直复营销模式下的商品选择和顾客分群算法研究
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直复营销模式下的商品选择和顾客分群算法研究
作者:徐笑昂 Publish: 2007-8-7 Hits:-
【中文题名】 直复营销模式下的商品选择和顾客分群算法研究
【英文题名】 Research on Item Selection and Customer Clustering Algorithms in Direct Marketing
【学科专业】 计算机应用技术
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-8-7
【中关键词】 数据挖掘,商品选择,顾客分群,直复营销,,
【英关键词】 
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>一般性问题>理论、方法>算法理论
【论文摘要】  直复营销作为一种新型的无店铺经营的营销模式,在越来越多的领域发展成为了一种趋势。而其能够利用历史数据提供决策信息的特性也使之成为了数据挖掘界的研究热点。 本文针对直复营销中的两个关键因素——商品和顾客,使用数据挖掘理论分别进行了深入的研究,给出了相应的解决方法;并且在同时考虑商品和顾客的基础上提出了全新的算法解决了商品和顾客之间合理匹配的问题。主要包括下述内容: (1)在商品选择方面,受到网页链接分析的启发,本文给出了一种基于交叉销售的商品选择算法,使用关联规则模拟商品之间的交叉销售影响,能够有效地解决直复营销中的商品选择问题。 (2)在顾客分群方面,本文给出了一种基于个体价值的顾客分群算法,算法中将利润引入到关联规则的排序选择,并据此建立预测模型,从而能够对未来顾客进行有效预测,实现顾客分群。 (3)由于考虑到商品与顾客之间的不可分割性,本文提出了一种“顾客导向下基于交叉影响的双重分割算法”,在目录分割理论的基础上,实现了商品同顾客之间的合理映射。
【论文题纲】
内容提要 4-7
第一章 绪论 7-13
1.1 研究背景 7-8
1.2 研究意义 8-9
1.3 国内外现状 9-10
1.3.1 应用现状 9
1.3.2 研究现状 9-10
1.4 本文主要工作 10-11
1.5 本文结构组织 11-13
第二章 网页排序启发的商品选择算法 13-24
2.1 算法背景介绍 13-14
2.2 商品排序算法HAP算法 14-18
2.2.1 网页排序算法HITS 14-15
2.2.2 商品与网页之间的类比 15-16
2.2.3 HAP算法 16-18
2.2.4 HAP算法的缺点 18
2.3 ItemRank算法 18-23
2.3.1 链接分析算法PageRank 19-20
2.3.2 基于个体的顾客购买模型 20-21
2.3.3 ItemRank算法 21-23
2.4 本章小结 23-24
第三章 基于个体价值的顾客分群算法 24-35
3.1 算法背景介绍 24-25
3.2 所面临的问题 25
3.3 以往的研究成果 25-27
3.3.1 提升指数方法 26
3.3.2 成本矩阵方法 26-27
3.4 基于个体价值的顾客分群算法——BIVCCluster 27-33
3.4.1 聚焦关联规则提取 28-30
3.4.2 预测模型建立 30-31
3.4.3 覆盖树构造及剪枝 31-33
3.5 本章小结 33-35
第四章 顾客导向下基于交叉影响的双重分割算法 35-47
4.1 算法背景介绍 35
4.2 目录分割问题 35-38
4.2.1 目录分割问题定义 36-37
4.2.2 商品目录创建算法 37-38
4.3 以往算法的不足 38-39
4.4 顾客导向下基于交叉影响的双重分割算法——DualSeg 39-46
4.4.1 算法模型设计 40-42
4.4.2 基于关联规则的交叉影响因子 42-43
4.4.3 目录商品选择子算法CPS 43-44
4.4.4 贪心算法BPPF 44-46
4.5 本章小结 46-47
第五章 实验结果及分析 47-52
5.1 实验环境 47
5.2 实验结果评估 47-52
5.2.1 HAP与ItemRank算法实验结果评估 47-48
5.2.2 BIVCCluster算法实验结果评估 48-50
5.2.3 DualSeg算法实验结果评估 50-52
第六章 总结及展望 52-54
6.1 总结 52
6.2 展望 52-54
参考文献 54-56
摘要 56-59
ABSTRACT 59-62
致谢 62-63
导师及作者简介 63
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.359652
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