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基于Canopy-K means聚类的高速ETC用户价值识别研究 被引量：1
1
作者 李忠锐 代洪娜 +2 位作者 范宏贤 宋庆祥 赵欢欢 《交通与运输》 2025年第3期6-10,共5页
针对高速公路ETC用户价值细分问题,结合大数据挖掘技术,构建一种基于改进无监督聚类的用户价值分层识别模型。利用高速公路ETC收费数据,结合改进的RFM客户细分模型,运用Canopy-K means聚类将不同车型的高速公路ETC用户进行分类;基于出... 针对高速公路ETC用户价值细分问题,结合大数据挖掘技术,构建一种基于改进无监督聚类的用户价值分层识别模型。利用高速公路ETC收费数据,结合改进的RFM客户细分模型,运用Canopy-K means聚类将不同车型的高速公路ETC用户进行分类;基于出行行为特征构建客户画像;对每一类群体特征进行归纳总结;结合客户价值逐一分析客户偏好及需求。结果表明:采用聚类方法对四类车型分类得出4种用户群体;根据聚类将用户分为黄金、白银及普通用户,并针对不同种类ETC用户确定客户画像及应对策略。 展开更多
关键词 机器学习 canopy-k means聚类 高速ETC收费数据 用户识别 用户价值
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