellence model and clustered them using the fuzzy clustering method. Next, we used the systems dynamics method of causal rings to discover the dynamic relationships between these approaches. Finally, using data from the banking system in Iran, we simulated cases and optimized the growth rate of organizational excellence in the sample over 20 years (2018-2019).
    Keywords: Optimization simulation, Systems Dynamics, EFQM Organizational Excellence Model, Fuzzy clustering, Causal Loops, Structural Equation Modeling
  • علی عسگرحلوائی*، مهدی ابراهیمی
    بسیاری از شرکت های  فعال در صنایع مختلف کشور به صورت فزاینده ای به سمت بهره گیری از مزایای تحلیل مدل های کسب و کارشان روی آورده اند، اما این امر در خصوص صنعت دارو با کندی فراوان به پیش می رود. لذا در این پژوهش، ضمن ارایه آخرین یافته های علمی پیرامون مدل های کسب و کار شرکت های دارویی، گونه های رایج این مدل های کسب و کار را با استفاده از روش تاکسونومی شناسایی نمودیم تا بینشی جامع تر نسبت به پویایی های مدل کسب و کار این شرکت ها حاصل گردد. جامعه آماری این پژوهش کلیه شرکت های ایرانی تولیدکننده داروی انسانی است که در بازه انجام این پژوهش دارای محصول رقابتی در مرحله رشد بوده اند. این پژوهش در دو فاز کیفی به روش تحلیل محتوا و فاز کمی به روش پیمایش انجام شد. ابتدا در مرحله کیفی از طریق تحلیل محتوا، چارچوب متناسبی برای ابعاد و اجزای مدل کسب و کار شرکت های دارویی شناسایی گردید و در گام بعد از طریق پیمایش، مدل کسب و کار هر یک از شرکت های دارویی مشخص شد. در نهایت با انجام تجزیه و تحلیل های خوشه بندی فازی با نرم افزار متلب (R2016a)، چهار خوشه یا گونه متمایز از مدل کسب و کار شرکت های دارویی شناسایی شدند که هرکدام در ویژگی های کلیدی مدل های کسب و کار (ارزش قابل ارایه، مخاطبان ارزش، شیوه معماری و نحوه ارایه ارزش، و ارزش های دریافتی)  با سایر گونه ها تفاوت های معنادار داشتند. این چهار گونه به ترتیب عبارتند از: اثربخش متنوع، اثربخش متمرکز، کارای متنوع، کارای متمرکز.
    کلید واژگان: مدل کسب و کار، گونه شناسی، شرکت های دارویی، محصول موفق دارویی، خوشه بندی فازی
    Ali Asgar Halvaei *, Mahdi Ebrahimi
    Introduction
    Today, one of the best tools available for value chain engineering is applying the practical lessons of business models. By analyzing a business model, the processes of development, presentation and receipt of value by a company can be improved. Although many companies operating in different industries of the country have increasingly turned to the analysis of their business models, the issue is moving forward at a lower speed in the pharmaceutical industry. Numerous new business models have been developed or renovated in today’s changing business environment. The development and renovation of new business models are not a matter of choice but a necessity in order to survive in an environment whose rules of the game are constantly changing. In such a situation, the greatest challenge posed to organizations is developing a framework through which an accurate understanding of the dimensions and components of their business models can be achieved and a point of reference can be offered to compare their business models with those of the competing companies to enable innovation and outperformance. The main focus of this study is to find a practical framework for pharmaceutical companies so as to identify and compare the key features of their business models with those of active competitors, hence to understand the strengths and positive qualities of other models and overcoming their weaknesses.In this study, the latest scientific findings about the business models of pharmaceutical companies are presented, and the common types of these business models are identified using taxonomy (experimental typology) to achieve a more comprehensive and accurate view of the dynamics of this business model in companies.
    Methodology
    The statistical population of this study included all the Iranian companies producing human drugs that have had a competitive product in the growth stage. The study was conducted in two phases, content analysis and quantitative phase. Initially, semi-structured interviews during the content analysis phase revealed a comprehensive framework for the dimensions and components of the business model of Iranian pharmaceutical companies, and then, through quantitative surveys and in-person questionnaires, the business model of each pharmaceutical company was identified. The sampling method in the qualitative part of the research was judged after 19 theoretical saturation interviews, and the quantitative research became available. By using the PASS software, an optimal sample of 40 companies was adopted. In this study, the empirical classification (taxonomy) approach, rather than the ideal classification (typology), was used to identify various business models. In clustering methods, since the data are classified irrespective of any presupposition or predetermined framework, the fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm serves as the most appropriate tool to attain the typological objective of this study.
    Results and Discussion
    Finally, by fuzzy clustering with the MATLAB software, four distinct variants of the business model were identified for the pharmaceutical companies, each having significant differences in the key features of the business models with the other types. These four types included Diverse Effectiveness, Concentrated Effectiveness, Diverse Effectiveness, Concentrated Effectiveness. The identified types have specific similarities and differences in each business model dimension and component which can be concisely compared as follows based on their key features including concentration on quality rather than on efficiency, extent of relationships in various areas such as sales, marketing, and raw material supply.
    Conclusion
    The competitive pharmaceutical products in Iran can be categorized in four distinct types in terms of the characteristics of their business model. These models have different characteristics in terms of the amount of value proposition, the processes of shaping the value architecture, the mechanisms for interaction with different groups of customers and value acquisition methods. Finally, these types of business models were named based on their proprietary features as: diversified effective, focused effective, diversified efficient and focused efficient. The first business model type was labeled “diversified effective” as it is greatly focused on quality and extensive relationships with various stakeholders of the value chain. Companies such as CinnaGen, Exir, SobhanDarou, DarouPakhsh, Osvah, and Samisaz had the greatest degree of membership in this business model type. The second type was labeled “diversified efficient” as it is highly concentrated on cost control and extensive relationship maintenance with the value chain stakeholders. Companies such as ParsDarou, TehranShimi, AlborzDarou, TehranDarou, and Actoverco had the greatest degree of membership in this business model type. The third type was labeled “focused efficient” and included such pharmaceutical companies as Hakim, CaspianTamin, Sepidaj, Loghman, and Jalinous which had the greatest degree of membership in this business model type. Finally, the fourth type was labeled “focused effective” and involved companies such as Shafa, Ronak, DinehIran, and Modava with the greatest degree of membership therein.
    Keywords: Business model, Taxonomy, pharmaceutical companies, successful pharmaceutical product, Fuzzy clustering
  • حسین صفری*، محمدرضا صادقی مقدم، عادل آذر، علی محقر، علی عبادی ضیائی
    هدف

