大数据背景下的电子商务客户流失量预测

摘要：

针对当前方法无法对电子商务客户特点进行描述,存在电子商务客户流失量预测不准确,且电子商务客户预测效率低的缺陷,为了提高电子商务客户流失量预测结果,设计了一种大数据背景下的电子商务客户流失量预测模型.首先,分析电子商务客户流失量的研究进展,找到引起电子商务客户流失量预测结果不理想的原因;然后,采用模糊聚类分析算法对电子商务客户流失量数据进行预处理,减少电子商务客户流失量预测的训练样本规模,并采用最小二乘支持向量机建立电子商务客户流失量预测模型;最后,采用电子商务客户流失量实际数据对预测性能进行分析.实际数据测试结果表明,所提模型的电子商务客户流失量预测精度均高于95％,减少了电子商务客户流失量预测时间,为电子商务客户流失分析提供了一种有效的研究方法.

关键词：客户流失量预测、电子商务系统、大数据、模糊聚类分析、预测模型、数据预处理

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP391

资助基金：2008—2012科研成果奖励"高校电子商务商诚平台建设研究"00006021360

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：144-147