基于零售信息挖掘下面向消费市场的精准推送模型设计与研究
【学位单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:F274;TP311.13
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意义
1.2 国内外研究及发展现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文框架
第二章 理论基础和相关概念
2.1 云模型理论基础和相关概念
2.1.1 云模型的定义
2.1.2 云模型相关概念
2.2 RFM模型理论基础和相关概念
2.2.1 RFM模型相关概念
2.2.2 基于RFM客户细分应用概述
2.3 本章小结
第三章 基于海量数据的抽样研究
3.1 海量数据抽样研究概述
3.2 海量数据背景下的抽样方法比较
3.3 基于海量数据背景下的分层抽样设计
3.3.1 确定分层标志和界限
3.3.2 如何确定分层的层数
3.3.3 选择什么样的样本分配方法
3.4 本章小结
第四章 基于云模型与本体的用户画像分析与研究
4.1 用户画像研究概述
4.1.1 用户画像定义
4.1.2 用户画像标签体系
4.2 用户画像建模分析与研究
4.2.1 用户定量画像
4.2.2 基于本体的用户定性画像
4.2.3 基于云模型的用户定性画像
4.3 群体用户画像分析与研究
4.3.1 基于RFM模型的用户价值画像创建流程
4.3.2 用户画像标签存储分析
4.3.3 云模型聚类分析
4.4 本章总结
第五章 零售信息挖掘下的推送模型设计与案例分析
5.1 推送模型架构分析
5.2 海量零售信息处理案例分析
5.2.1 数据说明
5.2.2 抽样过程
5.3 用户画像建模案例分析
5.3.1 云模型用户价值画像模型构建过程
5.3.2 用户个体画像模型构建过程
5.4 云模型画像聚类与本体推理案例分析
5.4.1 基于云模型的用户价值画像聚类案例分析
5.4.2 基于本体推理的用户个体画像案例分析
5.5 精准推送模型应用分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 不足与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
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本文编号:2872631
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