    امروزه ورود به حوزه مدیریت کیفیت، برای سازمان ها از اهمیت ویژه ای برخوردار است و علت آن، رقابت شدید، جهانی شدن و خدمات متنوع محصولات است که نیاز به توسعه کیفیت در تمامی ابعاد در سازمان ها را امری اجتناب ناپذیر کرده است. سیستم بانکی کشور نیز به دلیل رقابت شدید موجود در آن، از این قاعده مستثنا نیست. مدل های تعالی سازمانی، ابزاری است که سازمان ها را در این مسیر رهنمون می کند. برای همین منظور، سازمان ها از جمله شبکه بانکی کشور، رویکردهای گوناگونی را در سازمان خود در راستای تحقق ارزش های مدل های تعالی مستقر کرده اند؛ اما محدودیت منابع موجود از قبیل هزینه، نیروی انسانی، فرهنگ سازمانی و... استقرار تمامی این رویکردها را میسر نمی سازد. از این رو، مسئله اصلی اینجاست که کدام رویکردها بیشترین تاثیر را در ارتقای سطح کیفیت خواهد داشت. هدف اصلی این تحقیق کشف روابط پویای موجود بین رویکردها و معیارها و زیرمعیارهای مدل تعالی سازمانی EFQM است.

    روش

    ابتدا رویکردهای معمول در مدل تعالی سازمانی استخراج شد و به علت حجم زیاد آنها، با استفاده از روش خوشه بندی فازی، خوشه بندی شدند و در آخر، از روش پویایی شناسی سیستم ها، حلقه های علی بین متغیرها یا همان رویکرد ها، کشف شده است. جامعه آماری، شبکه بانکی کشور است و داده ها در بازه زمانی سال های 97 و 98 استخراج و مدل سازی شده اند.

    یافته ها

    نتیجه پژوهش پیش رو، مدل حلقه های علی بین دسته های رویکردهای معمول در مدل تعالی سازمانی است.

    نتیجه گیری

    در این پژوهش، رویکردهای معمول در شبکه بانکی کشور شناسایی شد. با استفاده از پویایی شناسی سیستم ها این امکان فراهم می شود تا رفتار سیستم با بهره گیری از حلقه های علی شبیه سازی شود.

    کلید واژگان: پویایی‎شناسی سیستم‎ها، مدل تعالی سازمانی EFQM، خوشه‎بندی فازی، حلقه‎های علی، معادلات ساختار یافته
    Hossein Safari *, Mohammad Reza Sadeghi Moghadam, Adel Azar, Ali Mohaghar, Ali Ebadi Ziaei
    Objective

    Nowadays, entering the field of quality management is one of particular importance to organizations. This is due to the intense competition, globalization and diversified product services that have made the need for quality development at all levels in organizations inevitable. The country's banking system is no exception because of the fierce competition. Organizational Excellence Models are the tools that guide organizations along this path. Organizations including the country's banking network, are adopting a variety of approaches within their organization to realize the values of excellence models. However, the limitation of available resources such as cost, manpower, organizational culture, etc. does not allow all of these approaches to be deployed. Therefore, the key question is which approaches will have the most impact on quality improvement.

    Methods

    The main purpose of this study is to explore the dynamic relationships between approaches and criteria and sub-criteria of EFQM organizational excellence model. For this purpose, first, the usual approaches in organizational excellence model are extracted and due to their high volume, they are clustered by fuzzy clustering method and finally, causal loops between variables are extracted by system dynamics method.

    Results

    The result of leading research is the causal linkage model between the categories of common approaches in the organizational excellence model.

    Conclusion

    In this study, common approaches in I.R. Iran’s banking network are identified and during of using system dynamics, it is possible to simulate the behavior of the system using causal loops.

