《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法

Digital cluster user classification method based on improved rfm model

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作者 卓灵,孙昕
机构 北京交通大学 电子信息工程学院
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摘要 数字集群系统具有组呼和半双工通信等特点。针对传统用户分类方法不能满足数字集群用户分类需求的问题,提出一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法,首先引入平均讲话时长属性,建立RVS模型;然后,采用层次分析法,确定RVS模型参数的权重;最后,利用K-means++聚类算法,对数字集群用户进行分类。仿真结果表明,使用提出的用户分类方法,数字集群用户分类的准确度可达到87.9%以上。
关键词 数字集群;改进RFM模型;用户分类;参数权重
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-09-009.html
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中图分类号 TP391
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