【摘 要】
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文章将数据挖掘技术引入电子商务领域的客户细分研究,为了从客户信息中挖掘出潜在的信息,并对客户进行分类管理,本文采用了聚类算法中基于半监督近邻传播的K-means算法运用于
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文章将数据挖掘技术引入电子商务领域的客户细分研究,为了从客户信息中挖掘出潜在的信息,并对客户进行分类管理,本文采用了聚类算法中基于半监督近邻传播的K-means算法运用于某服装电子商务网站进行客户细分,并详细介绍了新算法的改进过程、实现流程以及通过对某服装电子商务网站数据信息的具体试验,验证其算法改进后的有效优势,具体表现在对数据集中的噪声点能进行有效的排除,并能获取较为精准的初始聚类中心,以提高聚类质量,同时极大的提升了聚类的准确率和各聚类之间的紧密度。
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