[发明专利]一种网络消费者细分的优化方法及优化系统有效
| 申请号： | 201910398178.9 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110046943B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 王伟军;黄英辉;刘辉;李伟卿 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 430079 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： |
本发明属于网络消费者信息处理技术领域，公开了一种网络消费者细分的优化方法及优化系统，首先利用心理词汇学证据，针对消费者词汇使用行为构建两种主要的心理细分词典，获取消费者心理地图特征；其次利用聚类方法，选取不同聚类簇距离，获取消费者细分簇；再次，在每个聚类簇中，构建面向用户消费偏好的机器学习预测模型，通过与基准方法的比较确定聚类簇的可靠性和有效性；最后选取最优的用户偏好预测模型，人工检视此模型中的用户聚类簇，并赋予市场细分标签。本发明两种评价指标(RMSE和R |
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| 搜索关键词： | 一种 网络 消费者 细分 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种网络消费者细分的优化方法，其特征在于，所述网络消费者细分的优化方法包括：步骤一，利用心理词汇学证据，对用户词汇使用行为构建心理细分词典，获取用户心理地图特征；步骤二，利用聚类方法，选取不同聚类簇距离，获取用户细分簇；步骤三，在每个聚类簇中，构建面向用户消费偏好的机器学习预测模型，通过与基准方法的比较确定聚类簇的可靠性和有效性；步骤四，选取最优的用户偏好预测模型，人工检视此模型中的用户聚类簇，并赋予市场细分标签。
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