本文關(guān)鍵詞：融合用戶興趣和文本聚類的企業(yè)微博客戶細分，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微博(Microblog)是一個基于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的信息分享和傳播的互動交流平臺。微博憑借其信息傳播的共享性、實時性、互動性、影響力以及傳播方式的多樣性,不僅成為人們獲取熱點資訊和各方觀點的重要信息媒介,更是人們擴大人際圈子的社交平臺,同時也成為企業(yè)開展新型精細化營銷不容忽視的社會化媒體。充分利用微博信息傳播快、互動性強、實時分享等特點進行社會化媒體營銷能幫助企業(yè)提升品牌和知名度,推行全新的精細化營銷策略,以擴大市場份額、提升企業(yè)利潤。因此,微博營銷成為企業(yè)社會化媒體營銷的重要手段�？蛻艏毞质情_展精細化微博營銷的重要基礎(chǔ)。如何有效地刻畫客戶的特征是實現(xiàn)客戶細分的關(guān)鍵問題。目前國內(nèi)外針對社會化媒體的企業(yè)客戶細分研究尚不多見,相關(guān)研究主要包括傳統(tǒng)的企業(yè)客戶細分方法、根據(jù)人口統(tǒng)計信息和微博用戶行為等方面的特征來描述用戶的特征以對用戶進行分類等方面。然而,由于對微博用戶興趣等特征的描述不夠全面,并且微博平臺缺乏詳細可用的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和用戶行為信息,傳統(tǒng)方法的客戶細分效果差強人意,難以延伸應(yīng)用到社會化營銷領(lǐng)域的客戶細分問題。本文認為微博用戶的個人特性及其社會關(guān)系特性對用戶興趣的描述具有重要的意義,能為微博平臺的企業(yè)客戶細分提供全新的研究視角。因此,本文提出融合微博用戶的自定義標(biāo)簽和博文主題詞語、及其關(guān)注的領(lǐng)域大V用戶的標(biāo)簽,從個人和社會特性兩方面刻畫微博用戶的興趣,并引入文本聚類方法,提出一個面向微博平臺的企業(yè)客戶細分框架,以解決客戶興趣的描述、細分、評價及結(jié)果可視化等問題。實驗結(jié)果表明本文提出的框架是可行的,并且使用基于非負矩陣分解的方法優(yōu)于基于K-means和層次聚類的客戶細分方法。充分借助微博平臺潛藏的大量有價值的文本內(nèi)容和豐富的社會關(guān)系,融合用戶個人生成的標(biāo)簽和博文主題詞語、及其關(guān)注的領(lǐng)域大V用戶的標(biāo)簽?zāi)苡行Э坍嬁蛻舻呐d趣愛好;本文提出的融合用戶興趣建模和文本聚類的企業(yè)微博客戶細分框架,不僅可以為企業(yè)的微博客戶細分問題提供一種嶄新的研究思路和手段,同時也可以為潛在客戶挖掘、客戶流失預(yù)測等經(jīng)典客戶關(guān)系管理問題及個性化推薦、精準(zhǔn)廣告投放等社會化營銷策略提供參考和借鑒。
【關(guān)鍵詞】：用戶興趣 客戶細分 微博營銷 文本聚類 非負矩陣分解
【學(xué)位授予單位】：廣東外語外貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F274;G206-F
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究內(nèi)容和目標(biāo)11-12
• 1.2.1 研究目標(biāo)11
• 1.2.2 研究內(nèi)容11-12
• 1.3 主要貢獻12
• 1.3.1 理論貢獻12
• 1.3.2 實踐貢獻12
• 1.4 研究的創(chuàng)新點12-13
• 1.5 本文框架13-14
• 第2章 文獻綜述14-20
• 2.1 傳統(tǒng)的客戶細分方法14-15
• 2.2 微博平臺的企業(yè)客戶細分15-16
• 2.3 微博用戶興趣建模16-17
• 2.4 文本聚類技術(shù)研究17-18
• 2.5 非負矩陣分解簡述18-19
• 2.6 小結(jié)19-20
• 第3章 文本聚類方法20-29
• 3.1 基本概念20-21
• 3.2 文本聚類簡介21-23
• 3.3 常用的文本聚類方法23-24
• 3.3.1 K-means聚類23-24
• 3.3.2 層次聚類24
• 3.4 聚類評估方法24-28
• 3.4.1 內(nèi)部評估方式25-27
• 3.4.2 外部評估方式27-28
• 3.5 小結(jié)28-29
• 第4章 融合用戶興趣和文本聚類的企業(yè)微博客戶細分框架29-36
• 4.1 企業(yè)微博客戶細分的相關(guān)概念29-31
• 4.1.1 微博相關(guān)簡介29-30
• 4.1.2 企業(yè)微博客戶細分30-31
• 4.2 微博用戶興趣建模31-32
• 4.3 研究框架與方法32-35
• 4.3.1 數(shù)據(jù)獲取33-34
• 4.3.2 文本聚類分析建模34-35
• 4.4 小結(jié)35-36
• 第5章 面向微博平臺的企業(yè)客戶細分實驗36-42
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)36
• 5.2 參數(shù)設(shè)置36-39
• 5.3 結(jié)果分析和可視化39-41
• 5.4 小結(jié)41-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 研究工作總結(jié)42-43
• 6.2 研究的不足及展望43-44
• 參考文獻44-48
• 致謝48-49
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文49-50
• 在學(xué)期間參與的科研項目50

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本文編號：271693