發(fā)布時(shí)間：2020-11-06 04:09

　　 從海量的零售信息中提取有意義的數(shù)據(jù)為企業(yè)營(yíng)銷創(chuàng)造價(jià)值是眾多企業(yè)共同需要解決的問題,然而面對(duì)海量數(shù)據(jù)如果僅僅采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法來分析不僅無法滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下高效處理的要求,而且往往很難得到想要的結(jié)果,同時(shí)由于海量數(shù)據(jù)中存在的模糊性與不確定的表達(dá)將使得數(shù)據(jù)建模變得更加困難,也就無從開展精準(zhǔn)推送營(yíng)銷,基于此本文從海量的零售數(shù)據(jù)中提取衡量客戶價(jià)值的RFM模型指標(biāo),通過RFM模型指標(biāo)提取客戶特征屬性構(gòu)建用戶畫像標(biāo)簽,對(duì)用戶畫像標(biāo)簽的模糊性與不確定性通過云模型和本體思想來構(gòu)建用戶畫像模型,從而實(shí)現(xiàn)面向消費(fèi)市場(chǎng)的精準(zhǔn)推送。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:如何從海量的零售信息中提取用戶的共同特征,本文從海量的零售信息數(shù)據(jù)庫(kù)中按照分層抽樣的思想隨機(jī)抽取具有代表性的樣本數(shù)據(jù),在保證抽樣數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)格式要求的前提下,重點(diǎn)研究了在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分配以及如何對(duì)抽樣性能評(píng)估,保證樣本數(shù)據(jù)在一定條件下能夠反映全量數(shù)據(jù)的整體全貌。(2)用戶畫像標(biāo)簽處理:從抽樣數(shù)據(jù)中提取RFM模型指標(biāo),針對(duì)抽樣數(shù)據(jù)中該類指標(biāo)的不確定性與模糊性的特點(diǎn),本文引入云模型理論和本體技術(shù),通過高斯云發(fā)生器將RFM指標(biāo)轉(zhuǎn)換為基于云模型的RFM指標(biāo)(時(shí)間間隔云模型、消費(fèi)頻率云模型、消費(fèi)金額云模型)來構(gòu)建群體價(jià)值畫像標(biāo)簽體系,通過本體思想對(duì)用戶屬性進(jìn)行表示、解釋和推理來構(gòu)建用戶個(gè)體畫像標(biāo)簽體系。(3)用戶畫像建模:用戶畫像力求借助用戶個(gè)性化的標(biāo)簽來反映用戶信息全貌,標(biāo)簽的選取直接影響用戶畫像的建模的成功與否,本文基于云模型的RFM指標(biāo)構(gòu)建用戶價(jià)值畫像模型,同時(shí)通過用戶個(gè)體屬性來構(gòu)建個(gè)體用戶畫像模型。為了對(duì)云模型領(lǐng)域的用戶畫像聚類分析,本文對(duì)傳統(tǒng)的K-Means聚類算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了基于云模型的聚類算法。在該算法的基礎(chǔ)上可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景得到不同的用戶畫像模型。(4)精準(zhǔn)推送階段:通過云模型畫像聚類對(duì)客戶群體進(jìn)行價(jià)值分類,建立群體與服務(wù)之間的關(guān)聯(lián),通過本體推理對(duì)零售戶建立個(gè)體與產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)由服務(wù)(群體)到產(chǎn)品(個(gè)體)的二級(jí)推薦。
【學(xué)位單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F274;TP311.13
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究及發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文框架
第二章 理論基礎(chǔ)和相關(guān)概念
    2.1 云模型理論基礎(chǔ)和相關(guān)概念
        2.1.1 云模型的定義
        2.1.2 云模型相關(guān)概念
    2.2 RFM模型理論基礎(chǔ)和相關(guān)概念
        2.2.1 RFM模型相關(guān)概念
        2.2.2 基于RFM客戶細(xì)分應(yīng)用概述
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于海量數(shù)據(jù)的抽樣研究
    3.1 海量數(shù)據(jù)抽樣研究概述
    3.2 海量數(shù)據(jù)背景下的抽樣方法比較
    3.3 基于海量數(shù)據(jù)背景下的分層抽樣設(shè)計(jì)
        3.3.1 確定分層標(biāo)志和界限
        3.3.2 如何確定分層的層數(shù)
        3.3.3 選擇什么樣的樣本分配方法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于云模型與本體的用戶畫像分析與研究
    4.1 用戶畫像研究概述
        4.1.1 用戶畫像定義
        4.1.2 用戶畫像標(biāo)簽體系
    4.2 用戶畫像建模分析與研究
        4.2.1 用戶定量畫像
        4.2.2 基于本體的用戶定性畫像
        4.2.3 基于云模型的用戶定性畫像
    4.3 群體用戶畫像分析與研究
        4.3.1 基于RFM模型的用戶價(jià)值畫像創(chuàng)建流程
        4.3.2 用戶畫像標(biāo)簽存儲(chǔ)分析
        4.3.3 云模型聚類分析
    4.4 本章總結(jié)
第五章 零售信息挖掘下的推送模型設(shè)計(jì)與案例分析
    5.1 推送模型架構(gòu)分析
    5.2 海量零售信息處理案例分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)說明
        5.2.2 抽樣過程
    5.3 用戶畫像建模案例分析
        5.3.1 云模型用戶價(jià)值畫像模型構(gòu)建過程
        5.3.2 用戶個(gè)體畫像模型構(gòu)建過程
    5.4 云模型畫像聚類與本體推理案例分析
        5.4.1 基于云模型的用戶價(jià)值畫像聚類案例分析
        5.4.2 基于本體推理的用戶個(gè)體畫像案例分析
    5.5 精準(zhǔn)推送模型應(yīng)用分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間的研究成果

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本文編號(hào)：2872631