摘要：旨在帮助企业理解创意众包社区用户的异质性和有效管理不同用户角色,文章基于rfm模型,以某典型创意众包社区的用户为例进行实证研究,选取最后发帖日期、每小时平均发帖量和积分三项指标构建特定社区的用户分类模型,通过K-means聚类方法对该社区用户进行用户角色识别与分类,发现了明星型用户、天才型用户、忠诚型用户、普通型用户和沉没型用户五种用户角色,进一步分析得出这五种用户角色在创意众包社区中的行为特征和分布情况,以期丰富虚拟社区用户分类研究并为企业提供针对不同用户角色的引导和激励建议。

摘要：为了提升酒店房型个性化推荐效果,将rfm模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.

摘要：基于对电商平台用户画像中用户价值标签的现状了解,分析了以往电商平台常用的K-means聚类方法的不足之处,并在此基础上选取多个聚类方法进行横向对比,确定了GWO-DBSCAN聚类方法来处理电商用户行为数据。采用基于密度划分的DBSCAN聚类算法,针对DBSCAN算法聚类效果受扫描半径eps和最小包含点minpts影响较大的问题,利用灰狼优化算法的全局寻优特性对最佳扫描半径eps和最小包含点minpts求解,实现对电商用户群体更合理的聚类。通过实践检验发现,采取GWO-DBSCAN算法聚类的结果与使用其他聚类方法得到的结果相比,在用户分类的合理性方面有较明显的提升。

摘要：针对多源、多时相卫星图像所构成的“广义立体模型”定位精度难以预估的实际难题,该文提出了一种通用的基于rfm(有理函数模型)的预估计算方法。首先,介绍定位精度重要指标基高比与立体交会角的关系,然后基于rfm模型通过投影轨迹法建立同名光线在物方空间的直线方程,计算出同名光线的立体交会角,进而实现定位精度的预估。利用实际工程卫星图像资料进行了试验,验证了该文方法的有效性。

摘要：为满足铁路日益加快的改革步伐需求,以经典rfm客户关系管理模型理念为原型,结合铁路企业货运营销现状,设计铁路企业货运客户评价体系;以货运客户贡献度、忠诚度、潜力为切入点,构建铁路企业货运客户评价模型,并通过德尔菲法、层次分析法确定各级评价因素权重,基于历史数据规律对铁路企业主要客户进行综合评价及重要性分类,为铁路企业货运营销提供支撑,辅助铁路企业精准发力,提高核心竞争力。

摘要：利用境外某地区的WorldView-2卫星影像、独立坐标系下的控制点,进行卫星影像的立体测图试验,设计了一种独立坐标系下有理函数模型rfm和Toutin模型相结合的立体测图方案,解决了无法获取满足条件的控制点或者缺失相关坐标系转换参数情况下的测图难题。实验与分析表明,采用该方案在小范围内进行立体观测,平面和高程精度都优于2 m。

摘要：常旅客价值分析与分类是铁路运输部门客户关系管理中的重要内容,其有助于掌握旅客信息特点,满足旅客的多方面需求,提供差异化服务。根据改进的rfm价值模型计算常旅客的价值,采用K均值聚类对旅客进行分类,通过常旅客价值达到降维的目的,并设计了一种算法以实现自动确定聚类数目以及选取初始聚类中心,从而能够高效快速地进行客户分类。通过问卷调查收集福厦高速铁路的常旅客数据进行实证分析,结果表明算法自动选取的聚类数目是合理的,初始聚类中心可以提高聚类效率和准确性。最后根据分类结果,有针对性地提出相应的服务提升建议和优化策略,可为铁路部门在运营服务方面提供参考。

摘要：随着新型传感器的技术发展 ,特别是高分辨率商用卫星的运行 ,有理函数模型 (RationalFunctionModel,rfm)在解决影像点定位和影像几何纠正方面的优越性体现得越来越明显。文中首先介绍rfm模型的原理和应用特点 ,然后结合典型的实际数据进行试验。结果表明通过适当的模型设计完全可以满足影像点定位和影像图生成的要求。

摘要：文章介绍了传统用户分类方法,在传统rfm模型基础上提出了一种基于用户收视和消费数据的rfm-CT的用户分类模型,应用K-means聚类算法进行用户分类工作,为广告商、媒体运营商提供了一种决策思路。

摘要：经济全球化背景下,国际市场竞争激烈,外贸企业资源稀缺,外贸业务员的时间和精力有限,有必要借助"rfm"模型对客户进行分类分级维护和管理。根据与客户现有关系和客户价值,将客户分为合同客户、寄样客户和潜力客户三类,并逐级细化,由外贸业务员区别跟进,对提升企业管理水平和效益大有裨益。