模糊多维关联规则的研究与应用
这是一篇关于模糊关联规则,多维数据集,Apriori,RFM,精准营销的论文, 主要内容为在数据量日益增加、数据中隐藏的知识越来越多的今天,大数据分析,数学的世界到处都需要挖掘,信息的质量是无价的,大数据驱动信息的挖掘,有用的信息蕴含在大数据中,使用大数据挖掘得到有用的价值信息,将对很多决策以及业务关系都产生影响。数据量的庞大衍生了大数据的各种技术与研究,里面的技术也能够为数据支持提供更加简单的手段。数据挖掘算法已经成为十分重要的研究数据信息的方向,使用挖掘技术挖掘关联规则,潜在的信息在数据中被我们挖掘出来。再与模糊结合之后,能够挖掘出更加准确的规则,为决策作出依据。关联规则在大量研究者的改进后,不仅仅可以在事务数据库中使用,最后推广至关系数据库。对于多维数据集的不同维度,使用数据挖掘技术就能得到有价值的信息。结合模糊与RFM模型,可以使得到的关联规则在某个领域中更加精准,为之后的推荐系统,精准营销提供了数据支持。本文在以下几个方面论述自己的研究方向和工作内容:1.获取数据之后,对数据做一些必要的清洗,如对异常值,重复数据以及缺失值进行去除,填补等处理之后,将处理之后格式内容都正确的数据存储在数据库或者数据仓库中。2.对多维数据集进行研究,将数据整合之后建立数据库系统,为了更好的处理多维数据集,我们建立数据立方体,将RFM计算值作为数据立方体中的某一个维度,构建最终需要的数据库表集合。3.以某外卖平台的数据为数据集,针对用户的数据,添加RFM模型之后对数据集进行改进,以此挖掘更加精准的推荐。电子商务势不可挡,映射在生活各处,订餐行业也是一个人们在生活中不可缺少的一个组成部分,对外卖平台的数据进行分析,我们使用两种算法成熟的数据挖掘算法,使用不同的数据处理操作对多维数据集的关联规则的进行挖掘,最终得到针对用户的精准推荐,推荐商家以及食物。
芒果超媒电子商务精准营销研究
这是一篇关于芒果超媒,电子商务,精准营销的论文, 主要内容为在越来越多互联网媒体公司、企业选择通过布局电子商务业务实现业态丰富的当下,芒果超媒作为背靠传统媒体转型发展而来的互联网媒体公司选择入局电商领域尤为惹人关注。本文以芒果超媒股份有限公司为研究对象,以电子商务精准营销理论为依据,采用文献分析、案例分析、深度访谈的研究方法,对芒果超媒电子商务精准营销的市场状况、营销模式、运行策略等展开较为系统的分析。独特的公司背景和强大的制作能力,使芒果超媒在布局电商之初,便已从消费用户、品牌生态与市场价格等方面形成精准的市场定位,从而使芒果超媒能在一众电商业务和电商平台中脱颖而出。芒果超媒电子商务在客户方面也具有精准定位,这其中主要包含广电品牌导向型、垂类结构导向型、明星IP导向型三大类。面向目标客户,芒果超媒电子商务从策略、流程、技术等维度构建了独特的精准营销模式。芒果超媒电子商务精准营销模式的运行策略是:根据品牌特色开展营销活动,多平台多渠道进行广告宣传,提升让渡价值满足客户需求。芒果超媒电子商务的精准营销具有显著的优势,如用户画像能够保证广告的精准投放,媒体融合实现了场景交互营销,优质资源缩小定制推荐难度,以及国有背景能有效进行风险控制。在不足方面,芒果超媒电子商务的精准营销也存在如用户数据缺乏有效收集,重视推广忽视服务维护,难以实现潜在客户复购的问题。要克服这些不足,需采取针对性的措施,第一,建立数据精准营销体系;第二,健全电商精准服务环节;第三,完善电商增值服务体系。
某电信运营商营销沙盘系统的设计与实现
这是一篇关于营销沙盘,精准营销,需求分析,统筹管理的论文, 主要内容为某电信运营商在积极拓展市场并不断吸收客户资源的同时也对企业的营销体系提出更高要求,与此同时企业现行营销模式在诸多方面暴露问题。对营销资源协调能力的不足导致企业营销体系执行效率不高,对商机把握处理能力不足则不利于企业深入开拓市场,另外市场拓展人员缺乏现场办公的必要条件。因此某电信运营商决定开发营销沙盘系统。在营销沙盘系统的设计实现工作中首要阶段是分析系统的需求,确定系统的功能需求后建立区域监控、精准营销、手机端等模块的需求结构并深入分析需求。在营销沙盘系统的设计阶段中选择合理的开发技术,包括JavaEE平台、Hibernate框架、Spring Boot框架、Oracle 11g数据库以及Android平台,根据区域监控、商机处理等所有模块的界面类与服务类建立总体架构。