检索结果-内蒙古大学图书馆

管理科学 2011年第2期24卷 20-29页

作者：邹鹏莫佳卉江亦华叶强哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨150001 德克萨斯大学达拉斯分校管理学院达拉斯75080 加利福尼亚州立大学商学院长滩91840

由于错误分类代价差异和不同价值客户数量的不平衡分布,基于总体准确率的数据挖掘方法不能体现由于客户价值不同对分类效果带来的影响。为了解决错误分类不平衡的数据分类问题,利用代价敏感学习技术扩展现有决策树模型,将这一方法应用... 详细信息

由于错误分类代价差异和不同价值客户数量的不平衡分布,基于总体准确率的数据挖掘方法不能体现由于客户价值不同对分类效果带来的影响。为了解决错误分类不平衡的数据分类问题,利用代价敏感学习技术扩展现有决策树模型,将这一方法应用在客户价值细分,建立基于客户价值的错分代价矩阵,以分类代价最小化作为决策树分支的标准,建立分类的期望损失函数作为分类效果的评价标准,采用中国某银行的信用卡客户数据进行实验。实验结果表明,与传统决策树方法相比,代价敏感决策树对客户价值细分问题有更好的分类效果,可以更精确地控制代价敏感性和不同种分类错误的分布,降低总体的错误分类代价,使模型能更准确反映分类的代价。

关键词：代价敏感学习不对称错分代价决策树客户价值细分

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于AHP方法的客户价值细分研究

引用

计算机工程与应用 2007年第8期43卷 238-241页

作者：蒋国瑞刘沛黄梯云北京工业大学经济与管理学院北京100022

通过分析基于客户生命周期价值客户价值细分的各种方法,给出了一种简单易行的基于AHP(层次分析法)的客户价值细分方案,为客户价值细分提供了一种新的思路。该方案引入AHP通过领域专家的群体决策计算出RFM(最近购买时间、购买频率和总购... 详细信息

通过分析基于客户生命周期价值客户价值细分的各种方法,给出了一种简单易行的基于AHP(层次分析法)的客户价值细分方案,为客户价值细分提供了一种新的思路。该方案引入AHP通过领域专家的群体决策计算出RFM(最近购买时间、购买频率和总购买金额)的权重,根据加权的RFM变量来对客户群进行聚类分析,探讨了该方案的具体实施流程,并对方案中的关键方法做了详细的分析。最后通过实例分析,聚类结果表明了这种方案能够有效地对客户群体进行细分。

关键词：客户生命周期价值客户价值细分层次分析法 RFM K-均值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于聚类集成的客户价值细分模型研究

基于聚类集成的客户价值细分模型研究

引用

作者：高伟四川大学

学位级别：博士

20世纪90年代以来,客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)成为企业营销策略研究和营销系统应用关注的焦点。客户价值细分作为CRM的重要问题之一,是实现高效CRM的基础。在客户价值细分研究中,通常使用单一聚类方法对... 详细信息

