【摘 要】
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针对电子商务平台中网络店铺的订单数据,提出了一种用于精准客户细分的群体用户画像构建方法。该方法主要分为4个步骤:第一步,通过用户基本属性及领域词汇表创建用户画像模板
【机 构】
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河南工业大学管理学院,河南工业大学商务智能与知识工程实验室
【基金项目】
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2017年国家自然基金项目“作者、期刊与数据库错误引文的科学计量学研究:识别方法、产生机理与抑控对策”(71603073);2014年河南省高校人文社科重点研究基地研究项目(2015-JD-04);河南省高校社科创新团队支持计划(2014-CXTD-06)
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针对电子商务平台中网络店铺的订单数据,提出了一种用于精准客户细分的群体用户画像构建方法。该方法主要分为4个步骤:第一步,通过用户基本属性及领域词汇表创建用户画像模板;第二步,根据订单数据构建单用户画像实例,形成用户画像数据库;第三步,对单用户画像的各种类型属性指标进行规范化处理;第四步,通过属性相似度计算,运用聚类算法实现群体用户画像聚类。以淘宝网某"线上礼裙"企业店铺为例进行实验,结果表明:7个属性平均精确度为0.913,综合精确度为0.522,说明该方法是有效的。
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