基于数据挖掘的个性化营销算法的设计与实现

论文摘要

近年来,随着电子商务的迅猛发展,个性化营销在企业营销中占有越来越重要的地位。个性化营销是企业面向消费者,直接服务于顾客并按需营销的新的营销方式。个性化营销的一种主要手段是电子商务及其中的个性化推荐系统。通过个性化推荐系统,商家可以通过分析用户的行为进行相应的商品推荐,从而达到增加销售量,争取更多用户的目的。个性化推荐系统中的核心内容是推荐算法,良好的推荐算法能够更加有效的挖掘用户的潜在行为和兴趣,从而可以达到更加有效的个性化推荐效果。当前的推荐算法大都基于数据挖掘技术,通过对大量的用户行为数据进行分析及挖掘来发现相关的用户行为模式。目前个性化推荐技术发展较快,常用的个性化推荐算法主要有协同过滤技术、关联规则推荐算法等。然而,这些算法大多应用于电子商务网站中多个目标商品的情况,对于类似电信运营商套餐推荐等目标商品只有一个的情况并不多见。近年来随着电信服务使用量、移动用户数量的迅猛增加,各个运营商之间的客户之争也愈演愈烈。因而,如何利用个性化营销方式争取更多的用户,并吸引用户更多的办理和使用增值业务成为电信运营商在激烈竞争中取胜的关键因素,因此本文针对这种需要,提出一种基于数据挖掘的能够应用于电信运营商等个性化营销相关领域的个性化营销推荐算法。首先,本文根据某移动运营商在推荐某项套餐业务时的相关数据,构造并发布了针对于电信运营商套餐推荐相关问题的标准数据集并提供下载,该数据集可供该领域相关学者、研究人员进行类似研究。另外,本文提出一种新的个性化营销算法,该算法基于数据挖掘技术,能够较好地适用于只有一个目标商品的个性化营销问题中,本文将该算法在电信运营商套餐推荐数据集上进行相关实验,证明了该方法具有较好的推荐效果,因而它填补了这方面的空白。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论文的研究背景和意义
• 1.2 数据挖掘概述
• 1.2.1 数据挖掘的概念
• 1.2.2 数据挖掘的任务
• 1.2.3 数据挖掘的应用领域
• 1.2.4 数据挖掘的挑战
• 1.2.5 关联规则挖掘
• 1.3 电子商务个性化推荐的研究现状
• 1.4 论文主要研究内容
• 1.5 论文结构安排
• 第二章 电子商务及推荐系统研究与调研
• 2.1 电子商务个性化推荐系统概述
• 2.1.1 电子商务个性化推荐系统概念
• 2.1.2 电子商务个性化推荐系统的作用
• 2.1.3 电子商务个性化推荐系统的构成
• 2.1.4 个性化推荐系统的整体框架及应用流程
• 2.1.5 个性化推荐系统的研究内容
• 2.2 当前推荐系推荐中常用的推荐技术
• 2.2.1 基于内容的推荐
• 2.2.2 协同过滤算法
• 2.2.3 关联规则推荐算法
• 2.2.4 推荐系统面临的挑战
• 第三章 电信运营商套餐推荐数据集分析
• 3.1 电信运营商套餐推荐数据介绍
• 3.2 电信运营商套餐推荐数据集的构造及其特点
• 3.2.1 电信运营商套餐推荐数据集
• 3.2.2 电信运营商套餐推荐数据集特点分析
• 3.3 电信运营商用户数据的特点
• 第四章 一种电信运营商套餐推荐的用户推荐方法
• 4.1 问题的提出
• 4.2 算法内容
• 4.2.1 相关问题的介绍
• 4.2.1.1.Closet与Closet+算法
• 4.2.1.2.其他分类方法
• 4.2.1.3.相关定义
• 4.2.2 形式化模型和特征区间映射
• 4.2.3 实验步骤
• 4.2.4 实验环境
• 4.3 实验结果
• 4.3.1 验证数据集及验证方法介绍
• 4.3.2 算法验证实验
• 4.3.3 本文提出算法的推荐结果
• 4.3.4 结果分析/结论
• 第五章 结束语
• 5.1 本文总结
• 5.2 今后工作
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文