20世纪90年代以来,客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)成为企业营销策略研究和营销系统应用关注的焦点。客户价值细分作为CRM的重要问题之一,是实现高效CRM的基础。在客户价值细分研究中,通常使用单一聚类方法对客户进行细分,但是在解决实际问题时,单一聚类方法结果的准确性和稳定性往往不能令人满意。聚类集成学习技术将不同的单一聚类模型结合起来,使每一个聚类模型都在其优势空间区域发挥作用,将不同聚类模型的聚类结果进行融合,得到综合聚类结果,能够改进单个聚类模型的不足,提高客户价值细分的效果。本文以此为出发点,将聚类方法和集成学习技术相结合,提出了一些新的聚类集成方法,成功运用到客户价值细分实际问题。\n 本文的主要研究工作如下:\n 1.提出了基于t-范数集成策略的聚类集成模型FCEN\n 为了较好地描述客户行为的不确定性,论文用Bagging方法训练出多个FCM(模糊聚类算法)作为基聚类器,以t-范数方法作为集成策略,构建了聚类集成模型FCEN.在UCI标准数据库中的10个数据集上的实验结果表明,与常用的单一聚类方法(k-means,FCM)和最常用的聚类集成方法MAJ(称为多数投票的聚类集成方法)相比,FCEN有更高的聚类有效性;FCEN算法比k-means和FCM两种单一聚类方法具有更好的稳定性,与MAJ算法的稳定性相当;FCEN算法的相对时间复杂性低于MAJ算法。\n 2.提出了基于相似矩阵集成策略的聚类集成模型SOES\n 为了客观确定客户的类数,论文用随机映射(Random Projection)方法训练多个OCA(客观聚类算法)作为基聚类器,以相似矩阵作为集成策略构建了聚类集成模型SOES.该策略在进行集成选择的过程中,同时考虑了集成的准确性和多样性。在15个UCI标准数据集上的实验表明,SOES算法的聚类有效性优于k-means、FCM单一的聚类算法以及MAJ聚类集成算法:在稳定性方面,SOES聚类集成算法优于MAJ和FCEN聚类集成算法;SOES算法的相对时间复杂性比MAJ算法和FCEN算法都低。此外,SOES克服了传统客户细分方法对于细分需预先设定聚类数的缺点,提高了模型对客户行为描述的客观性。\n 3.构建了两阶段优化客户价值细分模型FSGA-FCEN\n 由于目前大多数客户细分模型都是利用数据集的所有属性或主观选择部分属性进行客户细分,在这种情况下,一些不相关的变量或冗余变量可能会对细分结果产生不利影响,因此,在进行客户细分之前需要要对全部属性进行特征选择。本文将特征选择和聚类集成方法相结合,提出了一种两阶段客户价值细分模型FSGA-FCEN。具体做法是:根据聚类方法的特点,构建了一个基于遗传算法的无监督特征选择算法FSGA,然后对特征选择所筛选出的属性利用本论文提出的聚类集成模型FCEN进行客户细分。在16个UCI标准数据集上的实验表明,与利用全部特征进行客户价值细分的聚类集成模型FCEN相比,两阶段客户细分模型FSGA-FCEN具有更加优越的客户细分有效性和稳定性。\n 4.实证研究\n 本文对某商业银行的信用卡客户数据集用两阶段优化模型进行客户价值细分。由于信用卡客户数据样本包含不相关或冗余的变量,在用FSGA方法进行特征选择的基础上,利用聚类集成模型FCEN对选择出的变量进行客户价值细分,并对细分结果进行了分析,阐述每个细分客户群的客户特征,对银行的营销策略提供建议。\n 本文运用聚类集成技术进行客户价值细分,主要创新点如下:\n (1)构建了新的聚类集成模型:在基聚类器是模糊模型时,构造了基于t-范数集成策略的聚类集成模型FCEN;在基聚类器得到的聚类个数不同时,构造了基于相似矩阵集成策略的聚类集成模型SOES.\n (2)提出了两阶段优化客户价值细分模型FSGA-FCEN.构建了一个基于遗传算法的无监督特征选择算法FSGA,通过运用特征选择去除数据集的不相关特征和冗余特征,减少他们的干扰同时降低数据集的规模。对FSGA所筛选出的属性利用FCEN聚类集成方法进行客户细分。实验表明,客户价值细分模型FSGA-FCEN提高了聚类集成学习的效率和效果。

关键词：客户价值细分聚类集成 t-范数方法相似矩阵两阶段优化模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据挖掘技术的烟草客户价值细分系统的设计与实现

基于数据挖掘技术的烟草客户价值细分系统的设计与实现

引用

作者：廖劲松北京工业大学

学位级别：硕士

随着经济的发展，烟草销售企业的业务量有较大增长，也给企业内部的客户管理带来了更大的工作量。如何根据客户交易数据，快速、准确地对客户价值进行精细化分类成为企业客户价值管理的关键。为此，本文利用数据挖掘技术对烟草商业数据... 详细信息

