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基于B2C帐号在线评论特征的聚类分析——以京东商城为例: 《重庆工商大学学报（自然科学版）》2014年第6期35-40,共6页段轶轩罗泽举; 国家"十一五"科技支撑计划重大项目(2006BAJ05A06);电子商务及供应链系统重庆市重点实验室专项基金项目(2012ECSC0213);重庆工商大学创新型项目(yjscxx2013-025-09;yjscxx2012-037-036;yjscxx2012-037-037); 基于B2C帐号在线评论数据对帐号进行聚类,聚类算法采用EM、SimpleKMeans,并使用基于似然度的聚类算法评估准则作为聚类算法簇个数选取和算法比较依据。最终,选取EM算法并得到5类人群。得结论:站在帐号满意度的层面,京东商城的运营状况...; 关键词：B2C帐号商品在线评论特征 EM算法似然度的聚类评估准则