数据挖掘技术在短信系统中的应用研究

论文摘要

短信增值业务近年来在国内得到了高速发展,但是随着短信用户数量的飞速增加,短信系统中的海量用户信息并没有得到充分的开发利用。而数据挖掘技术是人们研究海量信息处理的主要方法之一。随着人们研究的深入,数据挖掘技术已经日益成熟,并广泛应用于各行各业。因此,本文将数据挖掘技术和短信系统相结合,研究数据挖掘技术在短信系统中的应用,并将分析结果应用于营销决策的制定上。本文的内容包括:分析了国内短信系统中数据挖掘技术的应用现状,提出国内大部分SP商的短信系统中的用户信息没有得到充分开发利用的观点;深入学习了数据挖掘技术的相关知识,讨论了数据挖掘工具的选取标准;设计了一个基于数据挖掘技术的短信系统,为后续的工作搭建平台;使用数据挖掘技术对该短信系统中的海量用户信息进行分析处理,将分析结果以简洁直观的图表形式呈现给决策者;运用数据挖掘的相关算法建模将用户细分,根据数据挖掘结果制定相应的营销策略,帮助SP商更好地拓展市场。本文的研究目标是将数据挖掘技术应用于短信系统中的数据库,从数据库中的海量数据提取出潜在有用的信息,使决策者可以根据准确、及时的客户信息制定出有效的营销策略,从而进一步发展其短信业务。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 数据挖掘技术在短信增值业务中应用的现状分析
• 1.2 数据挖掘应用于短信系统的可行性研究
• 1.2.1 技术可行性研究
• 1.2.2 经济可行性研究
• 1.2.3 社会可行性研究
• 1.3 本文的研究目标和内容
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 数据挖掘技术的相关基础理论
• 2.1 数据挖掘的概念
• 2.1.1 数据挖掘的定义
• 2.1.2 数据挖掘的任务
• 2.1.3 数据挖掘的方法
• 2.1.4 数据挖掘的过程
• 2.3 数据仓库的相关基础理论
• 2.3.1 数据仓库的概念及特征
• 2.3.2 数据仓库的工作过程
• 2.4 数据挖掘工具的分类与比较
• 2.4.1 数据挖掘工具种类
• 2.4.2 数据挖掘工具选择标准
• 2.4.3 数据挖掘工具评判标准
• 2.5 数据挖掘算法介绍
• 2.6 小结
• 第三章 基于数据挖掘应用的短信系统的设计
• 3.1 需求分析
• 3.1.1 短信系统的功能
• 3.1.2 短信系统的性能
• 3.1.3 短信系统的主要模块
• 3.2 组网方案
• 3.2.1 组网方式
• 3.2.2 数据来源
• 3.2.3 数据分拣
• 3.2.4 积分处理
• 3.2.5 短信下行
• 3.3 短信系统数据库的设计
• 3.3.1 短信系统数据库的功能
• 3.3.2 具体实现采用的系统环境
• 3.3.3 数据库表结构
• 3.4 小结
• 第四章 基于数据挖掘应用的短信系统的实现
• 4.1 “A”计划短信系统中的挖掘工具
• 4.1.1 “A”计划短信系统的挖掘算法
• 4.1.2 “A”计划短信系统的挖掘工具—— SPSS 简介
• 4.2 “A”计划短信系统数据挖掘实现过程
• 4.3“A”计划短信系统数据挖掘结果分析
• 4.4 “A”计划短信业务的营销策略制定
• 4.5 基于聚类分析的客户细分
• 4.5.1 目标和任务
• 4.5.2 算法的选择
• 4.5.3 数据挖掘过程
• 4.5.4 模型解释
• 4.5.5 结果应用
• 4.6 基于关联分析对高值用户的进一步挖掘
• 4.6.1 目标与任务
• 4.6.3 关联分析挖掘过程
• 4.6.4 模型解释
• 4.6.5 结果应用
• 4.7 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表的论文
• 致谢