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

【摘要】：GPS、GSM、無線傳感等技術的快速發(fā)展和網(wǎng)絡簽到模式的出現(xiàn),人們可以更容易收集大量的記錄他們在一定時間內的經(jīng)度和緯度坐標的實時位置數(shù)據(jù)。真正記錄用戶地理位置的活動的軌跡數(shù)據(jù),通常隱含大量的空間結構和用戶行為信息,可以反映出用戶的個人意向、興趣、愛好和行為模式。同時隨著科技信息的進步,移動設備和移動網(wǎng)絡變得更為普遍,人們對移動智能終端的依賴程度不斷增大,網(wǎng)民的上網(wǎng)設備逐漸由電腦轉移到智能移動設備,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。移動定位社交服務以社會性網(wǎng)絡服務為基礎,以基于位置的服務為手段不斷改進人們在網(wǎng)絡平臺上的交互方式,拉近人與人之間的距離,讓人們在網(wǎng)絡上的活動更加貼近生活并服務于生活。廣告模式隨著受眾生活、上網(wǎng)方式的改變也在進行著潛移默化的改變,移動網(wǎng)絡成為繼報紙、廣播、電視和互聯(lián)網(wǎng)之后的第五個廣告?zhèn)鞑ッ襟w。移動定位社交服務促使基于移動網(wǎng)絡的廣告精準投放模式應運而生。本課題以精準廣告投放為依托,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,識別用戶的行為模式。本文研究從用戶軌跡中人與位置兩個元素的潛在價值入手,首先對用戶GPS數(shù)據(jù)采用加入時間、距離、速度等限制因素的改進的停留點算法來提取停留點,通過問卷調查和實際考察,活動映射表被建立來發(fā)現(xiàn)興趣區(qū)域中用戶感興趣的活動,挖掘用戶的興趣活動、潛在行為以及用戶之間的興趣關聯(lián);對于用戶簽到數(shù)據(jù),利用一個改進的最大匹配算法,創(chuàng)造性地識別出簽到記錄,由于用戶自行命名這些位置,因此在興趣點語義層級模型中將這些位置信息與興趣點相匹配。最后,建立起每一個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意向的調查和找到廣告的目標受眾,為更多潛在的消費者提供個性化的信息,并提高精準銷售。基于以上技術的研究,最后進行軌跡挖掘場景化精準廣告系統(tǒng)的設計。
【關鍵詞】：線下數(shù)據(jù) 移動定位社交服務 移動網(wǎng)絡 精準廣告投放 目標受眾
【學位授予單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 主要研究內容15-16
• 1.4 研究思路與論文結構16-17
• 1.5 論文的創(chuàng)新點17-19
• 第2章 相關背景知識及介紹19-29
• 2.1 移動定位社交服務(LBSNS)19-21
• 2.1.1 定位技術19-20
• 2.1.2 基于位置服務 (LBS)20-21
• 2.1.3 社會性網(wǎng)絡服務 (SNS)21
• 2.2 用戶軌跡和停留點21-23
• 2.2.1 用戶軌跡21-22
• 2.2.2 停留點22-23
• 2.3 興趣點23-24
• 2.4 聚類算法24
• 2.5 精準廣告投放24-28
• 2.5.1 精準廣告的傳播模式25-26
• 2.5.2 廣告投放精準化技術26-28
• 2.6 本章小結28-29
• 第3章 總體研究方案29-47
• 3.1 軌跡挖掘場景化精準廣告投放研究概述29-30
• 3.2 GPS數(shù)據(jù)處理30-34
• 3.2.1 停留點提取31-34
• 3.3 POI語義層次模型的構建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語義層次模型構建用戶簽到行為模型42-45
• 3.5.1 簽到記錄的識別42-44
• 3.5.2 簽到行為模型44-45
• 3.6 本章小結45-47
• 第4章 系統(tǒng)設計47-51
• 4.1 系統(tǒng)設計47
• 4.2 數(shù)據(jù)庫設計47-50
• 4.3 本章小結50-51
• 第5章 實驗結果及分析51-60
• 5.1 基于GPS數(shù)據(jù)用戶行為分析51-55
• 5.1.1 停留點提取算法53-54
• 5.1.2 聚類及活動匹配54-55
• 5.2 用戶的簽到行為分析55-59
• 5.2.1 個體的簽到數(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59-60
• 總結與展望60-62
• 參考文獻62-65
• 攻讀學位期間取得的學術成果65-66
• 攻讀碩士學位期間參與的科研項目66-67
• 致謝67

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

本文編號：320766