基于数据挖掘的用户忠诚度分析

作者：刘芳; 郭宇春

来源：计算机技术与发展, 2013, (07): 14-17+21.

• 视频网络
• RFM模型
• 用户聚类分析
• 层次分析法
• 用户忠诚度 video network
• RFM model
• user clustering analysis
• AHP
• customer loyalty

用户聚类分析是数据挖掘中的重要手段。文中根据视频应用的特点,在传统的RFM模型基础上,提出一种根据用户观看行为对用户进行聚类的方法:Video-RFM聚类法。利用该方法,文中对中国最大的网络电视运营商PPTV的客户端用户进行了聚类分析。在此基础上,提出了一套将Video-RFM聚类法所使用的用户行为指标,映射到用户忠诚度指数的有效方法。经过实际数据验证发现,Video-RFM方法能够成功地区分行为差异较大的用户群,同时也能够很好地区分用户忠诚度。文中提出的聚类方法对了解视频系统的用户行为具有普遍的参考价值。文中对用户忠诚度的定量研究,对企业优化产品质量具有实际意义。

• 出版日期2013
• 单位北京交通大学