一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法

• 作者: 卓灵 孙昕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数字集群 改进RFM模型 用户分类 参数权重
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 2822-2826
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0112

摘要

数字集群系统具有组呼和半双工通信等特点,针对传统用户分类方法不能满足数字集群用户分类需求的问题,提出一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法.首先引入平均讲话时长属性建立RVS模型;然后采用层次分析法确定RVS模型参数的权重;最后,利用K-means++聚类算法对数字集群用户进行分类.仿真结果表明,使用提出的用户分类方法,数字集群用户分类的准确度可达到87.9％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙昕		40	167	8.0	11.0
2	卓灵		1	0	0.0	0.0