    Keywords: Systems Dynamics, EFQM Organizational Excellence Model, Fuzzy clustering, Causal loop, Structural Equation Modeling
  • ناصر ساعدی نیا، وحید چناری*، فواد مکوندی، محمد همتی

    مدیریت استعداد یکی از مهم ترین چالش های مدیریت در شرکت ها است. عدم قطعیت در پیش بینی شایستگی های مورد نیاز و ناتوانی در تخمین دقیق ترک شغل اختیاری استعدادها، تطبیق دادن مفاهیمی از زنجیره تامین مانند تامین و منبع یابی راهبردی در مدیریت استعداد را ضروری نموده است. هدف این پژوهش خوشه بندی حرفه های شغلی شرکت ملی مناطق نفتخیز جنوب به منظور ایجاد زمینه لازم برای ارایه راهبردهای متناسب  برای تامین استعدادها در هر یک از خوشه های شغلی است. پژوهش حاضر از حیث هدف، کاربردی و روش آن کمی است. راهبرد تحقیق، خوشه بندی فازی به روش c میانگین می باشد. جامعه آماری تحقیق، کارکنان واحدهای منابع انسانی شرکت و نمونه آماری به صورت هدفمند و شامل 80 نفر بود که  از میان کارشناسان با تحصیلات حداقل کارشناسی و آشنا به حرفه های شغلی انتخاب شدند. بر اساس یافته ها، حرفه های شغلی شرکت ملی مناطق نفتخیز جنوب در چهار خوشه ی حرفه های عادی، اهرمی، گلوگاه و بحرانی طبقه بندی گردید و برای هر یک از خوشه ها، راهبردهای متناسب تامین و منبع یابی استعداد پیشنهاد شد.

    کلید واژگان: خوشه بندی فازی، حرفه های شغلی، مدیریت زنجیره تامین استعداد، شرکت ملی مناطق نفت خیز جنوب
    Nasser Saedinia, Vahid Chenari*, Foad Makvandi, Mohammad Hemati

    Talent management is one of the most important challenges faced by management of companies. Uncertainty in predicting competencies that are critical for companies and the inability to accurately estimate the voluntary of talents turnover, has required adapting concepts from the supply chain management, such as supply and strategic sourcing in talent management. The purpose of this research was to cluster the job occupations of the National Iranian South Oil Company (NISOC) in order to provide suitable strategies for sourcing talents in each cluster. This study is considered a quantitative applied research. The research strategy was c-means fuzzy clustering method. The statistical population was all human resources staff in NISOC and the statistical sample consisted of 80 experts from human resources section which have been selected by purposive method. Based on the findings, the job occupations were categorized into four clusters of routine, leverage, bottleneck and critical occupations, and suitable strategies for supplying and sourcing talents for each cluster were proposed.

    Keywords: Fuzzy clustering, Job Occupations, talent supply chain management, National Iranian South Oil Company
  • روح الله کوثری لنگری، سهیلا سردار*، سید عبدالله امین موسوی، رضا رادفر

    امروزه رشد استفاده از شبکه های اجتماعی در میان اقشار مختلف جامعه جهانی، به صورت غیرقابل انکاری رو به فزونی افزایش یافته است. پایگاه داده شبکه های اجتماعی؛ شامل منابع غنی و با ارزشی هستند که انتشار یا تحلیل آن ها جهت برای مقاصد بازاریابی، تبلیغاتی، امنیت ملی، سلامت و... می تواند برای محققان موسسات دولتی و خصوصی سودمند واقع گرددباشد؛ اما رعایت حریم خصوصی موجودیت هایی که اطلاعات آن ها در اختیار تحلیلگران داده کاوی قرار می گیرد، به عنوان یک پروتکل حقوقی ضروری است. در این مقاله، از طریق روش شناسی کیفی فراترکیب، کلیه ابعاد، شاخص ها و کدهای مربوطه استخراج و سپس میزان اهمیت و اولویت هر یک از عوامل، تعیین شده و متعاقبا مدل بهبودیافته گمنامی، به وسیله الگوریتم بهینه سازی کرم شب تاب و خوشه بندی فازی، ارائه گردیده شده است. نتایج شبیه سازی و ارزیابی های مدل پیشنهادی بر روی داده های چهار شبکه اجتماعی فیس بوک، یوتیوب، توییتر و گوگل پلاس، حاکی از حفظ حریم خصوصی داده ها با کمترین نسبت انحراف و بیشترین سودمندی است. ا

    کلید واژگان: شبکه اجتماعی، حریم خصوصی، گمنامی، الگوریتم کرم شب تاب، خوشه بندی فازی

    Nowadays the growth in the use of social networks among different classes of world community is increasingly undeniable. Social networks database include Rich and valuable resources whose release and analysis with the purpose of marketing, publicity, National Security, Health and etc. can benefit researchers of public and private institutions. But respect the privacy of the entities whose information is available to data miner analysis is essential as a legal protocol. In this Paper, through qualitative methodology Meta synthesis, all related dimensions, indicators and codes were identified and then the importance and priority of each of the factors was determined. Subsequently, the improved model of anonymity was presented by an optimizing firefly algorithm and fuzzy clustering. The result of simulation and assessment of the proposed model on the data of four social networks such as Facebook, YouTube, Twitter and Google+ depicts that privacy preserving of data with the lowest distortion ratio and the more usefulness of data.

