典型文献
基于CART决策树算法的服装可持续消费者画像构建
文献摘要：
纺织服装行业碳达峰目标的达成要求实现全供应链的绿色发展,可持续消费行为的践行利于在消费端形成一定的绿色竞争力.目前服装消费端不可持续现象较为严重,原因在于缺乏针对性的群体引导,文章通过构建消费者画像来提出服装可持续消费引导策略.首先,通过K-means算法对消费者进行聚类;其次,在聚类群体的基础上,利用卡方检验及回归检验筛选画像指标;最后,利用分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)算法构建服装可持续消费者画像.结果表明:服装可持续消费者可分为低迷型、能动型、活跃型3类;生活习惯、代际、性别、子女状况、学历是构建能动型及活跃型服装可持续消费者画像的主要指标.进一步地,根据画像指标对服装可持续消费行为的践行提出针对性策略.
文献关键词：
服装可持续消费;消费者画像;CART算法;K-means算法;群体分类;特征分析
中图分类号：
作者姓名：
魏山森;梁建芳;雷钦渊
作者机构：
西安工程大学 服装与艺术设计学院,西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]魏山森;梁建芳;雷钦渊-.基于CART决策树算法的服装可持续消费者画像构建)[J].丝绸,2022(09):71-79
A类：
服装可持续消费
B类：
CART,决策树算法,消费者画像,画像构建,纺织服装行业,求实,可持续消费行为,消费端,绿色竞争力,服装消费,不可持续,消费引导,引导策略,means,类群,卡方检验,分类与回归树,Classification,Regression,Trees,低迷,生活习惯,针对性策略,群体分类
AB值：
0.269745
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