[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于加權(quán)RFM模型的電商平臺(tái)客戶(hù)細(xì)分方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011224439.4
• 申請(qǐng)日: 2020-11-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112232930A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鵬飛;王晨;劉家鑫;毋建宏
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q30/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q10/06;G06F16/215;G06K9/62
• 代理公司: 西安通大專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 李鵬威

1.一種基于加權(quán)RFM模型的電商平臺(tái)客戶(hù)細(xì)分方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、從電商平臺(tái)客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)，并對(duì)客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，對(duì)數(shù)據(jù)清理后的客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行向量化處理，獲得客戶(hù)集X＝{x₁,x₂,…x_i,…x_n}，1≤i≤n，n為客戶(hù)個(gè)數(shù)；所述客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)包括客戶(hù)編號(hào)、訂單編號(hào)、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間和消費(fèi)金額；

步驟2、根據(jù)數(shù)據(jù)清理后的電商平臺(tái)客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)，計(jì)算每位客戶(hù)最近一次消費(fèi)的時(shí)間間隔R指標(biāo)、規(guī)定時(shí)間段的消費(fèi)頻率F指標(biāo)和規(guī)定時(shí)間段的消費(fèi)總金額M指標(biāo)；對(duì)R、F和M指標(biāo)分別進(jìn)行Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化變換得到x_ir、x_if和x_im，記為客戶(hù)x_i的三個(gè)屬性值；

步驟3、將步驟2得到的客戶(hù)x_i的三個(gè)屬性值作為輸入數(shù)據(jù)，確定加權(quán)歐氏距離公式，去除客戶(hù)集X中所有孤立點(diǎn)，得到客戶(hù)集X'＝{x₁',x₂',…x_i',…x_m'}，1≤i≤m≤n；

步驟4、使用Canopy算法對(duì)步驟3得到的客戶(hù)集X'進(jìn)行粗聚類(lèi)得到中心點(diǎn)集合；

步驟5、利用步驟4得到的中心點(diǎn)集合作為K-means算法的初始聚類(lèi)中心進(jìn)行聚類(lèi)，得到k類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群；

步驟6、計(jì)算聚類(lèi)后每類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群的R、F和M指標(biāo)的平均值，將每類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群的R、F和M指標(biāo)的平均值與全體電商平臺(tái)客戶(hù)的R、F和M指標(biāo)的平均值進(jìn)行比較，得到每類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群的RFM類(lèi)型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于加權(quán)RFM模型的電商平臺(tái)客戶(hù)細(xì)分方法，其特征在于，還包括以下步驟：

步驟7、采用層次分析法計(jì)算R、F和M各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)分別為μ_r、μ_f和μ_m，確定每個(gè)客戶(hù)的綜合價(jià)值的加權(quán)計(jì)算公式，根據(jù)每個(gè)客戶(hù)的綜合價(jià)值的加權(quán)計(jì)算公式計(jì)算得到每個(gè)客戶(hù)的綜合價(jià)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于加權(quán)RFM模型的電商平臺(tái)客戶(hù)細(xì)分方法，其特征在于，還包括以下步驟：

步驟8、計(jì)算每類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群的綜合價(jià)值平均值，并將k類(lèi)電商平臺(tái)客戶(hù)群按照綜合價(jià)值平均值由高到低進(jìn)行排序。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于加權(quán)RFM模型的電商平臺(tái)客戶(hù)細(xì)分方法，其特征在于，步驟3具體包括：

步驟3.1、確定加權(quán)歐式距離公式，如公式(1)所示，計(jì)算任意兩個(gè)客戶(hù)點(diǎn)之間的加權(quán)歐式距離；

其中，ω_ir、ω_if和ω_im為客戶(hù)x_i的三個(gè)屬性值的權(quán)值，ω_ir、ω_if和ω_im的表達(dá)式分別為公式(2)、公式(3)和公式(4)，如下：

使用公式(5)計(jì)算所有客戶(hù)點(diǎn)之間的平均加權(quán)歐式距離：

使用公式(6)計(jì)算任何一個(gè)客戶(hù)點(diǎn)x_i的密度參數(shù)：

即以客戶(hù)集X中任一客戶(hù)點(diǎn)x_i為圓心，平均加權(quán)歐式距離MeanDist(X)為半徑，圓內(nèi)客戶(hù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)即為x_i的密度參數(shù)；其中，當(dāng)z＞0時(shí)，u(z)＝1；當(dāng)z≤0，u(z)＝0；

使用公式(7)計(jì)算客戶(hù)點(diǎn)密度的平均值：

步驟3.2、若客戶(hù)點(diǎn)x_i滿(mǎn)足公式(8)，則該客戶(hù)點(diǎn)為孤立點(diǎn)，從客戶(hù)集X中刪除該點(diǎn)；

Dens(x_i)≤a×MDens(X) (8)

步驟3.3、刪除客戶(hù)集X中所有孤立點(diǎn)后，得到客戶(hù)數(shù)據(jù)分布相對(duì)集中不包含孤立點(diǎn)的客戶(hù)集X'＝{x₁',x₂',…x_i',…x_m'}，1≤i≤m≤n。