    Keywords: Social Networks, Privacy Preserving, Anonymity, Firefly Algorithm, Fuzzy Clustering
  • غلامرضا جندقی، یاسر سیف
    هدف
    در این پژوهش مشتریان یکی از شرکتهای خدماتدهنده تلفن همراه خوشهبندی شده اند. داده هایی که از این مشتریان جمعآوری شده است، شامل سه بخش اطلاعاتی است: بخش اول شاخصهای انتخاب شده برای اجرای تحلیل خوشهبندی است؛ بخش دوم شامل اطلاعاتی درباره میزان مصرف مشتریان یاد شده از انواع سرویسهای قابل ارائه می شود و بخش سوم اطلاعات سایر سرویسهای تلفن همراه است.
    روش
    این تحقیق از نظر هدف در دسته پژوهشهای کاربردی قرار میگیرد و از نوع تحقیقات توصیفی پیمایشی است. پس از اجرای خوشهبندی فازی و بررسی معیارهای کارایی، دو خوشه مناسب تشخیص داده شد؛ در خوشه اول که اغلب خانم هستند مشتریانی با ثبات شغلی کمتر و وفاداری کمتر به شرکت قرار دارند و در خوشه دوم که اغلب مرد هستند، مشتریانی با درآمد بالاتر، ، درآمد پایینتر ثبات شغلی بیشتر و وفاداری بیشتر قرار گرفتند.
    یافته ها
    نتایج پژوهش نشان داد در مجموع استفاده از خدمات تلفن راه دور برای شرکت بیشترین و شبکه بیسیم کمترین میزان درآمدزایی را داشته است و سازمان برای ارائه استراتژی های بازاریابی توجه چندانی به آن ندارد. خدمات جانبی پیجینگ و پست صوتی داشتن چند خط همزمان و انتقال مکالمه، کمترین درخواست مشتریان است. ، بیشترین درخواست و انتظار مکالمه
    نتیجهگیری
    نتایج این پژوهش در بخشبندی بازار تلفن همراه و تعیین استراتژی مناسب برای هر بخش بهمنظور توسعه بازاریابی مستقیم بسیار مفید است.
    کلید واژگان: :خوشهبندی فازی، معیارهای کارایی، خدمات تلفن همراه، بخشبندی بازار، بازاریابی مستقیم
    Gholamreza Jandaghi, Yaser Seif *
    Objective There is a general tendency toward direct marketing these days. Therefore, instead of designing advertisement and marketing strategies for all the customers in the market, it is recommended to classify the customers based on clustering techniques and then design specific strategies accordingly. This will reduce marketing and advertisement expenses, increase sale department efficiently, build closer and quicker relationships with different customers and etc. There are a variety of clustering methods. Provided that clustering means classifying customers in different groups with maximum similarities within the groups and maximum difference among the groups, it may not be appropriate to apply such a rule in clustering customers (people) due to their nature. Hence, fuzzy clustering technique seems more appropriate for customers because there are no absolute borders considered among different groups just as the market suggests. This study, then, aims to emphasize on this concept in order to apply fuzzy clustering on market.

    Methodology This practical research is descriptive-exploratory in nature of data collection. The statistical population includes all the customers of a mobile company, but due to availability issues only a part of their customers would be involved in the present study. A questionnaire including 6 questions was distributed among those customers and only 760 were correctly responded. Finally, EXCEL and S-PLUS were used to analyze the data. Findings The data in this study include three different parts of information. The first part includes some indexes selected for analysis of the clustering. Second part concerns with the customers service usage such as distant phone calls, free calls and wireless services. The third part refers to other mobile services provided for each customer. This part is
    presented in a binary fashion deciding whether a customer has received a specific service or not. Such services include activating more than one mobile line at the moment, using voicemail, paging, internet and other services. This algorithm was used to conduct fuzzy clustering in the present study. Following applying fuzzy clustering, only 2 clusters were judged appropriate for such data. The first cluster includes customers with lower income, job stability and lower loyalty to the mobile company, while the second cluster includes customers with higher income, higher job stability and more loyalty to the mobile company. The customers in the first cluster used services like free calls, wireless networks and pay phones. On the other hand, the customer in the second cluster mainly used services like distant calls and rarely used wireless services. In general, we can claim that paging services were the highest requested and then there are voicemail services, internet, and e-pay services respectively. The two clusters reported to have a similar tendency in using services such as voicemail, multi-lines, conferencing; yet, they were different in services like paging, internet, call forwarding (diverting), call waiting and epay services. At the end, mobile companies can set marketing strategies based on such findings.

    Conclusion It is suggested that mobile companies focus on general advertisements and distant call services, but only a little focus on wireless services. They can also put more thought on services like paging, voicemail, internet and e-pay services respectively. It is also recommended that, for female customers (mostly within the first cluster), the companies should focus on pay phone services, distant calls, and free calls as well as voicemail and internet. On the other hand, for male customer with higher job stability, it is suggested to focus the most on distant call services and provision of special discounts with this regard, but the least on wireless and pay phone services. Besides, voicemail services, paging, call waiting, call forwarding and e-pay services should be the mobile company’s priority for male customers.
    Keywords: Direct marketing, Fuzzy clustering, Performance measures, Mobile services, Market segmentation.
  • مهدی ابراهیمی *، علی عسگرحلوایی