随着经济的发展，烟草销售企业的业务量有较大增长，也给企业内部的客户管理带来了更大的工作量。如何根据客户交易数据，快速、准确地对客户价值进行精细化分类成为企业客户价值管理的关键。为此，本文利用数据挖掘技术对烟草商业数据中心客户价值细分问题进行了研究。\n 本文首先针对客户价值细分标准体系进行分析，利用C4.5决策树算法对烟草商业数据中心客户价值细分模型进行构建，力求构建出符合烟草销售食业实际操作需要的客户价值细分模型。其中在本课题研究的过程中实现解决了如下核心问题:\n (1)本文在对烟草企业客户关系管理的功能需求进行调研的基础之上，对烟草商业数据中心客户价值细分标准进行了讨论，按照烟草销售公司对客户价值细分标准构建出数据挖掘判定模型，并且通过模型验证的方式对模型的性能进行了验证。\n (2)在模型构建的基础之上，本文对基于数据挖掘的烟草商业数据中心客户价值细分系统进行了分析和设计。重点分析了该系统的业务流程和数据流程设计，并且对数据挖掘的处理流程进行了全面的分析和阐述，设计出了系统的数据库概念模型和具体的表结构。\n (3)在系统实现阶段，本文利用***语言以及SQL2010数据库技术对系统的功能进行了实现，完成系统功能的开发工作，开发出一套符合烟草销售企业实际需要的客户价值管理系统。\n 该系统的应用，不仅可以快速、准确的对客户价值细分进行判定，同时也为企业的管理者掌握客户价值细分的变化趋势，合理的调整卷烟的购进数量提供了信息支持，为企业根据不同品牌和规格的卷烟产品制定出有针对性的营销计划提供了数据支持，也为企业的科学决策提供了借鉴作用和参考价值。

关键词：烟草销售数据挖掘客户价值细分决策树算法 *** SQL2010数据库

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于客户价值细分的A信用社客户关系管理改进研究

基于客户价值细分的A信用社客户关系管理改进研究

引用

作者：龚圣杰河北经贸大学

学位级别：硕士

随着经济全球化的脚步日渐加快,我国经济呈现出突飞猛进的发展趋势,推动着我国金融行业的迅速发展,加快了与国际市场的接轨。现阶段我国推行出的利率市场化政策,使得金融市场日趋完善,但是许多中小型金融机构的成立侵占了本该属于城商... 详细信息

随着经济全球化的脚步日渐加快,我国经济呈现出突飞猛进的发展趋势,推动着我国金融行业的迅速发展,加快了与国际市场的接轨。现阶段我国推行出的利率市场化政策,使得金融市场日趋完善,但是许多中小型金融机构的成立侵占了本该属于城商、农商信用社等中小型银行的市场份额,在个人客户市场方面表现的尤为明显。在传统的存贷业务利差不断缩小的盈利模式下,还要面临着对有限的客户资源进行争夺的竞争局面,所以,对贡献价值不同的客户进行准确评估并做出细分,优化资源配置,提高银行现有资源的利用率就显得颇为重要。客户关系管理是商业银行在运营管理过程中的重要环节,在现如今竞争如此激烈的市场环境中有着举足轻重的地位,那么对客户的综合价值进行评估并且细分则是客户关系管理的重要基础。本文以A信用社为研究对象,通过对客户关系管理的相关文献理论进行梳理研究,论述各个指标对客户价值贡献的作用,确立了客户价值评估体系,通过获取A信用社样本客户的相关数据对模型进行实证研究。在评估体系构建的过程中,首先通过定性和定量的分析方法对各层次指标进行赋权,其次为了全面并且客观地反映客户的价值特征,则通过数据的无量纲化进行标准化处理,使得它们具有一致性和可比性,最后运用层次分析法构建出客户价值评估体系,评估客户的现有价值以及潜在价值,并对客户的个人风险进行预判,并在价值评估的基础上运用聚类分析法对样本客户群体进行多变量的联合价值细分,最终将样本客户分为高质型、高现值型、高潜质型、低质型四大类客户群体,并且分析了每种类型的样本客户特征。在深入研究A信用社客户关系管理存在的问题的基础上,针对A信用社存在的问题提出改进策略及建议,明确资源的投入方式,对高质型客户采取跟踪服务的策略;对高现值型客户采取维护拓展的策略;对潜质型客户进行精准营销;对低质型客户在降低成本方面进行改进,并从A信用社的实际出发,在专业性培养、营销宣传方式和内部管理方面提出保障性措施,以期能够提升A信用社适应市场环境的能力。

