期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2020.13.025

改进神经网络的电子商务客户流失估计

引用
针对传统电子商务客户流失估计模型对RFM数值分析不准确,估计误差大的问题,提出基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型.利用改进神经网络分析历史数据,完成数据挖掘,分析客户活跃度以及再交易的可能性,考察客户潜在价值,建立贡献分析评价流程,采用RFM模型确定权重,建立基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法对RFM数值分析更加精准,使电子商务客户流失估计误差明显缩小,由此证明所提出的基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型更加有效.

改进神经网络、电子商务、模型构建、客户流失、数据挖掘、价值分析

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TN915-34;TP393

2020-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

103-105,109

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2020,43(13)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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