基于RFM和BP神经网络的导购平台用户价值挖掘方法研究
这是一篇关于导购平台,用户价值分类,用户价值分类预测,RFM模型,AHP,BP神经经网络,K-means,粒子群的论文, 主要内容为近年来,我国互联网技术飞速发展,互联网给人们的生活带来了很多便利,例如网上购物,人们只需要点击鼠标或者滑动手机屏幕就可以买到自己想要的商品,网上购物离不开电商平台,电商平台种类繁多,其中电商导购平台是一种新型的电商平台,为人们提供了一种新的购物模式,导购平台的用户可以购买到价格更低或者性价比较高的商品。用户规模对于导购平台来说是任何阶段都要首先考虑的。充足的用户是导购平台高效运转的前提。因此以掌握的用户数据资料为基础,充分挖掘出用户的价值,针对不同价值的用户制定不同的营销策略,对电商导购平台具有重要的意义。论文主要对导购平台的用户价值的分类和用户价值分类预测两方面进行研究,第一方面,利用导购平台收集到的用户的基本属性信息和用户购买数据作为实验数据,提出基于改进RFM模型的导购平台用户价值分类方法,实现对导购平台用户的价值分类;第二方面根据已经标记好的用户价值数据进行有监督学习,提出基于BP神经网络的导购平台用户价值分类预测方法,实现对导购平台用户的价值分类预测。基于改进RFM模型的导购平台用户价值分类方法:首先利用用户的平均下单时间间隔代替最近消费时间,利用用户为平台带来的利润代替用户消费金额,增加用户粘度指标对传统的RFM模型进行改进。本文将改进后的模型称为RFMS模型。运用AHP层次分析法和熵权法的组合赋权法确定RFMS模型的指标权重,使用K-means聚类算法对电商导购平台用户进行聚类细分,最终将用户分为了四类。根据分类结果,分析每一类的用户价值,并提出营销建议。实验结果表明,与其他方法相比,本文提出的用户价值分类方法效果更好,更适用于导购平台。基于BP神经网络的导购平台用户价值分类预测方法:经过对导购平台用户价值分类以后,获得了已经标记过的用户价值数据,可以利用这些数据进行有监督学习,对导购平台用户的价值进行分类预测。首先选取导购用户价值分类预测的特征属性,根据数据特征确定BP神经网络的结构,使用粒子群优化算法优化BP神经网络,得到PSO＿BP模型,将PSO＿BP模型作为弱分类器,利用集成算法中的Ada Boost算法将多个PSO＿BP模型组合成强分类器,进而达到提高预测精度的目的。经过验证,本文提出的导购平台用户价值分类预测方法的预测性能要优于BP神经网络、PSO＿BP模型和决策树模型。
面向大数据的分布式K-means算法研究和应用
这是一篇关于Spark,Apache Beam,K-means,大数据,聚类分析,K-means++,推荐系统的论文, 主要内容为随着移动设备和传感器的大量使用,世界上每天产生的数据量越来越多,如何处理大数据成为一个热门的问题。K-means算法因为其简单、运行速度快而广泛应用于数据的分析和处理,但是由于算法初始质心的随机性导致算法容易陷入局部最优解,而传统串行K-means在处理大数据的情况下不可行,故需要和大数据框架结合。本文重点对K-means算法在大数据场景中进行改进和应用。首先针对K-means由于初始质心的随机性导致的算法不稳定问题,参照K-means++提出Init Max Furthest Manhattan K-means(IMFM K-means)算法。新算法使用标准化后的数据,首先选择离原点最远的数据点作为初始质心,随后选择距离已选质心最远的数据点作为剩余质心,并将曼哈顿距离应用于初始质心的选择。然后基于Spark将IMFM K-means算法与K-means、K-means++和提出的另外3个算法进行对比,实验结果证明了IMFM K-means能有效减少算法迭代次数和运行时间,运行结果也更加稳定。然后用Apache Beam框架实现了IMFM K-means算法,并对其做了一系列实验。第一个实验是Spark K-means和Apache Beam K-means在5个数据量、数据维度不同的人工数据集上进行对比,实验结果证明Apache Beam K-means运行速度比Spark K-means更快。第二个实验是将Apache Beam IMFM K-means和Apache Beam K-means在上述5个人工数据集上进行实验,实验证明在相同迭代次数下,Apache Beam IMFM K-means比Apache Beam K-means有更好的结果,最好的情况下,其SSE几乎是Apache Beam K-means的一半。