关键词： A信用社客户关系管理客户价值细分改进策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于客户价值细分的IB高端卫浴公司多品牌策略改进研究

基于客户价值细分的IB高端卫浴公司多品牌策略改进研究

引用

作者：刘金玲北京工业大学

学位级别：硕士

中国改革开放以来,房地产经济成为主要经济支柱,有效促进了建材行业的发展。吸引了来自于世界各地的卫浴品牌,中国高端卫浴市场被欧美品牌占领,且竞争愈来愈激烈。IB高端卫浴公司作为贸易型企业,运营多个欧洲高端卫浴品牌,有一套成熟的... 详细信息

中国改革开放以来,房地产经济成为主要经济支柱,有效促进了建材行业的发展。吸引了来自于世界各地的卫浴品牌,中国高端卫浴市场被欧美品牌占领,且竞争愈来愈激烈。IB高端卫浴公司作为贸易型企业,运营多个欧洲高端卫浴品牌,有一套成熟的运营模式,近几年发展迅速,经销商数量增多,所经销的品牌也在不断地更替,客户分类以及切实可行的多品牌策略显得尤为重要。因此,基于客户价值细分的多品牌策略改进具有重要的现实意义。本文对IB公司多品牌策略现状进行了研究,通过调研发现了现行多品牌策略中存在的问题包括:第一、IB公司基于经验进行品牌策略判断;第二、没有建立客户细分体系;第三、客户分类与多品牌策略匹配不够。重点剖析了问题的原因包括:第一、IB公司缺乏客户需求评估的定量方法,第二、缺乏客户分类的科学依据,第三、缺乏客户分类与多品牌策略映射的认知。针对问题及原因提出了多品牌策略改进的方案包括:首先,基于RFM模型评价客户价值,;其次、针对这八类客户进行A、B线多品牌策略的改进。通过多品牌策略改进的预期效果,,得出IB公司改进后的多品牌策略更加切实有用,明显提高了公司的抗风险能力、实现了公司的利益最大化。本改进研究切实解决了IB公司多品牌的运营实际问题,客户价值对零售企业的生存和发展有着重要且长远影响,希望本文可以对同行业企业在多品牌管理、提升企业多品牌运营能力方面提供帮助和借鉴。

关键词：客户价值细分多品牌策略高端卫浴

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于客户价值细分的推荐方式研究

基于客户价值细分的推荐方式研究

引用

作者：段书勇吉林大学

学位级别：硕士

随着现代市场竞争的不断加剧,如何准确地评估客户价值,识别出最有价值的客户群体并据此进行有针对性的营销成为企业赢取客户的关键。在数据库营销理论中,RFM模型是衡量客户价值的一种有效方式,其主要思想是通过客户过去的购买行为偏好... 详细信息

