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

发布时间：2020-11-06 04:09

　　 从海量的零售信息中提取有意义的数据为企业营销创造价值是众多企业共同需要解决的问题,然而面对海量数据如果仅仅采用传统的统计方法来分析不仅无法满足大数据环境下高效处理的要求,而且往往很难得到想要的结果,同时由于海量数据中存在的模糊性与不确定的表达将使得数据建模变得更加困难,也就无从开展精准推送营销,基于此本文从海量的零售数据中提取衡量客户价值的RFM模型指标,通过RFM模型指标提取客户特征属性构建用户画像标签,对用户画像标签的模糊性与不确定性通过云模型和本体思想来构建用户画像模型,从而实现面向消费市场的精准推送。具体研究内容如下:(1)数据预处理:如何从海量的零售信息中提取用户的共同特征,本文从海量的零售信息数据库中按照分层抽样的思想随机抽取具有代表性的样本数据,在保证抽样数据符合标准格式要求的前提下,重点研究了在海量数据环境下如何实现最优分配以及如何对抽样性能评估,保证样本数据在一定条件下能够反映全量数据的整体全貌。(2)用户画像标签处理:从抽样数据中提取RFM模型指标,针对抽样数据中该类指标的不确定性与模糊性的特点,本文引入云模型理论和本体技术,通过高斯云发生器将RFM指标转换为基于云模型的RFM指标(时间间隔云模型、消费频率云模型、消费金额云模型)来构建群体价值画像标签体系,通过本体思想对用户属性进行表示、解释和推理来构建用户个体画像标签体系。(3)用户画像建模:用户画像力求借助用户个性化的标签来反映用户信息全貌,标签的选取直接影响用户画像的建模的成功与否,本文基于云模型的RFM指标构建用户价值画像模型,同时通过用户个体属性来构建个体用户画像模型。为了对云模型领域的用户画像聚类分析,本文对传统的K-Means聚类算法进行改进,设计了基于云模型的聚类算法。在该算法的基础上可以根据具体的业务场景得到不同的用户画像模型。(4)精准推送阶段:通过云模型画像聚类对客户群体进行价值分类,建立群体与服务之间的关联,通过本体推理对零售户建立个体与产品之间的关联,实现由服务(群体)到产品(个体)的二级推荐。
【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