一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法
来源：计算机应用研究杂志2020年第9期北京时间：
作者：卓灵,孙昕,
单位：北京交通大学电子信息工程学院,北京100044；
摘要：数字集群系统具有组呼和半双工通信等特点，针对传统用户分类方法不能满足数字集群用户分类需求的问题，提出一种基于改进RFM模型的数字集群用户分类方法。首先引入平均讲话时长属性建立RVS模型；然后采用层次分析法确定RVS模型参数的权重；最后，利用K-means++聚类算法对数字集群用户进行分类。仿真结果表明，使用提出的用户分类方法，数字集群用户分类的准确度可达到87.9%以上。
关键词：数字集群,改进RFM模型,用户分类,参数权重,
