本文利用并行计算，二叉树多类分类方法提高支持向量机的运行效率。从研究的结果来看，运用该方法的广东省内的分类准确率明显的优于贝叶斯判别的分类。这说明支持向量机模型在烟草消费行为分析中有一定的有效性。另外，将不同城市区分开后单独用支持向量机进行消费者行为分析，更加进一步的确定了支持向量机的分类确实比其他分类更有优势。当然，本研究在以下几个方面仍需要更深度的挖掘：

　　①如何有效地将两类问题的解决办法推广至多类问题，一直是支持向量机研究的一个重要方向。在未来的研究中，需要一种能直接多类的模型，以防止二分类时出现不可分现象是十分必要的。

　　②消费者偏好与测量方法是比较复杂的。本文的由于消费者行为影响因素很难量化，如何将定性化与定量化的指标结合，共同利用支持向量机方法进行数据挖掘，也是下一步需要研究的方向。

　　参考文献：

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