本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的會(huì)員消費(fèi)積分系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 會(huì)員消費(fèi)積分 聚類算法

【摘要】：當(dāng)前會(huì)員積分已經(jīng)成為了很多企業(yè)維系客戶關(guān)系的主要途徑,有效利用會(huì)員積分信息已經(jīng)成為了各類企業(yè)普遍關(guān)注的問題,經(jīng)比較選擇K-Means算法作為系統(tǒng)的挖掘算法,并且對(duì)傳統(tǒng)K-Means算法進(jìn)行改造,設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘的會(huì)員消費(fèi)積分系統(tǒng)。提煉會(huì)員消費(fèi)積分的傾向和特征,從而制定有針對(duì)性的消費(fèi)指導(dǎo)計(jì)劃。
【作者單位】： 河北工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 會(huì)員消費(fèi)積分 聚類算法
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1數(shù)據(jù)挖掘算法改進(jìn)主要是在會(huì)員消費(fèi)積分系統(tǒng)當(dāng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘建模,集合當(dāng)前設(shè)計(jì)的會(huì)員消費(fèi)系統(tǒng)的實(shí)際數(shù)據(jù)情況,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的算法進(jìn)行比較,最終選擇了K-Means算法作為設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘模型的基礎(chǔ)算法。K-Means算法主要是按照預(yù)先設(shè)定的聚集類

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本文編號(hào)：841301