第三个实验是将Apache Beam IMFM K-means和Apache Beam K-means在3个UCI真实数据集上进行实验,实验结果证明在相同的迭代次数下,Apache Beam IMFM K-means准确率可以和Apache Beam K-means持平或者更高,在最好的情况下,可以提升30%的准确度。第四个实验是将Apache Beam IMFM K-means和Apache Beam K-means在不同集群节点个数上进行实验,实验结果证明Apache Beam IMFM K-means的运行时间可以随着计算节点的增加而减少,有较好的扩展性。最后基于Spring Boot、My SQL、My Batis、Spark开发了一个简单的书籍推荐原型系统,将算法IMFM K-means应用于系统的推荐模块,经过测试,IMFM K-means能有效聚类书籍并完成书籍推荐功能。所有实验相关代码已上传到Git Hub:https://github.com/keeper-jie/Apache Beam Kmeans.git。
基于Flink的电商实时用户画像系统的设计与实现
这是一篇关于Flink,用户画像,K-means,TF-IDF的论文, 主要内容为用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标模型,可以用来描述用户的需求、个性化偏好以及用户兴趣。随着近年来互联网的快速发展,各行各业的电商平台如雨后春笋般涌现出来,市场竞争变的日益激烈,为了提高电商平台的竞争力,电商平台需要尽可能满足不同用户的需求,因此电商平台需要对平台用户数据进行分析形成相应的用户画像。目前市场上各电商平台普遍采用批处理的方式对用户全量数据进行处理形成用户画像,但是这种方法导致形成的用户画像缺乏实时性,而针对实时性的需求,电商平台则是通过对用户实时增量数据进行流处理形成平台用户数据的实时统计分析,这样的方法导致实时统计分析的结果具有片面性。此外,电商平台的离线用户画像与实时统计分析需要采取不同的计算框架来实现,而在绝大多数业务场景之下,平台的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的,平台计算框架的不统一将给平台带来额外负担和成本。针对上述问题,本文设计一种基于Flink的电商实时用户画像系统。本系统将离线用户画像和用户数据实时统计分析结合起来,使得形成的用户画像具有实时性以及全面性。此外,本系统利用Flink框架流处理和批处理相结合的特性,实现了系统计算框架的统一性。具体而言,本系统主要分为数据采集、实时计算、数据存储和数据应用四个模块。数据采集模块采用Flume+Kafka实时地从电商平台采集数据;实时计算模块采用Flink计算框架,将流处理和批处理结合起来,调用规则或模型实时处理采集到的用户数据,为用户打标签并实时更新,确保了用户标签的实时性;数据存储模块主要用来对分析产生的结果进行存储;数据应用模块采用SpringBoot和SpringCloud框架根据业务需求对数据库中的数据进实时查询并通过前端框架Vue.js展示出来。电商平台运营商通过实时用户画像系统实时把握不同用户的不同需求,实现对不同用户的精准营销和实时推荐,从而有效提高平台自身的竞争力。
甘孜电力营销管理系统设计与实现
这是一篇关于ERP,数据挖掘,K-means,ID3决策树的论文, 主要内容为随着供电企业的快速发展,行业内的竞争越来越大,要想提高电力企业的核心竞争力,实现利益最大化,就必须认清电力营销当前的形势,面对新的变化能够拿出高速有效的解决方案。为了达到这个目标,甘孜电力公司非常急需一套客户管理系统来管理用户资源,用于从海量的客户信息中挖掘客户价值,提升公司的核心竞争力。针对这一问题,结合自身工作,以甘孜电力为实际背景,本文采用JAVAEE技术、SSM框架、以及把数据挖掘等算法融入到甘孜电力营销管理系统开发中的方式对系统进行了设计实现,具体研究的内容和工作如下:(1)对系统的研究现状、研究意义以及需求做了全面的分析,分析了ERP系统的结构、组成,并采用MVC的思想对系统进行了设计开发。(2)提出一种基于K-means和ID3决策树的客户分类管理方法,该方法使得通过对客户数据进行分析,为客户管理提供数据支撑。利用GM(1,1)和客户用电量历史数据对未来用电的预测,同时设计了一种模型,对客户欠费风险进行评估。(3)系统的实现采用SSM框架,它将整个系统划分为四个层次,分别是表现层、控制层、业务逻辑层、数据访问层。本文利用SSM框架对CRM系统进了实现并进行测试。系统使用JAVA以及其它前端的技术完成程序的开发,以SQL server数据库作为支撑。经过测试分析,系统能够稳定的运行,同时核心功能得以实现,基本达到了预期的要求。
