K-means聚类算法在网游客户价值分类中的应用

随着网络游戏行业个性化需求增强,细分网游客户分析客户价值成为游戏运营盈利的关键。本文基于传统K-means聚类算法,结合网游用户消费特征,从初始聚类中心选择、聚类准则和聚类中心最优化方法三方面对该算法进行优化,建立更为完整、系统、准确的客户价值分类数学模型。并开发了客户相似度计算程序,对网游数据进行仿真实验,根据聚类结果对网游客户进行分类。