数据挖掘技术在电商客户粘性预测中的研究

为精准有效地预测电商客户粘性，提升经济效果，研究数据挖掘技术在电商客户粘性预测中的应用。利用可变网格的K-means聚类算法，聚类获取电商客户粘性预测相关数据；通过有效性指标优化可变网格K-means聚类算法的聚类数，确定最佳聚类数，提升数据聚类效果；采用技术接受模型，依据聚类获取的数据，建立电商客户粘性预测指标体系；通过模糊层次分析法，结合指标体系，建立电商客户粘性预测模型，获取预测分值。实验结果表明，该模型可有效确定最优聚类数，精准聚类电商客户粘性预测相关数据；所建立的预测指标体系的指标相关性较低，结构较稀疏、较全面。总体说明，该模型可有效预测电商客户粘性。