    صنایع دارویی ایران از دیرباز با محدودیت های گوناگونی در حوزه بازاریابی و تبلیغات خود مواجه بوده اند. بخش عمده این محدودیت ها ناشی از قوانین و مقررات دولتی بوده است، و به مرور باعث شده تا اکثر قریب به اتفاق این شرکت ها رویکردی منفعلانه و حداقلی در بهره برداری از استراتژی های ترفیع دنبال کنند. امروز اما با ورود چندین شرکت داروسازی جوان و پیشرفته و حمایت های بخش خصوصی، تغییرات جدی در رویکردهای گذشته این شرکت ها نسبت به استراتژی های ترفیع شان قابل مشاهده است. در این پژوهش بر تلاش شد تا ضمن ارائه آخرین یافته های علمی پیرامون استراتژی های ترفیع شرکت های تولیدکننده داروهای انسانی، گونه های رایج این دسته از استراتژی ها را با استفاده از روش تاکسونومی شناسایی شود. برای این مقصود ابتدا از طریق انجام مصاحبه های نیمه ساختاریافته در یک پژوهش کیفی و بهره گیری از روش تحلیل محتوا، چهارچوبی جامع برای ابعاد و اجزای استراتژی ترفیع شرکت های دارویی ایجاد شد و سپس از طریق یک پیمایش کمی و تکمیل پرسشنامه های حضوری، استراتژی ترفیع هر یک از 40 شرکت دارویی حاضر در نمونه آماری این پژوهش مشخص گردید در نهایت با انجام خوشه بندی فازی، چهار خوشه یا گونه متمایز از استراتژی های ترفیع شرکت های دارویی شناسایی شدند که هرکدام در تعدادی از ویژگی های کلیدی با سایر گونه ها تفاوت های معنادار داشتند. از جمله کلیدی ترین یافته های این پژوهش نشان داد که شرکت های دارویی رویکردهای متفاوتی جهت استفاده از استراتژی های ترفیع اتخاذ کرده اند.

    کلید واژگان: استراتژی های ترفیع، محصول موفق دارویی، خوشه بندی فازی
    Mahdi Ebrahimi *, ali asgarhalvaei


    Iran's pharmaceutical industry has long been confronted with various marketing and advertising constraints Most of these constraints has arised from governmental terms and conditions, and has led to the overwhelming majority of these companies pursuing a passive and minimalistic approach to exploiting promotional strategies. However,today, with the arrival of newly stablished pharmaceutical companies and with private sector support, we are observing a remarkable change in the past approaches of these companies toward their promotion strategies.
    In this research, presenting the latest findings of promotion strategies of human pharmaceutical companies, we aimed to identify the common types of these strategies using the taxonomic method. For this purpose, we first created a comprehensive framework for the dimensions and components of the promotion strategy of pharmaceutical companies by conducting semi-structured interviews in a qualitative research and using a content analysis method ,then, through a quantitative survey and completion of questionnaires, the promotion strategy of each of the forty pharmaceutical companies in the statistical sample of this study was identified. Finally, by performing fuzzy clustering, four clusters or distinct types of promotion strategies of pharmaceutical companies were identified, each with significant differences in some of the key characteristics of other types. A key result of study shows that pharmaceutical companies have adopted different approaches to using promotion strategies