利用UML建模语言中的类图、时序图等方式设计区域监控、异业合作等模块的详细结构。此后根据总体架构中的数据实体建立数据库结构并形成对应的E-R图。在营销沙盘系统的实现阶段中结合前端技术实现区域监控、精准营销等全部功能模块的操作界面以及手机端操作界面;电信运营商营销沙盘系统实现了区域监控、片区管理、信息收集、精准营销、商机处理、异业合作、营销宣传、手机端等模块;在系统测试阶段中则完成营销沙盘系统的功能测试和性能测试任务,总结测试结论。系统的应用为某电信运营商优化营销业务体系、提升营销资源调配效率提供了现代化手段,某电信运营商在统筹管理全部营销资源的同时加强对商机的处理和宣传力度,通过提升营销工作的精准度为企业的良性发展奠定坚实基础。
基于“用户画像”的商品推送系统设计与实现
这是一篇关于用户画像,评分矩阵,推荐系统,精准营销,协同过滤的论文, 主要内容为近几年中国在淘宝、京东、天猫等巨头电商公司带动下迅猛发展,电商在中国显示出了强大的生命力,每家电商公司的商品更是以指数级的数量增长,可是在商品增长的同时,也无形中增加了用户寻找商品的困难程度。这个问题在小型智能移动终端尤其明显,用户在小型智能移动终端浏览大量的商品不仅会占用客户的时间还会消耗大量的流量,这种欠佳的浏览体验是导致用户转移购物平台的一个主要因素。本文设计并实现基于“用户画像”的商品推送系统正是在上述问题的基础之上立项的,将用户画像与主动推送相结合,避免了用户在海量商品中苦苦寻求自己感兴趣的商品,不仅解决了商品过载的问题而且实现了对用户的精准营销。主要研究内容如下:首先介绍了基于“用户画像”的商品推送系统的立题意义以及相关的理论基础,对国内外推送系统的发展状况进行了深入调研,详细的阐述了所需要使用的技术。其次对基于“用户画像”的商品推送系统从需求、设计和实现的三个方面进行详细的说明,本系统主要构成为以下两个部分:(1)用户画像系统,首先以用户的个人历史行为为基础,通过评分矩阵模型构建用户兴趣模型,然后基于标签规则将用户兴趣模型转换为用户标签模型,用户画像系统则是以用户标签模型为基础生成的,并通过Echarts图表将用户画像进行展示。与传统推送系统相比,本系统将用户置于最重要的部分,对每个用户都实现精准营销。(2)商品个性化推送平台,调用本接口可以返回商品列表,返回的商品列表是在用户兴趣模型的基础上混合多种规则并加以过滤得到的最符合用户偏好的推送商品集合,以接口的形式给不同类型的小型智能移动终端提供数据。本接口应用Thrift框架编写,通过该框架进行系统之间的交互具有高性能、低延迟、支持同步和异步通信等优点。最后,为推送效果提供测试方案,商品推送系统的参数调优通过NDCG算法,NDCG表示归一化折损累积增益,该算法是当下比较流行的推荐系统评测指标之一,通过用户对推送商品的操作行为量化出用户对商品列表的满意程度,根据用户满意度进而对系统参数进行调整。
基于用户画像的产品个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于用户画像,个性化推荐,MAGFM算法,精准营销的论文, 主要内容为我国是互联网购物大国,在网络购物快速发展的近几年,一些商务平台利用大数据会向客户推荐很多商品信息,但不可否认的是,通过检索,得到的商品信息仍然很多,面对琳琅满目的商品,很多的消费者无从下手,不知道如何去选择,推荐的有时并不是目前感兴趣的。针对这种情况,不仅没有给客户带来便利,反而会消费者带来一定的困扰。京东商城在运营期间累积了很多的客户,存储了客户的每一条消费记录,如何将这些数据充分的利用起来,分析客户的兴趣爱好、消费能力、购买渠道和日常行为,得出系统中购买用户的个性化个人画像,进而实现对客户的精准营销成为了目前需要研究的主要方向。论文在设计大数据平台形成之后,就可以构建用户画像。首先构建用户画像要确定标签及标签权重,然后获取标签数据,最后根据信息和标签规则,对用户画像进行构建。构建用户画像模型具体包括:功能架构设计、用户画像引擎设计、用户画像模型。构建完用户模型就可以快速锁定消费者的个性化需求,通过在公开数据集上的实验与对比分析,我们提出了MAGFM算法,该算法可以对用户特征进行分类,进一步向用户推荐产品。其次,通过系统需求分析进一步确定了系统的功能划分:数据的采集和存储、用户画像引擎、精准营销功能、系统配置功能等等。再次,还需要更加明确系统的性能,这里采用的是分层架构模式思想,系统划分为了不同的层次,每个层次都有独立的业务,当然不同或者相邻层次之间可以进行交互。来源于其他应用系统的数据存储在数据库中,系统与其他应用系统的接口对接是至关重要的。最后,论文以系统设计蓝图为依据,进行了系统全部功能的编码实现,开发语言采用的是Java,系统数据管理采用了My SQL,并且配置搭建了系统的SSM开发架构。经过系统软件测试发现,该推荐系统的开发符合预期目标。测试通过的系统在京东商城投入使用,通过本系统的设计,既能帮助更快更准的锁定客户,并且可以达到用户画像的构建,能够精准的向客户推荐感兴趣的产品,这对于京东商城的发展而言具有非常重要的意义。
