基于改进K-Means算法的电商用户聚类分析和应用研究

• 作者: 赵荔 郭湖斌 郭磊
• 来源期刊: 商场现代化
• 关键词: 大数据 K-means 聚类分析 精准营销
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 商业研究
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 字数: 2508字
• 语种: 中文

摘要

随着电子商务的快速发展,用户之间异质性逐渐明显.为了对用户合理细分,本文通过逐次递进的思想,借助经典RFM模型中的关键指标,选择最后购买时间R作聚类簇类的控制因素.借助改进的K-Means算法对电商企业用户进行聚类研究,从而得到合理的聚类分类结果及各簇类用户的特征行为,为电子商务企业的精准营销奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭湖斌		9	38	4.0	6.0
2	赵荔		8	10	2.0	3.0
3	郭磊		3	0	0.0	0.0