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基于聚类分析的电子商务客户忠诚度研究

李敏 张玉莹 于欣雨

哈尔滨商业大学学报(自然科学版)2017,Vol.33Issue(2):175-179,5.
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)2017,Vol.33Issue(2):175-179,5.

基于聚类分析的电子商务客户忠诚度研究

Research on E-commerce customer loyalty based on clustering analysis

李敏 1张玉莹 1于欣雨2

作者信息

  • 1. 哈尔滨商业大学 计算机学院,哈尔滨 150028
  • 2. 中国石油大学,北京 102249
  • 折叠

摘要

Abstract

According to the characteristics of E-commerce industry, the influence factors of E-commerce customer loyalty were comprehensively analyzed. Based on classical RFM model based on customer loyalty, the customer loyalty of RFMSA E-commerce model was established. Based on the classical clustering analysis algorithm K-means, the improved algorithm of the initial cluster centers was proposed to partition the customer loyalty. Through the analysis of the classic sample data, the experimental results showed that the improved rough set K-means clustering algorithm could effectively improve the accuracy of clustering.

关键词

顾客忠诚度/RFMSA/K-means/粗糙集

Key words

customer loyalty/RFMSA/K-means/rough set

分类

管理科学

引用本文复制引用

李敏,张玉莹,于欣雨..基于聚类分析的电子商务客户忠诚度研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2017,33(2):175-179,5.

基金项目

黑龙江省自然科学基金项目(F201348) (F201348)

哈尔滨商业大学学报(自然科学版)

1672-0946

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