    Keywords: Promotion Strategies, Taxonomy, Pharmaceutical Companies, Successful Pharmaceutical Products, Fuzzy Clustering
  • عبدالمجید ایمانی*، میثم عباسی
    امروزه یکی از چالش های بزرگ سازمان های مشتری محور، شناخت مشتریان، ایجاد تمایز بین گروه های مختلف مشتریان و رتبه بندی آنهاست. خوشه بندی یکی از تکنیک های داده کاوی است که برای گروه بندی مشتریان متناسب با ویژگی های مختلف آن ها استفاده می شود. هدف اصلی این تحقیق، خوشه بندی فازی مشتریان بر اساس شاخص های تازگی (Recency)، تکرار (Frequency) و ارزش پولی (Monetary) است. مطالعه ی صورت گرفته بر روی 76379 تراکنش ثبت شده از مشتریان فروشگاه رفاه شهر زاهدان می باشد. به همین منظور پس از تعیین مقادیر RFM، تعداد بهینه خوشه ها با استفاده از شاخص ژی و بنی محاسبه گردید. در مرحله بعد مشتریان با الگوریتم فازی C-means به هفت خوشه تقسیم شدند. سپس وزن هر یک از شاخص های مدل RFM با فرایند تحلیل سلسله مراتبی فازی مشخص شد. در نهایت با محاسبه و رتبه بندی ارزش دوره عمر هر خوشه، مشتریان کلیدی و با ارزش فروشگاه شناسایی شدند. نتایج به دست آمده از این پژوهش می تواند برای تدوین برنامه های مدیریت ارتباط با مشتری برای هر یک از گروه های مشتریان به کار رود.
    کلید واژگان: خوشه بندی فازی، تحلیل سلسله مراتبی فازی، مدل RFM، ارزش دوره ی عمر مشتری
    Abdolmajid Imani *, Meysam Abbasi
    One of the major challenges of customer-centric organizations is the recognition of customers, the distinction between different groups of customers and their ranking. Clustering is one of the data mining techniques used to group customers into their various characteristics. The main purpose of the research is to customer clustering based on the Recency, Frequency and Monetary indicators using the fuzzy c-means algorithm. The study was conducted on 76379 registered transactions from customers of Zahedan City Refah Chain Store. The results of this research provide a framework for developing customer relationship management programs for each customer group.
    Introduction Today, the importance of customer relationship management is not hidden from anyone and all service and product companies are trying to understand more of their customers. Understanding the various groups of customers and building effective relationships with them in a way that guarantees the economic benefits of companies in the future is an important issue in today's businesses. Maintaining valuable customers and attracting profitable customers is both important and it is possible to accurately identify their features. Clustering is one way that helps companies recognize their profitable customers. In the clustering of the elements within each cluster, the most similarities are found, and there is a significant difference between clusters. By introducing the fuzzy theory by Lotfi zadeh, the application of this idea in various sciences quickly expanded and the fuzzy clustering method was widely used by researchers in various fields (De Oliveira & Pedrycz, 2007). In fact, the main difference between the classic clustering and fuzzy clustering is that an instance can belong to more than one cluster (Khoshnazar, 2013). Companies with customer clustering and behavior analysis of each group will provide a platform for optimal allocation of resources and developing customer relationship management strategies. The customer lifetime value (CLV), reflects the value that can help companies in this field. Customer lifetime value is the value of the customer creates throughout his lifetime and is determined by using different models (Boroufar, Rezaeian & Shokohyar, 2017). The RFM model is one of the most popular and effective methods for analyzing customer life value. This model uses three variables Recency, Frequency, Monetary to express the difference between customers and the customer lifetime value is calculated from the sum of the values of the model's indexes. It is also assumed that customers who are worth a lot on any of the model's indicators are the most profitable customers. Of course, they will behave like they were in the future.
    Case study Rafah Chain Store Company is one of the most comprehensive distribution networks in Iran with the aim of supplying and distributing basic goods.
    Materials and methods In this research, transactions recorded in the database of the Zahedan Refah chain store have been used in a seven-month period. After receiving the data and performing the preparation process, 76,379 transactions were used as the final input. The preparation process consists of two steps. In the first step, the data was cleared, so some data with invalid values were identified and deleted. In the second stage, RFM model indices were calculated using SPSS Modeler 18 software. There is a difference in the RFM model index unit so these values should be normalized to the same unit. For this purpose, these values were normalized using the Min-Max method. To determine the number of clusters, the Xie and Beni index were used. After calculating the value of this index, 7 clusters were determined as the optimal number of clusters. Fuzzy C-means algorithm is used to cluster customers based on RFM model indicators. All stages of fuzzy clustering and determination of the number of clusters were done using MATLAB software. After fuzzy clustering is done, we will determine the weights of RFM model indices. For this purpose, Fuzzy AHP method was used. Finally, Customer lifetime value for each cluster was calculated from customers and clusters were ranked.
    Discussion and Conclusion By calculating the lifetime value for each cluster, companies can use their limited resources for a group of customers who have the highest value. According to the results, the fifth cluster with 0.16624 is the most valuable group of store customers. The services provided to this group should not be limited to regular programs, but should be tailor made for them. In fact, the store should allocate more funds to these customers. On the other hand, the third cluster with 0.01482 is the least valuable group of store customers. In developing customer relationship management strategies for this group, there should be a proper balance between the costs associated with the revenue that these customers receive from the store. The results of this research can be used to develop customer relationship management strategies for each customer cluster.
