基于改进RFM模型的客户筛选及协同过滤推荐算法

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大数据背景下,电商平台迅速崛起,如何准确识别高价值客户,并向消费者推荐合适的产品,是平台运营商关注的重点,而精准挖掘用户行为规律是提高推荐系统准确率的关键。本文在RFM模型的基础上,针对电商平台退货率、客单价、客单件和用户活跃时长4个核心特征,提出RFM-RUVA模型,筛选高价值客户,并结合客户实例分析,验证RFM-RUVA模型的有效性。此外,将商品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法相结合,提出基于商品&用户的协同过滤组合算法(Item&User_CF),实验结果表明Item&User_CF相较于基于商品、用户的协同过滤算法准确率分别提高了8.94%、2.63%,可以更准确地为高价值客户推荐商品。
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