基于大数据的微博转发预测及热点发现算法的研究
这是一篇关于社交网络,大数据,数据挖掘,Hadoop,用户转发行为,热点话题发现,K近邻,K-means的论文, 主要内容为在互联网高速发展的中国,大多数网络用户开始逐渐使用新浪微博、QQ、微信朋友圈等社交网络平台进行交流,社交网络改变了人们以往的交往方式。社交网络中每时每刻都在产生大量的数据,仅仅是新浪微博每天就会产生超过一点五亿条数据。在这样海量数据的背景下,单机的处理能力无法满足对信息处理效率的要求,大数据技术因此顺势而生,传统的数据挖掘算法也需要进行改进并且并行化。本文对基于Hadoop的社交网络大数据进行了研究,首先通过爬虫对微博数据进行爬取,然后在分析微博用户的转发行为基础之上提出了相应的算法,对用户转发行为进行预测;同时采用改进后的K-means算法对数据进行聚类,从而实现热点话题的及时发现。本文通过实验的方式论证了算法的有效性。文章的主要研究内容包括以下几个方面:(1)设计了性能良好的微博数据爬取平台,重点分析微博登录验证与反爬虫系统,通过一系列巧妙的设计,采用多线程和优先队列的方式对用户信息及微博正文数据进行爬取,分析出需爬取的主要内容包括用户信息、用户关系信息、微博正文信息、微博转发信息,利用MySQL数据库结构化的方式对数据进行存储。(2)对微博上用户转发行为预测算法进行了设计与实现,为避免现有K近邻算法在大数据背景下效率低、时间成本高的问题,结合压缩近邻算法进行改进并提出了基于决策边界的压缩K近邻算法(CKNN)。并重点分析了改进后的算法在大数据平台上的设计与实现。同时将K近邻算法(KNN)、压缩近邻算法(CNN)作为对照算法在数据集上进行训练,验证了该算法的性能。(3)设计与实现了微博热点话题发现算法,重点分析了现有K-means算法的不足之处,利用粒子群优化算法对传统的K-means算法进行改进并提出了K-means-PSO算法,避免其受到初始聚类中心的影响,减少出现局部最优的情况,随后分析了改进后的算法在大数据平台上的设计与实现。将DBSCAN密度算法、K-means算法作为对照算法在数据集上进行训练,验证了该算法的性能。(4)对基于Hadoop平台的算法效果进行分析,并且通过数据表明大数据平台能够有效提升算法执行速度。本文提出的基于大数据的微博转发预测算法和热点话题发现算法,在理论上,对微博用户行为和网络舆情进行研究具有参考价值;在实践上,对用户行为预测算法和社交网络数据挖掘进行实现具有探索意义。
基于协同过滤的推荐系统算法研究与实现
这是一篇关于协同过滤算法,推荐系统,自组织神经网络,K-means,改进后的K-means的论文, 主要内容为随着互联网的蓬勃发展,互联网信息呈爆炸式增长,网上的信息资源越来越丰富,面对这么多海量的信息,用户在查找自己感兴趣特定的信息或者购买自己喜爱的商品时候会花费大量的时间,这些过载的信息着实给用户带来了新的困扰,面对这种情况下,如何找到用户所需的内容信息,如何在特定的时间和特定的地点为用户提供个性化服务已经变得越来越急迫,随后有很多类型的推荐系统产生,其中协同过滤推荐系统应用最为广泛。本文开始先介绍了推荐系统的研究现状,之后介绍了推荐系统和节目推荐系统中一些常规的算法,然后简单的介绍一种推荐系统的框架结构模型,然后介绍了本文研究的重点,推荐系统中算法的改进和相似性度量方法的改进：在数据稀疏条件下,因为用户-项目的评分数据比较稀疏,用户间共同评分的对象较少,如果用传统相似性度量方法来计算的话,使得系统推荐的准确性降低,因此我们提出了改进调整后的余弦相似度的方法,实验证明该方法能够有效的避免用户间共同评分的对象稀少而造成的问题,从而能够有效的提高系统的推荐准确性。本文主要研究推荐系统中协同过滤算法,我们提出了一种改进推荐算法,它是用自组织神经网络(SOM)优化改进后IK-means聚类算法。整个算法分为两个阶段,在第一个阶段,用SOM聚类得到初始的簇和每个簇的中心点,然后在第二阶段,第一步首先要改进基本的K-means方法,用我们改进后的调整后的余弦相似度来计算用户与聚类中心的点相似度大小,当计算聚类的平均值的时候,仅仅考虑所有给项目评分的用户；然后我们将第一阶段得到的聚类中心和数目作为改进后K-means的初始输入值,IK-means得到合适的初始值后将会的得到比较精确的聚类结果。实验结果证明,与没有用SOM优化的基本的K-means,改进的IK-means相比,优化后的算法提高了聚类精确度,与常用的slope one算法相比,提高了推荐的精确度,更适合应用在协同过滤推荐算法中,从而大大提高推荐的正确度。
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