【摘 要】
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由于传统聚类算法的收敛过早、精度较低等缺点无法满足移动电子商务情境下的客户多样性、动态性、复杂性等特点,在研究典型客户细分领域聚类算法的基础上,提出一种结合不同聚
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由于传统聚类算法的收敛过早、精度较低等缺点无法满足移动电子商务情境下的客户多样性、动态性、复杂性等特点,在研究典型客户细分领域聚类算法的基础上,提出一种结合不同聚类算法优点的混合聚类算法M-Cluster。针对移动电子商务情境下学生群体的消费模式和群集现象,构建出基于M-Cluster算法的融合LTV和RFM模型优点的CPM模型用于评价和细分客户群。
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