【摘 要】
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在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升.传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈
【基金项目】
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辽宁省教育厅（W2013100）,辽宁工业大学（X201225）.
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在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升.传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈现稀疏状特征时,挖掘效果不好.提出一种基于多模判决反馈的特征挖掘算法以提升B2C忠诚度.构建B2C模式下的忠诚度特征分析评估机制,根据B2C模式下多模判决反馈忠诚度控制稳定性理论,提出一种电子商务用户忠诚度评价渐进提升控制算法,这里选取Lyapunov函数构建提升目标函数,实现特征挖掘算法改进.仿真结果表明,采用该算法进行B2C模式下的商户
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