基于灰色关联度和K-Means++的电子商务客户价值分类

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：moligu

【摘要】

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现有的模型大多采用RFM模型和K-means对客户价值进行分类,对指标权重的确定大多采用AHP法,没有考虑到RFM模型指标相互之间的联系.首先根据RFM模型选择平均购买时间间隔,客户

【作者】

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冀慧杰倪枫刘姜赵燚

【机构】

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上海理工大学管理学院

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年9期

【关键词】

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客户价值 RFMT模型灰色关联度 K-means++ 肘部法则 customer valueRFM modelgrey correlation degreeK

【基金项目】

：

国家自然科学基金(11701370)

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现有的模型大多采用RFM模型和K-means对客户价值进行分类,对指标权重的确定大多采用AHP法,没有考虑到RFM模型指标相互之间的联系.首先根据RFM模型选择平均购买时间间隔,客户在一定时间内的购买频率,平均每笔订单交易金额和客户的活跃时间构造RFMT模型来衡量客户价值.其次使用灰色关联度确定各指标权重.最后针对K-means的缺点,运用改进K-means(K-means++)和肘部法则对RFMT模型进行聚类分析.该模型能对客户群进行更加细致的划分,既能帮助电子商务企业识别出需要重点关注的客户即已流失客

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