【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 413-415页,共4页

【作 者】： 唐胡鑫

【摘 要】 由于电子商务网站发展迅速，竞争激烈，提高客户忠诚度维护成为电子商务网站抢占、保有市场的重要途径。传统K均值算法作为一种硬聚类算法，在电子商务网站客户忠诚度客户忠诚度挖掘过程中存在数据划分武断、准确率较低等问题，难以在海量客户数据中发现潜在的有价值信息，为了解决上述问题，采用模糊数学理论改进k-means算法．提出模糊k—means算法，利用隶属度关系对客户数据进行有效的聚类分析，实验结果表明，改进算法能够提高客户忠诚度挖掘准确度，与RFM模型、用户兴趣度模型算法相比，上述算法具有较好的鲁棒性，为保证网络商务忠诚度提供了依据。