计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2013年
7期
14-17,21
,共5页
视频网络%RFM模型%用户聚类分析%层次分析法%用户忠诚度
視頻網絡%RFM模型%用戶聚類分析%層次分析法%用戶忠誠度
시빈망락%RFM모형%용호취류분석%층차분석법%용호충성도
video network%RFM model%user clustering analysis%AHP%customer loyalty
用户聚类分析是数据挖掘中的重要手段.文中根据视频应用的特点,在传统的RFM模型基础上,提出一种根据用户观看行为对用户进行聚类的方法:Video-RFM聚类法.利用该方法,文中对中国最大的网络电视运营商PPTV的客户端用户进行了聚类分析.在此基础上,提出了一套将Video-RFM聚类法所使用的用户行为指标,映射到用户忠诚度指数的有效方法.经过实际数据验证发现,Video-RFM方法能够成功地区分行为差异较大的用户群,同时也能够很好地区分用户忠诚度.文中提出的聚类方法对了解视频系统的用户行为具有普遍的参考价值.文中对用户忠诚度的定量研究,对企业优化产品质量具有实际意义.
用戶聚類分析是數據挖掘中的重要手段.文中根據視頻應用的特點,在傳統的RFM模型基礎上,提齣一種根據用戶觀看行為對用戶進行聚類的方法:Video-RFM聚類法.利用該方法,文中對中國最大的網絡電視運營商PPTV的客戶耑用戶進行瞭聚類分析.在此基礎上,提齣瞭一套將Video-RFM聚類法所使用的用戶行為指標,映射到用戶忠誠度指數的有效方法.經過實際數據驗證髮現,Video-RFM方法能夠成功地區分行為差異較大的用戶群,同時也能夠很好地區分用戶忠誠度.文中提齣的聚類方法對瞭解視頻繫統的用戶行為具有普遍的參攷價值.文中對用戶忠誠度的定量研究,對企業優化產品質量具有實際意義.
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