基于K-means聚类算法的百货商场用户价值分析

使用真实百货商场用户会员信息数据对传统百货商场的用户进行价值分析,对商场会员用户结合销售流水表进行识别,分析并建立模型,将传统的RFM模型进行改进,结合入会时长生成更贴合模型的LRFM模型.运用K-means聚类算法对用户价值进行分类并细分,生成雷达图,使用户价值可视化,识别出不同价值的会员.该研究能够帮助传统线下商场更好地管理用户,进行价值分析,从而提高会员服务,具有一定的实用价值.

基于机器学习的电商平台中用户价值分析研究

利用真实的电商客户行为数据对电商平台中的用户价值进行分析,采用机器学习算法对数据进行分析处理,构建电商用户价值识别、分析模型。对传统的RFM模型进行改进,构建改进的RFM模型框架。采用因子分析法确定电商用户的价值细分指标,结合K-means聚类算法对电商用户进行聚类分析和价值细分,识别出不同类别电商用户的特征。该研究成果能够为电商平台提供用户价值分析、预测,从而实现差异化服务,具有一定的应用研究价值。

基于GWO-DBSCAN算法的电商用户价值分类模型设计与实现

基于对电商平台用户画像中用户价值标签的现状了解,分析了以往电商平台常用的K-means聚类方法的不足之处,并在此基础上选取多个聚类方法进行横向对比,确定了GWO-DBSCAN聚类方法来处理电商用户行为数据。采用基于密度划分的DBSCAN聚类算法,针对DBSCAN算法聚类效果受扫描半径eps和最小包含点minpts影响较大的问题,利用灰狼优化算法的全局寻优特性对最佳扫描半径eps和最小包含点minpts求解,实现对电商用户群体更合理的聚类。通过实践检验发现,采取GWO-DBSCAN算法聚类的结果与使用其他聚类方法得到的结果相比,在用户分类的合理性方面有较明显的提升。

基于机器学习对在线教育用户行为的预测

早在上世纪在线教育就开始在我国崭露头角,发展初期在我国受到各种制约,认可度并不高。然而随着网络不断发展技术不断完善,在线教育发展迅速,目前越来越多人们开始接受在线教育。不只是学生,大学生和工作人群更是在线教育的主要人群。因此网络资源不断增加,各种免费和付费资源层出不穷,很多付费app发现了生财之道,收集有效信息,提高用户对有效知识的接受度。然而,如何找出购买欲望强烈、更有价值的用户,针对性营销,以实现小成本下提升用户转化率是目前互联网普遍面临的问题。本文通过对用户的行为数据进行分析,来挖掘高质量用户所具有的特征,从而帮助企业节省成本,提升利润。针对预处理后的数据集,本文进行了逻辑回归,随机森林预测,XGBoost预测以及LightGBM预测对用户购买行为进行预测,XGBoost以及LightGBM的预测结果相对较好,因此本文是基于XGBoost的预测结果训练和预测的结果对企业提出建议,以提升用户的转化率,增加企业的收入。

浙江省城市老年人群体居家养老生活形态研究

文章对浙江省城市老年群体居家养老生活形态进行研究。首先在文献研究基础上构建了面向老年群体的生活形态研究框架,并以此制定研究计划。其次,基于AIO生活形态量表制定问卷与访谈提纲,分别围绕60—69岁,70—85岁,86—95岁三个年龄层的浙江省城市老年群体进行调研,分析其日常生活行为特征与需求痛点。最后将采集到的各年龄层老年人信息归纳梳理为老年人用户价值要素,并分别放入构建好的与浙江省城市居家养老生活形态相适应的用户价值分析框架,总结各自生活形态的共同特点,归纳得出三个典型用户画像,为后续城市居家养老服务设计提供研究基础与理论支持。

互联网流量分析与控制

利用SIG科学合理的网络流量流向监控手段，对进出铁通骨干网和本地城域网的网络流量进行有效管理与控制，从而降低网间结算费用，缓解骨干网络出口以及城域网自建出口的扩容结算成本和扩容压力，进一步能够对网上现有的各类业务流量进行精确细分，实现精细化经营管理。