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E3S网页汇编
卷积202 2020
5号线程能源环境信息系统国际会议 |
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文章号 | 1605 | |
页数 | 7 | |
段内 | 经济商业信息系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020216005 | |
在线发布 | 2020年11月10日 |
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20216005(2020年)
商业智能使用K-Nearest邻里算法分析OnlineCrowdfund系统客户行为
一号Magister信息系统课程印度尼西亚Semarang Diponegoro大学研究生院
2物理科学数学系Diponegoro大学-印度尼西亚Semarang
*对应作者 :cacip666@gmail.com
客户行为分类可帮助公司进行商业情报分析数据挖掘技术可用K-Nearest邻里算法划分客户行为类别,该算法基于客户生命周期,包括前景响应器、主动响应器和前置算法分类数据包括年龄、性别、捐赠数、保留捐赠数和访问用户数计算结果2 114数据对客户类别划分为1.18%,前景8.99%,响应者4.26%,前85.57%系统精度使用从K=1到K=20范围计算出最高精度为94.3731%K=4生成用户行为分类培训数据结果可用作商业智能分析,帮助公司通过了解最优市场目标确定商业策略
关键字 :分类/数据挖掘/k-近邻/商业智能/用户分割/客户生命周期/客户关系管理
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
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