【摘 要】
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网络消费时代,电商企业面临的一大问题就是如何对网络消费者进行有效分类,以找到目标消费者;而大数据时代的到来则对基于数据的消费者分类方法提出了新的要求.本文将Bloom过
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网络消费时代,电商企业面临的一大问题就是如何对网络消费者进行有效分类,以找到目标消费者;而大数据时代的到来则对基于数据的消费者分类方法提出了新的要求.本文将Bloom过滤引入消费者分类中,通过对Bloom过滤原理及假阳率分析,构建了基于Bloom过滤的网络消费者分类算法.本文根据采集的网络消费者信息构建规则及数据库,确定了8个hash函数、1个消费者信息总表(INFOC)和4个消费者信息分表(INFOI、INFOS、INFON和INFONS).最后Bloom过滤算法假阳率分析表明,该算法具有较高的准确性.
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