基于Bloom过滤的网络消费者分类方法应用研究

摘要：

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.

关键词： 电子商务 消费者分类 Bloom过滤 假阳率分析

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届(2014)中国管理学年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）