基于改进RFM模型的电子商务客户细分任务书

 2021-11-08 10:11

1. 毕业设计(论文)主要目标:

结合电子商务的发展特点及现状,运用数据挖掘知识及数学建模思想,深入完善电商运营机制,并对其网站的设计提出合理建议,并进行优化。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

结合电子商务这一发展热点,将数据挖掘的相关知识应用于其中,以解决实际问题。

首先对网络数据挖掘的概念以及其在我国的电子商务领域的应用现状进行介绍,然后重点围绕对顾客的数据挖掘展开分析,通过获取近年来的数据进行验证,并用K-means聚类分析法得出数据挖掘技术在网站设计中的具体应用途径。

进一步地,对聚类分析方法进行算法优化。

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3. 主要参考文献

[1]王荣,王飞戈,吴坤芳.基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究[J].河南科学,2011,29(11):1346-1349.[2]徐文瑞.基于RFM模型的顾客消费行为与顾客价值预测研究[J].消费市场,2017,19:44-46.[3]张婧.基于RFM模型与聚类技术的协同过滤推荐方法的研究[D].镇江:江苏科技大学,2009.[4]徐翔斌,王佳强,涂欢,穆明.基于改进RFM模型的电子商务客户细分[J].计算机应用,2012,32(5):1439-1442.[5]程明智.电子商务环境中信息快速加密及内容安全管理相关技术研究[D]北京:北京邮电大学,2014.[6]马宝龙,李飞,王高,李纯青.随机RFM模型及其在零售顾客价值识别中的应用[J].管理工程学报,2011,1:102-108.[7]赵华生.基于SAS数据挖掘的C2C信用评价研究[D].成都:西南财经大学,2008.[8].俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安:西安电子科技大学,2009.[9]MORGANOSKY M A,CUDE B J,Consumer Response to Online Grocery Shopping[J].Inter national journal of RetailDistribution Management,Bradford,2000,3(1):165-172.

[10]MOE Wendy W,PETER S Fader,Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Sites[J],Management Science,2004,50(3):326-335.

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