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题名基于CLV偏好挖掘模型的数字社区用户偏好挖掘研究
被引量:1
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作者
肖耘
许欢欢
肖雅元
赵又霖
庞航远
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机构
广西中烟工业有限责任公司
南京大学信息管理学院
河海大学商学院
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出处
《农业图书情报学报》
2023年第2期45-60,共16页
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基金
广西中烟工业有限责任公司科技项目“基于机器学习方法的营销活动效果动态评估”(CGAXZX20210030050001-044)
江苏省社会科学基金青年基金“社会感知数据驱动下的公共卫生事件时空演化研判机制研究”(20TQC001)
+1 种基金
中国博士后科学基金特别资助“面向应急管理的时空数据语义模型构建及创新应用机理研究”(2021T140311)
中国博士后科学基金面上项目“环境污染突发事件的时空数据挖掘及协同治理机制研究”(2019M650108)。
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文摘
[目的/意义]数字社区已经成为企业高效管理用户的一种方式,用户行为信息以及用户的客户生命周期价值对数字社区的用户偏好挖掘具有重要意义。且现有的数字社区研究缺乏对用户价值和未来偏好挖掘的研究。[方法/过程]针对数字社区的用户群体,本文提出基于客户生命周期价值CLV (Customer Lifetime Value,CLV)的偏好挖掘模型CLV-PM(CLV-Preference Mining,CLV-PM)。首先,为反映用户真实偏好,基于用户行为信息,借助RFM模型和K-Means++算法挖掘用户群体特征,生成用户价值类别标签;其次,为考虑用户时序性和差异性以及增强模型对偏好的认知,利用用户CLV构建用户-评分矩阵,并借助协同过滤算法挖掘用户预测偏好;最后,绘制数字社区目标用户的用户偏好画像。[结果/结论]“微信社群”管理平台的用户数据集中,可划分为重要价值用户、低价值用户、回流用户和重要挽留用户4种用户价值类别;目标用户16254为重要价值用户,采取“留存和维持”为主的运营策略;历史偏好为欢乐跳一跳、秒杀等活动,预测偏好为飞行棋大作战、猜码图等活动,目标用户偏好画像为数字社区运营和维护用户提供依据。
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关键词
clv-pm
协同过滤
数字社区
用户偏好
信息行为
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Keywords
clv-pm
collaborative filtering
digital community
user preference
information behavior
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分类号
G250
[文化科学—图书馆学]
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