客户行为预测的 Bayesian 信念网络算法，真的挺好用。用CBN（客户行为 Bayesian 网络）来建模客户行为，不只是理论，还真能落地，适合做一对一营销优化。它的学习算法分成连线和定向两块，复杂度是O(N⁴)的条件相关测试——听起来有点吓人？其实跑起来比你想象中快多了。

在零售行业实际用了一把，效果还不错。构建速度快，预测也准，是比传统的朴素 Bayesian 分类法要靠谱。你要是做精准营销，或者搞用户画像那一块，可以考虑引入这套方法。不一定非得全盘上，可以先从模型训练这块试水。

用法也不复杂，基本逻辑是先通过历史数据学习出 CBN 结构，再算联合概率，给出预测结果。说白了，就是先理解客户的行为模式，看新客户像不像这些模式，挺适合做用户推荐、流失预警这类场景。

哦对了，配套的资料也不少，像Oracle 相关的一对一优化、ACCESS 数据库、实体之间的联系建模，都能帮你更好理解怎么落地这个方法。

如果你想在客户行为预测上整点不一样的，试试 CBN，还蛮值的。