    Keywords: Fuzzy clustering, Fuzzy AHP, RFM model, Customer lifetime value (CLV)
  • محمود دهقان نیری *
    بسیاری از روش های خوشه بندی مستلزم تعیین تعداد خوشه های مورد جستجو می باشند. به مسئله تعیین تعداد خوشه های مناسب در خوشه بندی، مسئله اعتبار خوشه بندی می گویند. تخمین تعداد خوشه های بهینه از مهم ترین موضوعات مدنظر متخصصان خوشه بندی در سال های اخیر بوده و منجر به معرفی شاخص های اعتبار زیادی شده است. پیشرفته ترین این شاخص ها مبتنی بر تحلیل همزمان دو معیار میزان فشردگی(تراکم) درون خوشه ها و میزان جدایی خوشه ها از یکدیگر می باشد که عمدتا درنتیجه عدم کارایی محاسباتی و پیچیدگی ریاضی ناکارآمد می شوند. به منظور رفع این کاستی، مقاله حاضر به پیشنهاد شاخص FCI که از مفهوم کاردینالیته در مجموعه های فازی بهره می برد، پرداخته است. این شاخص علاوه بر در نظر گرفتن همزمان دو معیار تراکم و جدایی، از کارایی محاسباتی بالایی برخوردار بوده و به دوراز تکلف ریاضی، با استفاده از کاردینالیته در خوشه بندی فازی به تعیین تعداد بهینه خوشه ها می پردازد. در این مقاله علاوه بر مرور شاخص های اعتبار خوشه بندی، به تشریح شاخص پیشنهادیFCI پرداخته شده و درنهایت، به منظور تبیین اثربخشی و کارایی شاخص، از مثال عددی استفاده شده است.
    کلید واژگان: شاخص اعتبارخوشه بندی، خوشه بندی فازی، کاردینالیته مجموعه فازی، فشردگی و جدایی خوشه ها
    Mahmoud Dehghan Nayeri *
    Clustering techniques need to define the number of clusters before they can be applied to the partitioning problem. Determining suitable number of clusters in partitioning problem is the purpose of clustering validity indices, which are nowadays significantly considerable for data miners and this resulted in various numbers of related indices. Separation and compactness information of fuzzy clusters are both considered in developing the advance indices of clusters validity, while this makes the above mentioned indices inefficient because of mathematical sophistication and the need for more computational effort. Therefore, this paper proposes FCI as a new index, which employs fuzzy cardinality concept in defining the number of clusters in fuzzy clustering. FCI also considers both compactness and separation of fuzzy clusters while significantly decreases computational efforts. In this paper, after reviewing the cluster validity indices and fuzzy clustering algorithms, FCI index will be explained and ultimately to evaluate its effectiveness will be implemented.
    Keywords: Cluster validity index, Fuzzy clustering, Fuzzy Cardinality, Compactness, Separation of Clusters
  • محمد فتحیان*، احسان اژدری
    گروه بندی مشتریان و ایجاد محصولات و خدمات متناسب با نیاز آنها، یکی از مهم ترین موضوعات مطرح در مدیریت ارتباط با مشتریان است. تاکنون استفاده از مدل های ایستا برای گروه بندی مشتریان متداول بوده است، اما عواملی همچون تغییرات تکنولوژی، ورود مشتریان جدید، ورود رقبا و افزایش تنوع محصولات طی چند دوره زمانی، باعث تغییر نیاز و رفتار مشتریان خواهد شد. بنابراین، استفاده از مدل های ایستا، تغییر رفتار مشتریان را نادیده گرفته و در عمل پاسخگوی نیازهای جدید آنها نخواهد بود. این موضوع به ویژه در صنعت مخابرات با میزان بالای ریزش مشتریان اهمیت دارد. در این مقاله تغییر رفتار گروهی از مشتریان یک شرکت مخابراتی طی 10 ماه با به کارگیری خوشه بندی فازی، مدل سازی شد؛ سپس الگوهای مشابه در رفتار مشتریان به دست آمد. نتایج هفت نوع الگو را در رفتار مشتریان نشان می دهد که دو مورد منجر به ریزش مشتریان شده است. در عمل می توان از الگوهای به دست آمده برای طراحی بهینه خدمات و جلوگیری از ریزش مشتریان استفاده کرد.
    کلید واژگان: تحلیل مسیر، خوشه بندی پویا، خوشه بندی فازی، داده کاوی، رفتار مشتری
    Mohammad Fathian *, Ehsan Azhdari
    One of the most important issues in Customer Relationship Management is customer segmentation and product offer based on their needs. In practice, Customer’s behavior will change over the time by changes in technology, increase in the number of new customers and new competitors, and product variety. Traditional segmentation models that are static over time cannot predict these changes in customer’s behavior and ignore them. This challenge is especially critical in Telecommunication with high churn rates. In this research, we have used temporal fuzzy clustering to detect significant changes in customer's behavior for a telecom company during a 10-month period. The aim of this study is to find factors that affect structural and gradual changes in clustering model. In addition, we have suggested a method based on Frechet distance to extract similar patterns in customer’s usage behavior. Provided that combining the temporal clustering with trajectory analysis is an effective way to recognize customers’ behavior among the clusters, the results showed that there are seven distinct customer behavior patterns two of which lead to the customer drop or churn. These patterns can be used to reduce the risk and costs of customers churn and to design optimum services.
    Keywords: Customer Behavior, Data Mining, Dynamic Clustering, Fuzzy Clustering, Trajectory Analysis
  • حیدر جعفرزاده، چمران عسگری، امیر امیری
    قواعد همباش (انجمنی) یکی از محبوب ترین مدل های حوزه داده کاوی به شمار می رود. در الگوریتم های کلاسیک حوزه قواعد همباش کاوی، مانند اپریوری، از حداقل دامنه پشتیبانی قاعده واحد استفاده می شود؛ در حالی که در رویکردهای جدیدی که تلاش کرده اند الگوریتم های کلاسیک را بهبود بخشند، مانند ام. اس. اپریوری، از حداقل دامنه پشتیبانی قاعده چندگانه استفاده می شود که در هر دو حالت، کاربر موظف است حداقل دامنه پشتیبانی از قاعده را تعیین کند. در نظر بگیرید کاربر قصد اعمال الگوریتم اپریوری را بر پایگاه داده ای با میلیون ها تراکنش داشته باشد؛ به طور قطع کاربر نمی تواند دانش لازم را درباره تمام تراکنش های موجود در پایگاه داده داشته باشد، بنابراین نمی تواند حد آستانه مناسبی را تعیین کند. در این پژوهش، برای اولین بار با استفاده از داده های فازی سازی شده و تکنیک میانگین گیری، روشی ارائه شده است که در آن، الگوریتم اپریوری به صورت کاملا خودکار حداقل دامنه پشتیبانی از قاعده را تعیین می کند. نتایج شبیه سازی شده روی نمونه ای واقعی نشان داد این رویکرد عملکرد مطلوب تری نسبت به الگوریتم اپریوری کلاسیک دارد.
