分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】为有效解决微博客户特性的表示问题, 以更好地实施企业微博客户细分。【方法】借助微博平台上客户的个人和社会关系特性, 利用客户及其好友的自定义标签表示客户的特性, 采用基于非负矩阵分解的文本聚类方法, 提出一种面向企业微博的客户细分框架。【结果】实验结果表明, 基于非负矩阵分解的方法取得约86.130%的asw 指标平均值, 远远超出基于K-means 和层次聚类的方法。【局限】只通过融合微博客户个人及其关注好友的标签表示微博客户特性的方法不能够全面刻画客户特征。【结论】能够为企业微博客户细分中的客户特性的表示、细分、评价及结果可视化等问题提供参考和借鉴。