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专题: 网民风向标第二十六期 :社会化电商中用户行为的聚类研究

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-17

  中国互联网络发展统计报告CNNIC(2014年7月)指出,目前社会化媒体和电子商务已被视为互联网产业中发展最为迅猛的两个领域。基于此,一种结合了社会化媒体与电子商务主要特征的全新的商业模式应运而生,称为社会化电子商务,即借助社交网站、SNS、微博、社交媒介、网络媒介的传播途径,通过社交互动、用户自生内容等手段来辅助商品的购买和销售行为。在这种新型商务模式下,用户的行为有哪些不同于传统电子商务的特征?不同用户之间又有哪些显著的区别?艾瑞咨询通过调研通客户端的大量数据分析,为你展示社会化电子商务中用户行为的新亮点。

  艾瑞风向标,瞄准行业热点,深剖行业规则,跟踪观察网民、媒体、品牌和消费者的形态和趋势。为大家提供网民生态的研究的洞察,为互联网的发展提供基础理论和数据的支持。风向标的研究基于标准化网民采样数据(iUserTracker)和定制化调研数据,由艾瑞和行业,学术界专家联合制作。咨询请邮件至/p>

  结论摘要

  研究内容概况如目录所示,通过海量数据分析我们发现,社会化电商中的用户主要可以分为四类,分别是广度浏览型、深度浏览型、目标导向型和享乐浏览型,这四类用户具有不同的特征。此外,还针对每类用户在是否直接由社交网站导入电商以及是否发生购买行为上的表现进行了比较和检验,发现广度浏览型用户在直接导入电商方面不如其他三类用户,同时目标导向型用户更易发生购买行为。

  在探索如何通过用户行为对用户进行划分这一研究问题时,我们选择使用k-means算法对数据进行聚类划分,划分组数从二至七类分别尝试,希望通过计算机对不同维度值的自动计算来科学的将用户聚类。根据k-means原理,将数据划分为n类后,每类均存在一个质心代表这一类数据的各维度均值所在,因此输出每类数据到其对应质心的平均距离,再根据每组数据量进行总体加和,计算出二至七类不同聚类结果的平均距离值,作为聚类效果的评判标准。

本文链接:http://organikhijau.com/julei/47.html

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