随着现代市场竞争的不断加剧,如何准确地评估客户价值,识别出最有价值的客户群体并据此进行有针对性的营销成为企业赢取客户的关键。在数据库营销理论中,RFM模型是衡量客户价值的一种有效方式,其主要思想是通过客户过去的购买行为偏好来预测客户今后的消费行为。在不同的行业或者企业,RFM三个指标的重要程度是不同的。因此,在应用过程中,我们就需要根据三个指标的实际重要程度来确定权重。不同的权重就会得到不同的客户价值计算结果,从而影响到企业客户价值的准确评估和企业营销策略的选择。目前,三个指标的权重都是由专家打分,进而用层次分析方法(AHP)获得,在这一过程中,权重的获得受到了专家主观性的影响。本文首先阐述了客户价值细分的各种理论和方法,然后从某零售企业的销售数据和RFM模型入手,将单位时间数据划分为训练集和验证集,运用定性分析的方法分析了R、F、M三个指标与客户未来一段时间内给企业所带来利润的关系。然后在满足权重之和为1的约束条件下,通过定量计算不断地迭代调整R、F、M三个指标的权重,使其达到在当前权重下训练集中最有价值客户群体在未来验证集中仍旧处于最有价值客户群体的可能性最大的原则。这时的RFM指标权重是该企业在该时间周期内的最佳权重,然后又接着对多个不同的时间周期进行计算寻找规律,以找到一个较优、较稳定的符合该企业的RFM指标权重。在求得RFM指标权重后,计算出客户价值,采用聚类的方法对客户群进行细分;然后对不同的客户群体进行了分析,寻找获得了最有价值的客户群组,然后在组内运用关联规则算法挖掘此类别客户消费商品之间的关联,缩小规则挖掘的空间,之后采用TOP‐N推荐算法抽取对每个客户的推荐商品。在此基础上,零售业可在购物小票上向客户推荐其未来可能购买的个性化商品,以期促进交叉销售和提高客户的满意度,达到企业和客户的双赢。最后,本文运用某企业的销售数据进行了实验分析。

关键词：客户价值细分关联规则 RFM模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于客户价值细分的产品结构优化策略研究 ——以A公司为例

基于客户价值细分的产品结构优化策略研究 ——以A公司为例

引用

作者：侯琳北京第二外国语学院

学位级别：硕士

信息技术迭代变更与电商平台经济快速发展引发的企业业务模式异质化加深,推动企业持续探索符合自身经营情况的可持续发展业务模式。作为企业最为重要的资源之一——客户资源和关乎企业经营命脉的主导因素——产品,则成为企业当下急切需... 详细信息

信息技术迭代变更与电商平台经济快速发展引发的企业业务模式异质化加深,推动企业持续探索符合自身经营情况的可持续发展业务模式。作为企业最为重要的资源之一——客户资源和关乎企业经营命脉的主导因素——产品,则成为企业当下急切需要关注的两个方面。传统的电商企业不能仅仅将目光聚焦在各大电商平台上的经营中,而更多地是要进一步了解和分析企业自身现有客户的具体情况,因为不同的客户对企业所贡献的价值各不相同。通过对客户不同价值的识别,进而发现符合企业当下客户价值细分群体的产品消费特征和产品间的相关性,从而实现对企业产品结构的优化,以提升企业的核心竞争力,推动企业的高效发展。A公司作为母婴行业的电商平台企业,经过数十年发展,已积累较多的客户资源,具备母婴玩具及相关用品的产品基础。以A公司实际客户购买行为数据为研究对象,本文运用客户关系管理理论、客户细分理论和客户价值理论,分析并挖掘A公司现有的客户价值从而实现本文所要解决的问题——A公司产品结构的优化。首先,本文采用熵权法以调整RFM模型对传统模型中的三个指标客观地赋予权重,确定A公司客户价值细分指标数据;其次,本文运用K-means聚类分析法对公司客户价值进行细分,识别出不同客户的价值情况;最后,本文通过对客户价值细分群体的产品结构分布情况和产品的相关联性进行分析,从而提出产品结构优化策略。本文基于熵权法调整传统RFM模型赋权方式,较为客观且符合电商企业的特征。从客户价值细分的角度去分析企业现有的产品结构情况,可以更加贴近客户的实际情况,更具有针对性。对企业而言,不同的客户具有不同的价值,只有了解客户的实际价值,才能对产品进行差异化地调整和管理,从而使企业能够在激烈的市场竞争中取得优越地位。

关键词：客户价值细分 RFM模型 K-means聚类分析产品结构优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

