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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于RFM模型的用户分组方法、装置及可读介质，通过获取用户的订单数据，并对用户的订单数据进行数据清理；根据数据清理后的订单数据，计算用户的最近一次下单的时间间隔R、规定时间段内的下单频率F和规定时间段内的下单总金额M三个指标；基于时间间隔R、下单频率F、下单总金额M的数值区间设置指标分箱，并通过指标分箱对时间间隔R、下单频率F、下单总金额M进行归一化，得到对应的指标值RS、FS、MS；采用熵权法确定指标对应的权重系数，并根据指标值RS、FS、MS与权重系数计算出每个指标的最终得分；将每个指标的最终得分输入K‑means聚类算法，得到用户的最优分组结果。为企业的运营、决策和项目阶段总结提供数据支持。
主权项：1.一种基于RFM模型的用户分组方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取用户的订单数据，并对用户的订单数据进行数据清理；S2，根据数据清理后的订单数据，计算用户的最近一次下单的时间间隔R、规定时间段内的下单频率F和规定时间段内的下单总金额M三个指标；S3，基于时间间隔R、下单频率F、下单总金额M的数值区间设置指标分箱，并通过指标分箱对所述步骤S2计算得到的所述时间间隔R、下单频率F、下单总金额M进行归一化，得到对应的指标值RS、FS、MS；S4，采用熵权法确定所述指标对应的权重系数，并根据所述指标值RS、FS、MS与所述权重系数计算出每个指标的最终得分，所述步骤S4具体包括：先计算第i个用户的第j个指标的比重pij， isij表示第i个用户第j个指标值，n表示用户总数；再计算第j个指标的信息熵Ej， 其中第j个指标权重记为Wj， 其中，m为指标总数，根据得到的权重系数重新计算用户每个指标的最终得分，RZ＝wrRS,FZ＝wfFS,MZ＝wmMS；RFMS＝RZ+FZ+MZ；其中RZ，FZ，MZ为指标的最终得分，RFMS为最终得分；S5，将所述每个指标的最终得分输入K-means聚类算法，得到所述用户的最优分组结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于RFM模型的用户分组方法、装置及可读介质
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