本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)用戶社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用

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【摘要】：隨著國內(nèi)電信產(chǎn)業(yè)新一輪的重組,三家新運(yùn)營商同時(shí)獲得了全業(yè)務(wù)運(yùn)營的牌照。重組以后,客戶對(duì)電信業(yè)務(wù)和電信企業(yè)的選擇范圍越來越廣,用戶流失的可能性也隨之增大,這無疑使得電信運(yùn)營商之間的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。一方面,隨著國內(nèi)的移動(dòng)用戶市場(chǎng)逐漸趨于飽和,發(fā)展新用戶的難度和所要投入的營銷成本也越來越大。另一方面,隨著傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的資費(fèi)不斷下調(diào),運(yùn)營商的收入增長也面臨著巨大挑戰(zhàn),增值業(yè)務(wù)逐漸成為新的收入增長點(diǎn)。 種種變化,使得電信運(yùn)營商面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。如何有效的將技術(shù)與業(yè)務(wù)進(jìn)行最佳的結(jié)合,提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,成為技術(shù)人員和業(yè)務(wù)人員共同關(guān)注的焦點(diǎn)。 本文立足于電信企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求,在數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)上,提出了挖掘移動(dòng)用戶社交網(wǎng)絡(luò)的方法。該方法通過對(duì)移動(dòng)用戶的通信行為進(jìn)行分析,評(píng)估用戶之間的緊密度,發(fā)現(xiàn)隱藏在這種通信行為背后的用戶關(guān)系,從而將用戶劃分成不同的聚類,形成社交網(wǎng)絡(luò)；借鑒無尺度網(wǎng)絡(luò)的理論,對(duì)聚類中的用戶進(jìn)行分層,鎖定其中的核心用戶。通過模擬己知的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),來驗(yàn)證該算法的有效性,并指導(dǎo)參數(shù)的選擇。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行應(yīng)用拓展,通過評(píng)估用戶對(duì)某項(xiàng)業(yè)務(wù)的興趣度,來鎖定特定的用戶群體,發(fā)現(xiàn)一些特定的社會(huì)關(guān)系和交際網(wǎng)絡(luò)。 通過該算法,發(fā)現(xiàn)用戶的某些特定的社會(huì)關(guān)系和社交網(wǎng)絡(luò),可以幫助運(yùn)營商進(jìn)行有針對(duì)性的客戶維系和主動(dòng)營銷,鎖定目標(biāo)客戶群,提升客戶服務(wù)水平和價(jià)值。并利用用戶之間互相傳播和宣傳的擴(kuò)散效應(yīng),提升企業(yè)形象,并為后期的營銷展開鋪墊。 從該算法在XX電信的實(shí)際應(yīng)用的情況來看,在客戶維系和主動(dòng)營銷方面取得了一定的效果,具有一定的可用性。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)用戶 數(shù)據(jù)挖掘 社交網(wǎng)絡(luò) 無尺度網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F626
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 業(yè)務(wù)背景8
• 1.2 社交網(wǎng)絡(luò)在國內(nèi)外的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀8-9
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)中的應(yīng)用9-10
• 1.4 論文的內(nèi)容及安排10-12
• 第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)12-20
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘12-15
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義12
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展及意義12-13
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘模式的有效性13-14
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的方法及流程14-15
• 2.2 數(shù)據(jù)倉庫及ETL技術(shù)15-17
• 2.2.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義15
• 2.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)15-16
• 2.2.3 ETL16-17
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論17-20
• 2.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的定義17
• 2.3.2 小世界網(wǎng)絡(luò)17
• 2.3.3 無尺度網(wǎng)絡(luò)17-20
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法20-28
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘算法總覽20-22
• 3.2 聚類分析算法22-28
• 3.2.1 劃分方法(Partitioning Method)22-24
• 3.2.1.1 k-均值算法23-24
• 3.2.2 層次方法(hierarchical method)24-25
• 3.2.2.1 AGNES24-25
• 3.2.3 基于密度的方法(density-based method)25-28
• 3.2.3.1 DBSCAN25-28
• 第四章 移動(dòng)用戶社交網(wǎng)絡(luò)28-48
• 4.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)分析28-29
• 4.2 用戶之間的聯(lián)系29-31
• 4.2.1 聯(lián)系的數(shù)量30
• 4.2.2 聯(lián)系的間隔30
• 4.2.3 聯(lián)系的時(shí)段30-31
• 4.2.4 業(yè)務(wù)類型31
• 4.3 移動(dòng)用戶社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)算法的設(shè)計(jì)31-35
• 4.3.1 緊密度計(jì)算31-34
• 4.3.2 聚類34-35
• 4.4 算法參數(shù)及有效性的討論35-39
• 4.4.1 核心用戶的度35
• 4.4.2 算法有效性及相關(guān)權(quán)值35-39
• 4.4.2.1 金融行業(yè)用戶工作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)36-38
• 4.4.2.2 高校校園用戶網(wǎng)絡(luò)38-39
• 4.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-40
• 4.6 算法實(shí)現(xiàn)40-45
• 4.7 算法性能分析45
• 4.8 算法應(yīng)用拓展45-47
• 4.9 本章小結(jié)47-48
• 第五章 應(yīng)用實(shí)例48-54
• 5.1 客戶維系48-49
• 5.2 主動(dòng)營銷49-54
• 5.2.1 小靈通留號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)營銷49-50
• 5.2.2 七彩鈴音營銷50-52
• 5.2.3 自駕游營銷52-54
• 第六章 總結(jié)和展望54-56
• 6.1 總結(jié)54
• 6.2 論文的不足和下一步工作54-56
• 致謝56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文62-64
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目64

【參考文獻(xiàn)】

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6 陳治平;胡宇舟;顧學(xué)道;;聚類算法在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年10期

7 易振寧;;運(yùn)營商大客戶爭(zhēng)奪升級(jí) 全業(yè)務(wù)運(yùn)營引發(fā)營銷策略重構(gòu)[J];通信世界;2008年28期

8 何東曉;周栩;王佐;周春光;王U，

本文編號(hào)：617660