【摘 要】
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随着近几年互联网经济以及社交化平台的蓬勃发展和兴起,社交电商群体越发活跃在大众的眼前,在中国的经济社会中占有越来越重要的位置,对社交电商这个新兴的群体进行用户行为
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院,北京 100876
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随着近几年互联网经济以及社交化平台的蓬勃发展和兴起,社交电商群体越发活跃在大众的眼前,在中国的经济社会中占有越来越重要的位置,对社交电商这个新兴的群体进行用户行为分析对于经济社会发展来说具有重要意义.本文借助大数据挖掘技术,对社交电商的行为进行聚类分析,将改进后的Canopy算法结合K-means聚类算法运用在社交电商的功能访问数据上.实验证明,该算法能够有效地根据社交电商特征进行聚类分析,划分社交电商群体,为社交电商提供个性化服务方面提供理论依据.
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