本文關(guān)鍵詞：基于改進CURE聚類的黑龍江移動公司用戶數(shù)據(jù)挖掘研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來隨著云計算技術(shù)的發(fā)展以及移動終端設(shè)備的智能化,移動端的存儲能力及計算能力得到提高,用戶可以通過移動終端同時打開更多的應用程序,可以隨時隨地獲取網(wǎng)絡(luò)服務,因此越來越多的數(shù)據(jù)涌現(xiàn)出來,這些數(shù)據(jù)引起了研究人員及商業(yè)人士的廣泛關(guān)注。電信運營商被稱作是“數(shù)據(jù)金礦”的持有者,國內(nèi)外的運營商都希望抓住大數(shù)據(jù)這一契機,將大數(shù)據(jù)有效利用。通信企業(yè)擁有的大數(shù)據(jù)以用戶數(shù)據(jù)為主,如上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、網(wǎng)上交易數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)等,區(qū)別于以往的用戶數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),主要來源于互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等,形成大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)源,因此如何更好地利用這些用戶數(shù)據(jù),如何選用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法變得尤為重要。對用戶數(shù)據(jù)進行挖掘,可以助力移動運營商為用戶提供更好的個性化服務、降低用戶離網(wǎng)率,帶來新的增長點以及更多的業(yè)務機會,同時可以助力公司更好的應對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的新挑戰(zhàn),避免淪為管道化經(jīng)營,提高競爭優(yōu)勢。本文以黑龍江移動公司為研究對象(China Mobile Group Heilongjiang Company Limited,HLJ-CMCC),分析黑龍江省移動公司用戶數(shù)據(jù)的類型、特點以及用戶數(shù)據(jù)應用中存在的問題,進而分析用戶數(shù)據(jù)挖掘的過程,將用戶數(shù)據(jù)的挖掘過程分為用戶數(shù)據(jù)獲取與預處理、用戶數(shù)據(jù)聚類與用戶個性化管理三個階段。在用戶數(shù)據(jù)獲取過程中,改進蟻群算法,完成云數(shù)據(jù)庫傳輸路徑優(yōu)化;在用戶數(shù)據(jù)聚類過程中改進CURE聚類算法,將用戶分為高價值用戶、潛在價值用戶和低價值用戶;最后將聚類結(jié)果與用戶生命周期理論結(jié)合,進行用戶個性化營銷與用戶挽留。通過對HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)挖掘及其應用的研究,一方面深化了數(shù)據(jù)挖掘的過程,融合大數(shù)據(jù)處理相關(guān)方法,完善了數(shù)據(jù)挖掘理論及方法;另一方面,幫助HLJ-CMCC合理的利用用戶數(shù)據(jù),充分挖掘用戶數(shù)據(jù),有效的進行業(yè)務處理,為HLJ-CMCC拓寬數(shù)據(jù)業(yè)務提供幫助。
【關(guān)鍵詞】：黑龍江移動公司 用戶數(shù)據(jù)挖掘 用戶數(shù)據(jù)聚類 用戶個性化管理
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F626
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的及意義12
• 1.2.1 研究目的12
• 1.2.2 研究意義12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評述12-17
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.3 評述16-17
• 1.4 主要研究內(nèi)容和方法17-19
• 1.4.1 研究內(nèi)容17
• 1.4.2 研究方法17-18
• 1.4.3 技術(shù)路線18-19
• 第2章 HLJ-CMCC概況及用戶數(shù)據(jù)挖掘過程分析19-28
• 2.1 HLJ-CMCC發(fā)展概況19-22
• 2.1.1 公司概況19
• 2.1.2 公司發(fā)展特點19-20
• 2.1.3 公司用戶數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布20-21
• 2.1.4 公司用戶數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)21-22
• 2.2 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)特性分析22-24
• 2.2.1 用戶數(shù)據(jù)內(nèi)涵22-23
• 2.2.2 用戶數(shù)據(jù)特點23
• 2.2.3 用戶數(shù)據(jù)類型23-24
• 2.3 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)應用問題分析24-25
• 2.4 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)挖掘過程分析25-27
• 2.4.1 用戶數(shù)據(jù)挖掘整體框架設(shè)計25-26
• 2.4.2 用戶數(shù)據(jù)獲取與預處理26-27
• 2.4.3 用戶數(shù)據(jù)聚類27
• 2.4.4 用戶個性化管理27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)獲取與預處理28-39
• 3.1 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)采集28-30
• 3.1.1 基于用戶基本屬性的用戶數(shù)據(jù)采集28
• 3.1.2 基于用戶相關(guān)費用的用戶數(shù)據(jù)采集28-29
• 3.1.3 基于用戶使用行為的用戶數(shù)據(jù)采集29-30
• 3.2 基于改進蟻群算法HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)傳輸30-33
• 3.2.1 云數(shù)據(jù)庫特點分析30-31
• 3.2.2 概率轉(zhuǎn)移系數(shù)確定31-32
• 3.2.3 用戶數(shù)據(jù)傳輸路徑優(yōu)化步驟32-33
• 3.3 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)預處理33-38
• 3.3.1 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)清洗34-35
• 3.3.2 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)集成35-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)聚類39-49
• 4.1 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)聚類方法選擇39-41
• 4.1.1 聚類方法對比分析39-40
• 4.1.2 改進聚類方法流程40-41
• 4.2 基于改進CURE算法的HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)聚類41-46
• 4.2.1 MapReduce函數(shù)構(gòu)建41-42
• 4.2.2 基于區(qū)間數(shù)的移動用戶數(shù)據(jù)距離表示42-44
• 4.2.3 基于改進CURE的移動用戶數(shù)據(jù)聚類步驟44
• 4.2.4 HLJ-CMCC用戶數(shù)據(jù)聚類運算44-46
• 4.3 基于用戶數(shù)據(jù)聚類的用戶類型確定46-48
• 4.3.1 高價值用戶46-47
• 4.3.2 低價值用戶47
• 4.3.3 潛在價值用戶47-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 HLJ-CMCC用戶個性化管理49-56
• 5.1 HLJ-CMCC用戶生命周期分布49-50
• 5.2 面向高價值用戶個性化管理50-51
• 5.2.1 高價值用戶個性化營銷50-51
• 5.2.2 高價值用戶挽留51
• 5.3 面向潛在價值用戶個性化管理51-53
• 5.3.1 潛在價值用戶個性化營銷51-53
• 5.3.2 潛在價值用戶挽留53
• 5.4 面向低價值用戶個性化管理53-55
• 5.4.1 低價值用戶個性化營銷53-54
• 5.4.2 低價值用戶挽留54-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻57-62
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文62-63
• 致謝63

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