利用真实的电商客户行为数据对电商平台中的用户价值进行分析，采用机器学习算法对数据进行分析处理，构建电商用户价值识别、分析模型。对传统的RFM模型进行改进，构建改进的RFM模型框架。采用因子分析法确定电商用户的价值细分指标，结合K-means聚类算法对电商用户进行聚类分析和价值细分，识别出不同类别电商用户的特征。该研究成果能够为电商平台提供用户价值分析、预测，从而实现差异化服务，具有一定的应用研究价值。
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