    کلید واژگان: الگوریتم اپریوری، الگوهای پرتکرار، خوشه بندی فازی، دامنه پشتیبانی از قاعده، قواعد همباش
    Heydar Jafarzadeh, Chamran Asgari, Amir Amiry
    Apriori algorithm is the most popular algorithm in association rules mining. One of the problems the Apriori algorithm is that the user must specify a minimum support threshold. Consider that a user wants to implement the Apriori algorithm on a database with millions of transactions; Users will not have the necessary knowledge about all the transactions in the database and therefore cannot determine an appropriate threshold. The aim of this paper is improved the Apriori algorithm to automatically determine the minimum support. To achieve this, we will try to use fuzzy logic before of using the Apriori algorithm on data contained in the database, put the data in different clusters and try the offer to user the most appropriate threshold automatically. We hope this will be any rule that may be of interest not lost, because of inappropriate threshold specified by the user and also not extracted any rule useless.
    Keywords: Apriori Algorithm, Association Rules, Fuzzy Clustering, Support
  • وحید ضرابی، ایمان محمدیان خراسانی، معصومه مداح
    هدف از ارائه این مقاله توسعه یک الگوی جامع تحت عنوان الگوی فازی- نفوذ برای پیش بینی ضریب نفوذ سرویس اینترنت در کشورهای مختلف با به کارگیری تئوری نفوذ و روش کنترل فازی است. به کارگیری روش کنترل فازی جهت کلاسترینگ نمونه ها و ساخت مدل نهایی پیش بینی علاوه بر افزایش امکان به کارگیری نمونه های بیشتر با خصیصه های متفاوت جهت ساخت مدل، امکان ارائه پیش بینی های خاص را برای هر کشور با توجه به ویژگی های منحصربه فرد آن میسر می سازد. این الگو با توجه به داده های تابلویی از سال 1992 تا 2006 برای 153 کشور مختلف که در 3 کلاستر دسته بندی شده اند، بر پایه مدل های انتشار پیاده سازی شده است. در بخش پایانی مقاله نیز جهت تایید کارآمدی مدل، ضریب نفوذ اینترنت در ایران مبتنی بر آن پیش بینی گردیده است.
    کلید واژگان: ضریب نفوذ اینترنت، الگوی پیش بینی، مدل های انتشار، الگوی فازی، کلاسترینگ
    Iman Mohammadian Khorasani, Masoumeh Maddah
    Internet as a new phenomenon in recent two decades is an essential basis for Information and Communication Technology applications and developments، so internet infrastructure development is a major priority in many countries. This paper investigates to develop a comprehensive pattern titled fuzzy-diffusion framework to forecast Internet penetration rate in different countries by applying the theory of diffusion and fuzzy-control method. Applying fuzzy-control method for clustering the samples and building up a model not only gives us a chance to apply many more samples with different criteria to make the pattern but also makes it possible to present special predictions for each country regarding its distinctive characteristics. This pattern with regard to its given data from 1992 to 2006 has been classified for 153 countries in 3 clusters and applied according to the diffusion models and theories. Results of this model for case-study of Iran shows this pattern''s estimation has lower MSE than whole countries model and forecast in year 2014، Iran Internet penetration rate will reach to 56. 26 percent.
    Keywords: Fuzzy Clustering, Internet penetration, Forecast pattern, Diffusion Model, Fuzzy Model
  • دکترسید حیدر میرفخرالدینی، مسعود پورحمیدی، فائزه سادات میرفخرالدینی
    تشریح مفهوم، FMEA دراین مقاله سعی شده تا با روشن کردن معایب اصلی روش مرسوم به طبقه بندی حالات بالقوه زیان آور و C-Means تحلیل خوشه ایو مشخصات مدل های مختلف ارزیابی شرایط بالقوه برای بروز حوادث در واحد فولاد سازی شرکت فولاد آلیاژی ایران با استفاده از و خوشه بندی فازی بپردازد. در این راستا، حالات بالقوه زیان آور همگن بر FMEA تلفیق روش های مبنای شاخص های احتمال بروز، شدت پیامد و تناوب مواجهه به کمک تکنیک خوشه بندی فازی شناسایی گردیدند. در این پژوهش، تحلیل خوشه ایفازی در شرایط قبل از بهبود)FCM(C-Means صورت گرفت. نتایج این تحقیق در باب Data Engine و پس از بهبود با استفاده از نرم افزار 4.0 تدوین راهبرد های عملی در جهت پیشگیری از وقوع حالات بالقوه زیان آور برای پژوهشگران، مدیران و کارشناسان ایمنی و بهداشت حرفه ای مفید خواهد بود.
    کلید واژگان: تحلیل حالات بالقوه خرابی، تحلیل خوشه ایتفکیکی، خوشه بندی فازی
    Sayed Heidar Mirfakhredini, Masoud Pourhamidi, Faeze Sadat Mirfakhradini
    Despite the extensive use of failure mode and effects analysis (FMEA) in the manufacturing and services, emphasis on the results of this method with concern to the disadvantages such as providing definitive results is not correct. This paper tries to clarify the main disadvantages of FMEA conventional method and explain the concept of cluster analysis and specifications of different models of C-Means to classify harmful modes and effects in the steel making factory of Iran's alloy steel company using FMEA and fuzzy clustering techniques. In this context, homogeneous harmful modes and effects based on occurrence, severity and frequency indicators with Fuzzy C-Means clustering (FCM) were identified. In this study, the fuzzy cluster analysis in terms of before and after improvement was performed by Data Engine 4.0 software. The results of this research will be useful for researchers, managers, and safety professionals for developing practical strategies in order to prevent the consequences of harmful modes and effects.
    Keywords: Failure modes, effects analysis, Partitional clustering, Fuzzy clustering, FCM
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال