改进K-means算法在B2C电子商务客户细分中的应用

• 作者: 时红军 韩兵
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 K-means算法 客户细分
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 39-41
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.10.012

摘要

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,随着网络和电子商务的迅猛发展,对个性化客户服务提出更高要求.提出一种改进的K-means算法,该算法依照同心圆的方式对整个区域划分,并充分考虑小区域内个体的密度.并运用改进的K-means算法对客户进行划分,显著提高聚类质量,提高电子商务企业开展营销活动的针对性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩兵	上海交通大学自动化系	70	368	11.0	14.0
2	时红军	上海交通大学自动化系	2	9	1.0	2.0