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基于智慧门店用户特征挖掘建模的精准客户画像应用研究
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作者 吴磊 《江苏通信》 2022年第2期75-79,共5页
2020年突如其来的新冠疫情使人们进入商业史上的一次冰河时代,原有的生存环境被压缩、被破坏、被改变,也急剧加速了线上线下的融合。客户行为数字化,带人们踏入下一个商业繁荣时代:线上线下一体化融合智慧门店,以精准客户画像大数据推... 2020年突如其来的新冠疫情使人们进入商业史上的一次冰河时代,原有的生存环境被压缩、被破坏、被改变,也急剧加速了线上线下的融合。客户行为数字化,带人们踏入下一个商业繁荣时代:线上线下一体化融合智慧门店,以精准客户画像大数据推荐为核心的协同演化。本研究主要采用分类预测模型中的C5.0决策树算法构建数据挖掘模型,输出智慧门店终端订单用户的特征模型,通过验证样本对模型结果进行评估并在实际应用中优化调整模型参数,极大地提升了线上线下一体化融合智慧门店精准推荐成功率。 展开更多
关键词 客户画像 分类预测模型 C5.0决策树算法 大数据精准推荐
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