本文關(guān)鍵詞：軌跡挖掘場(chǎng)景化精準(zhǔn)廣告投放研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：GPS、GSM、無線傳感等技術(shù)的快速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)簽到模式的出現(xiàn),人們可以更容易收集大量的記錄他們?cè)谝欢〞r(shí)間內(nèi)的經(jīng)度和緯度坐標(biāo)的實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)。真正記錄用戶地理位置的活動(dòng)的軌跡數(shù)據(jù),通常隱含大量的空間結(jié)構(gòu)和用戶行為信息,可以反映出用戶的個(gè)人意向、興趣、愛好和行為模式。同時(shí)隨著科技信息的進(jìn)步,移動(dòng)設(shè)備和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)變得更為普遍,人們對(duì)移動(dòng)智能終端的依賴程度不斷增大,網(wǎng)民的上網(wǎng)設(shè)備逐漸由電腦轉(zhuǎn)移到智能移動(dòng)設(shè)備,單純的依靠用戶的上網(wǎng)足跡和瀏覽記錄已經(jīng)不能足以用來分析用戶的興趣愛好,更需要結(jié)合用戶的地理位置數(shù)據(jù)探究用戶的行為模式,發(fā)現(xiàn)潛在的用戶需求。移動(dòng)定位社交服務(wù)以社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)為基礎(chǔ),以基于位置的服務(wù)為手段不斷改進(jìn)人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的交互方式,拉近人與人之間的距離,讓人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的活動(dòng)更加貼近生活并服務(wù)于生活。廣告模式隨著受眾生活、上網(wǎng)方式的改變也在進(jìn)行著潛移默化的改變,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)成為繼報(bào)紙、廣播、電視和互聯(lián)網(wǎng)之后的第五個(gè)廣告?zhèn)鞑ッ襟w。移動(dòng)定位社交服務(wù)促使基于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的廣告精準(zhǔn)投放模式應(yīng)運(yùn)而生。本課題以精準(zhǔn)廣告投放為依托,主要分析用戶地理位置數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)用戶的行為信息,識(shí)別用戶的行為模式。本文研究從用戶軌跡中人與位置兩個(gè)元素的潛在價(jià)值入手,首先對(duì)用戶GPS數(shù)據(jù)采用加入時(shí)間、距離、速度等限制因素的改進(jìn)的停留點(diǎn)算法來提取停留點(diǎn),通過問卷調(diào)查和實(shí)際考察,活動(dòng)映射表被建立來發(fā)現(xiàn)興趣區(qū)域中用戶感興趣的活動(dòng),挖掘用戶的興趣活動(dòng)、潛在行為以及用戶之間的興趣關(guān)聯(lián);對(duì)于用戶簽到數(shù)據(jù),利用一個(gè)改進(jìn)的最大匹配算法,創(chuàng)造性地識(shí)別出簽到記錄,由于用戶自行命名這些位置,因此在興趣點(diǎn)語義層級(jí)模型中將這些位置信息與興趣點(diǎn)相匹配。最后,建立起每一個(gè)用戶的簽到行為信息模型。用戶的日常規(guī)律的行為模式被確定,可以幫助商家提高潛在消費(fèi)意向的調(diào)查和找到廣告的目標(biāo)受眾,為更多潛在的消費(fèi)者提供個(gè)性化的信息,并提高精準(zhǔn)銷售。基于以上技術(shù)的研究,最后進(jìn)行軌跡挖掘場(chǎng)景化精準(zhǔn)廣告系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：線下數(shù)據(jù) 移動(dòng)定位社交服務(wù) 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò) 精準(zhǔn)廣告投放 目標(biāo)受眾
【學(xué)位授予單位】：山東財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 研究思路與論文結(jié)構(gòu)16-17
• 1.5 論文的創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 第2章 相關(guān)背景知識(shí)及介紹19-29
• 2.1 移動(dòng)定位社交服務(wù)(LBSNS)19-21
• 2.1.1 定位技術(shù)19-20
• 2.1.2 基于位置服務(wù) (LBS)20-21
• 2.1.3 社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (SNS)21
• 2.2 用戶軌跡和停留點(diǎn)21-23
• 2.2.1 用戶軌跡21-22
• 2.2.2 停留點(diǎn)22-23
• 2.3 興趣點(diǎn)23-24
• 2.4 聚類算法24
• 2.5 精準(zhǔn)廣告投放24-28
• 2.5.1 精準(zhǔn)廣告的傳播模式25-26
• 2.5.2 廣告投放精準(zhǔn)化技術(shù)26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 總體研究方案29-47
• 3.1 軌跡挖掘場(chǎng)景化精準(zhǔn)廣告投放研究概述29-30
• 3.2 GPS數(shù)據(jù)處理30-34
• 3.2.1 停留點(diǎn)提取31-34
• 3.3 POI語義層次模型的構(gòu)建34-36
• 3.4 基于GPS數(shù)據(jù)的用戶行為分析36-42
• 3.4.1 活動(dòng)映射表36-37
• 3.4.2 基于GPS數(shù)據(jù)的用戶行為分析模型37-42
• 3.5 基于POI語義層次模型構(gòu)建用戶簽到行為模型42-45
• 3.5.1 簽到記錄的識(shí)別42-44
• 3.5.2 簽到行為模型44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-47
• 第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)47-51
• 4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)47
• 4.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-60
• 5.1 基于GPS數(shù)據(jù)用戶行為分析51-55
• 5.1.1 停留點(diǎn)提取算法53-54
• 5.1.2 聚類及活動(dòng)匹配54-55
• 5.2 用戶的簽到行為分析55-59
• 5.2.1 個(gè)體的簽到數(shù)據(jù)分析56-57
• 5.2.2 所有用戶的簽到數(shù)據(jù)分析57-59
• 5.3 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 攻讀學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果65-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目66-67
• 致謝67

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