基于GWO-DBSCAN算法的电商用户价值分类模型设计与实现

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摘要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。

作者赵煜卢胜男 ZHAO Yu;LU Shengnan

机构地区西安石油大学

出处《信息技术与信息化》 2024年第7期68-71,共4页 Information Technology and Informatization

关键词用户价值分析聚类算法 RFM模型灰狼优化算法 DBSCAN算法

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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