支持向量机的电子商务用户购买行为检测  

Detection of E-commerce User Purchase Behavior Based on Support Vector Machine

作　　者：周宓 ZHOU Mi(Mathematics and Computer Science,Quanzhou Normal University,Quanzhou,Fujian 362000)

机构地区：[1]泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000

出　　处：《武夷学院学报》2024年第6期70-74,共5页Journal of Wuyi University

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT210312)。

摘　　要：阐述数据挖掘中的支持向量机方法,介绍客户关系管理(RFM)模型,建立基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测模型,并用该模型进行了电子商务用户购买行为检测实验。结果表明:基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测方法可帮助商家进行用户购买行为检测,为电子商务企业提供决策依据。This article elaborates on the support vector machine method in data mining,introduces the customer relationship management(RFM)model,establishes a e-commerce user purchase behavior detection model based on SVM,and conducts e-commerce user purchase behavior detection experiments using this model.The results indicate that the e-commerce user purchase behavior detection method based on SVM can help merchants detect user purchase behavior and provide decision-making basis for e-commerce enterprises.

关 键 词：客户关系管理 电子商务用户 用户购买行为 支持向量机 巴氏距离 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程]