基于K-Means聚类算法的网站用户分群模型

一、模型应用

伴随着计算机技术、通信技术的日益成熟和广泛应用，互联网用户的规模已不容小视，互联网市场潜力巨大，各大网站的运营商都在采取积极措施，分析用户的特征，根据不同的客户群向其提供差异化的服务，进而达到精准营销的目的。如，目前有些网站的运营商根据用户的注册资料，性别、年龄、区域、职业等信息来讲用户分群，但这种分群是非常“粗犷”的，没有考虑用户的行为特征和兴趣偏好，这样的分群结果很难为精准营销提供决策支持。

基于此背景下，本案例采用数据挖掘的方法分析用户的历史浏览行为特征，根据用户的历史浏览行为特征建立用户自动分群模型。

二、实现流程

基于本例的原始数据以及分析的目标，其主要流程为：

1. 从系统中获取用户访问网站的原始记录。

2. 数据探索及预处理，包括：属性规约、数据清洗、数据变换等。

3. 将网页分类，并按统计出用户浏览每类网页的数目。

4. 构建用户分群模型。

5. 分析各群体用户特征。

6. 模型应用：为网站运营商提供差异化服务建议。

三、核心技术

• K-Means算法

• MIC、BT指标

四、你可以将本模型用于

• 教与学：可落地操作、学生参与度高、交互性强；

• 科研：将前沿热门的深度学习技术与具体行业应用结合，为科学研究提供素材。

• 生产：将模型改进后直接用于实际生产环境：用户分群。

五、运行环境

windows／linux／mac OS，64位操作系统，内存：4GB以上，R3.4.4

六、资源展示