商业银行客户价值细分与流失预测方法研究

商业银行客户价值细分与流失预测方法研究

引用

作者：李小虹成都理工大学

学位级别：硕士

随着云计算、机器学习、人工智能等前沿技术的成熟运用,数据驱动增长已成为共识,银行业已进入4.0时代,越来越多的银行开启智慧金融服务与数字化银行战略来取得竞争优势。积极探索更高效的数据挖掘技术,对客户价值与生命周期进行全面分析... 详细信息

随着云计算、机器学习、人工智能等前沿技术的成熟运用,数据驱动增长已成为共识,银行业已进入4.0时代,越来越多的银行开启智慧金融服务与数字化银行战略来取得竞争优势。积极探索更高效的数据挖掘技术,对客户价值与生命周期进行全面分析,可以帮助银行做好保存量客户、促增量客户,全方位提高其对客户的认知能力和营销效率。本文主要探讨了数据挖掘技术中的统计方法与机器学习算法在商业银行客户价值细分和流失预测中的应用,主要研究内容如下:第一,结合价值评估理论和统计分析方法,对客户价值进行合理评估与细分研究。基于较为成熟的终身价值理论,本文先从客户当前价值和潜在价值两个维度,构建了商业银行客户价值评估指标体系,并采用探索性因子分析对该指标体系进行修正。充分利用数据资料的同时,证明了本文客户价值评估指标体系的科学性。然后采用客观性较强的熵值法进行价值得分的计算,并基于客户价值矩阵对商业银行客户进行价值等级的细分。最后,从具体业务目标出发,进一步探讨了细分结果的应用策略,从而完善对商业银行客户价值进行量化分析的技术体系。第二,基于Stacking融合算法构建了商业银行客户流失预测模型。Stacking融合算法对于提升多个单模型的预测效果具有独特优势,故本文以该算法对商业银行客户流失进行了相关研究。首先,针对样本不平衡问题,本文采用Light GBM先对样本进行清洗,再使用Borderline1-Smote对清洗后的数据做均衡化处理,解决了传统平衡化方法易放大噪音、边缘化等问题。其次,为确保模型性能的稳定性,本文基于不同平衡比例数据对模型进行训练与比较,以筛选出最优平衡比例训练数据,在此基础上使用Grid Search CV对5组个体模型进行参数优化。最后,将模型性能相对更优的RF、GBDT和XGBoost作为基模型,并分别采用较为稳健的逻辑回归和决策树作为元模型,构建Stack＿LR和Stack＿DT两组Stacking融合模型。结果表明,融合后的模型在各方面的性能都有明显提升,且Stack＿DT融合模型的分类精度最高,学习曲线也显示其未出现过拟合现象。进一步说明了本文采用的Stacking融合算法对于商业银行客户流失预测的有效性和优越性。综上,本文以实际商业银行的51590位客户为研究对象,结合多种数据分析与挖掘方法对客户的价值等级与流失状态进行分析,对于帮助商业银行实施更全面、精细的客户分层管理、资源配置和保持等策略具有一定的指导意义,对于将Stacking融合算法应用于商业银行客户流失预测领域的研究具有一定的参考价值。

关键词：商业银行客户价值细分客户流失预测 Stacking融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

客户价值细分与保持策略研究

引用

成组技术与生产现代化 2001年第4期18卷 23-27页

作者：陈明亮李怀祖西安交通大学管理学院陕西西安710049

客户保持对公司的利润底线有着惊人的影响 ,能否有效地保持有价值的客户已成为公司成功的关键 ,而成功地实施客户保持商务战略的首要任务是客户价值细分 ,以根据不同的客户价值确定不同的资源配置方案和客户保持策略 .本文根据客户全生... 详细信息

客户保持对公司的利润底线有着惊人的影响 ,能否有效地保持有价值的客户已成为公司成功的关键 ,而成功地实施客户保持商务战略的首要任务是客户价值细分 ,以根据不同的客户价值确定不同的资源配置方案和客户保持策略 .本文根据客户全生命周期利润 (CLP)将客户分成四类 ,并对每类客户提出了相应的资源配置和保持策略 .

关键词：客户全生命周期利润客户价值细分客户保持策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：