【摘 要】
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[目的/意义]随着数字经济的快速发展,数据资源需求的日益增加,大数据服务平台成为用户获取数据资源的主要渠道。如何有效地、精确地识别用户价值是平台快速发展和提高竞争优势的重要途径。[方法/过程]数据资源作为一种非快速消耗类、非周期性商品,其交易数据十分稀疏,导致传统RFM模型不再适用。为此,对传统RFM模型指标数据进行填充,构建ALC-RFM模型,并结合K-means方法对平台用户价值进行识别与细分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“大数据联盟云服务模式研究”（项目编号:71672050）； 黑龙江省青年科学基金项目（项目编号:QC2017083）； 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目（项目编号:16GLB01）的研究成果；
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[目的/意义]随着数字经济的快速发展,数据资源需求的日益增加,大数据服务平台成为用户获取数据资源的主要渠道。如何有效地、精确地识别用户价值是平台快速发展和提高竞争优势的重要途径。[方法/过程]数据资源作为一种非快速消耗类、非周期性商品,其交易数据十分稀疏,导致传统RFM模型不再适用。为此,对传统RFM模型指标数据进行填充,构建ALC-RFM模型,并结合K-means方法对平台用户价值进行识别与细分。[结果/结论]实验结果表明:ALC-RFM模型结合K-means方法在用户价值识别与细分方面具有较好的效果,通过对数海大数据交易平台的用户进行价值识别与细分,得到重要价值用户、重要保持用户和重要挽留用户三大用户群体,并给出相应的服务策略。
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