基于RFM分析与聚类算法的网络团购用户分类研究

摘要：

网络团购发展迅速,对团购用户进行分类有利于商家提出针对性营销方案和推广策略.文章为对网络团购用户进行分类,提出一种基于RFM和聚类分析的用户分类模型,并利用关联规则对高价值用户进行行为模式分析,以此为商家提供更为合理的管理和营销建议.

关键词：网络团购、聚类分析、RMF、关联规则、用户行为、高价值用户

分类号：F713.52(国内贸易经济)

资助基金：2015年浙江省大学生科技创新活动计划新苗人才计划基金项目“基于链路预测的电子商务商品推荐系统”2015R407066

在线出版日期：2016-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：115-120