您的位置: 专家智库 > >

张树华

作品数:3 被引量:5H指数:1
供职机构:杭州电子科技大学管理学院更多>>
发文基金:浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目浙江省哲学社会科学规划课题更多>>
相关领域:经济管理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇团购
  • 2篇网络团购
  • 1篇影响因素
  • 1篇用户
  • 1篇用户行为
  • 1篇社交
  • 1篇社交网
  • 1篇社交网络
  • 1篇树算法
  • 1篇拓扑
  • 1篇拓扑结构
  • 1篇网络
  • 1篇链路预测
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇决策树
  • 1篇决策树算法
  • 1篇关联规则
  • 1篇RMF

机构

  • 3篇杭州电子科技...

作者

  • 3篇张树华
  • 1篇卜心怡
  • 1篇刘超
  • 1篇王晓耘
  • 1篇陈美灵
  • 1篇杨星

传媒

  • 2篇生产力研究
  • 1篇信息与电脑

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2015
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
社交网络链路预测研究综述
2015年
本文以社交网络为主要对象,阐述了国内外链路预测相关理论研究现状,认为目前社交网络的链路预测研究大多仅仅基于节点属性或者基于拓扑结构,缺乏将节点属性和拓扑结果结合起来研究。社交网络链路预测研究综述以期为社交网络的实际管理者提供决策依据和参考方案。
杨星鲁天琦陈美灵刘超张树华
关键词:社交网络链路预测拓扑结构
基于改进决策树算法的网络团购顾客行为模式分析研究
2016年
为得到网络团购顾客行为模式,文章从顾客、商家、社会三个角度确定网络团购影响因素并使用改进的决策树算法构建客户行为预测模型。对得到的分类规则进行解释,发现价格是顾客最重要的影响因素,且不同价格区间,不同类别顾客关注的因素各不相同,能更好地指导商家的营销与管理。
卜心怡鲁天琦张树华姜瑜斐
关键词:网络团购决策树影响因素
基于RFM分析与聚类算法的网络团购用户分类研究被引量:5
2016年
网络团购发展迅速,对团购用户进行分类有利于商家提出针对性营销方案和推广策略。文章为对网络团购用户进行分类,提出一种基于RFM和聚类分析的用户分类模型,并利用关联规则对高价值用户进行行为模式分析,以此为商家提供更为合理的管理和营销建议。
王晓耘张树华鲁天琦姜瑜斐
关键词:网络团购RMF关联规则用户行为
共1页<1>
聚类工具0