芒果超媒电子商务精准营销研究
这是一篇关于芒果超媒,电子商务,精准营销的论文, 主要内容为在越来越多互联网媒体公司、企业选择通过布局电子商务业务实现业态丰富的当下,芒果超媒作为背靠传统媒体转型发展而来的互联网媒体公司选择入局电商领域尤为惹人关注。本文以芒果超媒股份有限公司为研究对象,以电子商务精准营销理论为依据,采用文献分析、案例分析、深度访谈的研究方法,对芒果超媒电子商务精准营销的市场状况、营销模式、运行策略等展开较为系统的分析。独特的公司背景和强大的制作能力,使芒果超媒在布局电商之初,便已从消费用户、品牌生态与市场价格等方面形成精准的市场定位,从而使芒果超媒能在一众电商业务和电商平台中脱颖而出。芒果超媒电子商务在客户方面也具有精准定位,这其中主要包含广电品牌导向型、垂类结构导向型、明星IP导向型三大类。面向目标客户,芒果超媒电子商务从策略、流程、技术等维度构建了独特的精准营销模式。芒果超媒电子商务精准营销模式的运行策略是:根据品牌特色开展营销活动,多平台多渠道进行广告宣传,提升让渡价值满足客户需求。芒果超媒电子商务的精准营销具有显著的优势,如用户画像能够保证广告的精准投放,媒体融合实现了场景交互营销,优质资源缩小定制推荐难度,以及国有背景能有效进行风险控制。在不足方面,芒果超媒电子商务的精准营销也存在如用户数据缺乏有效收集,重视推广忽视服务维护,难以实现潜在客户复购的问题。要克服这些不足,需采取针对性的措施,第一,建立数据精准营销体系;第二,健全电商精准服务环节;第三,完善电商增值服务体系。
黑龙江铁通电子运维系统设计与实现
这是一篇关于电子运维,工单流转,精准营销,客户管理,故障监控的论文, 主要内容为在目前激烈的市场竞争环境下,运维方式需要从传统的线下运维向线上运维转变,并且充分利用数据分析技术和数据处理技术对自身的客户资源进行有效地利用,才可提升客户运维服务质量,保持用户粘性。在此背景下黑龙江铁通公司需要按照移动集团规范重新梳理业务流程,建立电子运维系统,加快提升黑龙江铁通智能化管理水平。本文对黑龙江铁通电子运维系统的需求进行分析整理,面向客户关系维护、精准营销管理、装维工单管理、故障监控定位、运维数据统计、系统管理等核心功能用例进行建模。然后对其物理拓扑结构和层次架构进行设计,确定系统运行的网络结构和技术路线。黑龙江铁通电子运维系统基于Java语言开发,利用SpringMVC框架和MyBatis框架构建层次软件体系架构,将视图应用、逻辑控制和数据模型等应用进行分离。根据系统的数据需求进行数据库逻辑结构建模,并对数据库表进行列举。然后对基于数据挖掘的客户特征聚类算法和基于机器学习的故障定位算法进行设计,前者基于决策树对客户和业务服务的关联性进行分析提取,后者基于AdaBoost算法对样本故障数据进行学习记忆,支撑电子运维的功能运转。本文根据搭建的技术路线对客户关系维护、精准营销管理、装维工单管理、故障监控定位、运维数据统计、系统管理等核心模块进行详细设计和实现,对不同模块参与的程序类及方法进行描述,配合具体的功能流程实现电子运维业务。本文最后对黑龙江铁通电子运维系统的测试环境进行部署,然后面向核心功能用例和性能指标进行测试验证。测试结果表明,客户关系维护、精准营销管理、装维工单管理、故障监控定位、运维数据统计、系统管理等核心模块的页面显示正常,业务逻辑运算正常,输出数据正确,功能测试通过。性能测试结果表明,并发负载能力、相应时间能力、服务器负载等参数均正常,性能测试通过。从实际的应用效果来看,黑龙江铁通电子运维系统是IT化、高效、闭环及可管控的生产指挥调度综合系统,电子运维系统的建立对推动黑龙江铁通网络运维事业的发展有着重要的意义。
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