發(fā)布時間：2016-09-22 19:26

  本文關(guān)鍵詞：基于移動互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的客戶細(xì)分研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學(xué)》 2015年

基于移動互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的客戶細(xì)分研究

趙涵  

【摘要】：移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展與4G時代的全面來臨,催生了豐富的移動終端數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。用戶開始越來越頻繁地使用移動終端上網(wǎng),留下了大量的個性化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)描述了用戶使用移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)類型、使用時間、使用頻率等信息,全面而客觀地展現(xiàn)了用戶的服務(wù)偏好與行為規(guī)律。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,企業(yè)開始重視用戶的行為數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)與服務(wù)戰(zhàn)略確定上的作用。通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析,能夠較為準(zhǔn)確地對用戶群體進(jìn)行細(xì)分,從而便于企業(yè)針對不同類型的用戶,開展針對性的服務(wù)與營銷。 本次研究提出了一種創(chuàng)新的用戶分類模型,該模型將用戶在移動端的行為數(shù)據(jù)劃分為周期性的時間序列,并從時間與頻率兩個維度綜合構(gòu)建用戶的概率密度函數(shù)模型,計(jì)算用戶之間的相似度矩陣,利用多種分類方法對用戶進(jìn)行分類,最終得到不同類型用戶使用移動終端業(yè)務(wù)的規(guī)律偏好。在對用戶進(jìn)行細(xì)分時,不但選取了層次聚類、k-medoid聚類、譜聚類等較為經(jīng)典的聚類算法,還構(gòu)建了基于圖論的社團(tuán)劃分模型,將各個聚類模型分別作用于用戶數(shù)據(jù)上得到聚類結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,又通過構(gòu)建融合聚類模型,將上述各模型進(jìn)行整合,提升聚類效果。最后,針對用戶行為數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,為企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)及策略研究提供了建設(shè)性的意見,對于企業(yè)移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的開展具有著十分重要的借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.01;TN929.5
【目錄】：

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本文編號：120509