本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)客戶忠誠度模型仿真研究　出處：《計算機仿真》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：由于電子商務(wù)網(wǎng)站發(fā)展迅速,競爭激烈,提高客戶忠誠度維護成為電子商務(wù)網(wǎng)站搶占、保有市場的重要途徑。傳統(tǒng)K均值算法作為一種硬聚類算法,在電子商務(wù)網(wǎng)站客戶忠誠度客戶忠誠度挖掘過程中存在數(shù)據(jù)劃分武斷、準確率較低等問題,難以在海量客戶數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值信息,為了解決上述問題,采用模糊數(shù)學理論改進k-means算法,提出模糊kmeans算法,利用隸屬度關(guān)系對客戶數(shù)據(jù)進行有效的聚類分析,實驗結(jié)果表明,改進算法能夠提高客戶忠誠度挖掘準確度,與RFM模型、用戶興趣度模型算法相比,上述算法具有較好的魯棒性,為保證網(wǎng)絡(luò)商務(wù)忠誠度提供了依據(jù)。
[Abstract]:Due to the rapid development of e-commerce websites and fierce competition, the improvement of customer loyalty has become an important way to seize and retain the market of e-commerce websites. The traditional K means algorithm as a hard clustering algorithm in e-commerce website customer loyalty and customer loyalty are divided, arbitrary data mining low accuracy problems in the process, difficult to find in the massive customer data in potentially valuable information, in order to solve the above problems, the improved k-means algorithm based on fuzzy mathematics theory, the fuzzy kmeans algorithm, effective analysis of customer data clustering using membership relations, the experimental results show that the improved algorithm can improve customer loyalty mining accuracy, compared with the RFM model, user interest model algorithm, the algorithm has good robustness, provides the basis for the network to ensure the loyalty of business.
【作者單位】： 北京工商大學計算機與信息工程學院;
【分類號】：F724.6;TP393.092
【正文快照】： l引言 云計算、移動社交、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)促進了電子商務(wù)網(wǎng)站的蓬勃發(fā)展,已經(jīng)誕生了京東、天貓、蘑菇街、蘇寧云商、國美商城等電子商務(wù)網(wǎng)站,方便人們購物,提高了人們生活的便利性。電子商務(wù)網(wǎng)站在發(fā)展運行中,已經(jīng)積累了海量的消費者購買數(shù)據(jù),可以采用數(shù)據(jù)挖掘算法發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)

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本文編號：1346825