【摘 要】
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传统K均值聚类对客户聚类精度不高，直接影响化工产品精准推荐的质量。基于此，采用信息检索系统来确定K均值聚类的初始聚类中心点，消除特殊消费者与数据中的噪声数据，提出了联合信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法。将该算法和Top-N算法分别应用于化工产品精准营销中，结果表明，提出的算法比Top-N算法平均绝对误差低，准确率、召回率以及综合平均值高，能够为化工企业实施精准营销提供数据参考。
【基金项目】
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山东省教育横向课题项目（项目编号：hx2017031）；
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传统K均值聚类对客户聚类精度不高，直接影响化工产品精准推荐的质量。基于此，采用信息检索系统来确定K均值聚类的初始聚类中心点，消除特殊消费者与数据中的噪声数据，提出了联合信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法。将该算法和Top-N算法分别应用于化工产品精准营销中，结果表明，提出的算法比Top-N算法平均绝对误差低，准确率、召回率以及综合平均值高，能够为化工企业实施精准营销提供数据参考。
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