本文關(guān)鍵詞：融合用戶興趣和文本聚類的企業(yè)微博客戶細(xì)分，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微博(Microblog)是一個(gè)基于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的信息分享和傳播的互動(dòng)交流平臺(tái)。微博憑借其信息傳播的共享性、實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、影響力以及傳播方式的多樣性,不僅成為人們獲取熱點(diǎn)資訊和各方觀點(diǎn)的重要信息媒介,更是人們擴(kuò)大人際圈子的社交平臺(tái),同時(shí)也成為企業(yè)開展新型精細(xì)化營(yíng)銷不容忽視的社會(huì)化媒體。充分利用微博信息傳播快、互動(dòng)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)分享等特點(diǎn)進(jìn)行社會(huì)化媒體營(yíng)銷能幫助企業(yè)提升品牌和知名度,推行全新的精細(xì)化營(yíng)銷策略,以擴(kuò)大市場(chǎng)份額、提升企業(yè)利潤(rùn)。因此,微博營(yíng)銷成為企業(yè)社會(huì)化媒體營(yíng)銷的重要手段�？蛻艏�(xì)分是開展精細(xì)化微博營(yíng)銷的重要基礎(chǔ)。如何有效地刻畫客戶的特征是實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分的關(guān)鍵問(wèn)題。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)社會(huì)化媒體的企業(yè)客戶細(xì)分研究尚不多見(jiàn),相關(guān)研究主要包括傳統(tǒng)的企業(yè)客戶細(xì)分方法、根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)信息和微博用戶行為等方面的特征來(lái)描述用戶的特征以對(duì)用戶進(jìn)行分類等方面。然而,由于對(duì)微博用戶興趣等特征的描述不夠全面,并且微博平臺(tái)缺乏詳細(xì)可用的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和用戶行為信息,傳統(tǒng)方法的客戶細(xì)分效果差強(qiáng)人意,難以延伸應(yīng)用到社會(huì)化營(yíng)銷領(lǐng)域的客戶細(xì)分問(wèn)題。本文認(rèn)為微博用戶的個(gè)人特性及其社會(huì)關(guān)系特性對(duì)用戶興趣的描述具有重要的意義,能為微博平臺(tái)的企業(yè)客戶細(xì)分提供全新的研究視角。因此,本文提出融合微博用戶的自定義標(biāo)簽和博文主題詞語(yǔ)、及其關(guān)注的領(lǐng)域大V用戶的標(biāo)簽,從個(gè)人和社會(huì)特性兩方面刻畫微博用戶的興趣,并引入文本聚類方法,提出一個(gè)面向微博平臺(tái)的企業(yè)客戶細(xì)分框架,以解決客戶興趣的描述、細(xì)分、評(píng)價(jià)及結(jié)果可視化等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的框架是可行的,并且使用基于非負(fù)矩陣分解的方法優(yōu)于基于K-means和層次聚類的客戶細(xì)分方法。充分借助微博平臺(tái)潛藏的大量有價(jià)值的文本內(nèi)容和豐富的社會(huì)關(guān)系,融合用戶個(gè)人生成的標(biāo)簽和博文主題詞語(yǔ)、及其關(guān)注的領(lǐng)域大V用戶的標(biāo)簽?zāi)苡行Э坍嬁蛻舻呐d趣愛(ài)好;本文提出的融合用戶興趣建模和文本聚類的企業(yè)微博客戶細(xì)分框架,不僅可以為企業(yè)的微博客戶細(xì)分問(wèn)題提供一種嶄新的研究思路和手段,同時(shí)也可以為潛在客戶挖掘、客戶流失預(yù)測(cè)等經(jīng)典客戶關(guān)系管理問(wèn)題及個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)廣告投放等社會(huì)化營(yíng)銷策略提供參考和借鑒。
【關(guān)鍵詞】：用戶興趣 客戶細(xì)分 微博營(yíng)銷 文本聚類 非負(fù)矩陣分解
【學(xué)位授予單位】：廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F274;G206-F
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)11-12
• 1.2.1 研究目標(biāo)11
• 1.2.2 研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.3 主要貢獻(xiàn)12
• 1.3.1 理論貢獻(xiàn)12
• 1.3.2 實(shí)踐貢獻(xiàn)12
• 1.4 研究的創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.5 本文框架13-14
• 第2章 文獻(xiàn)綜述14-20
• 2.1 傳統(tǒng)的客戶細(xì)分方法14-15
• 2.2 微博平臺(tái)的企業(yè)客戶細(xì)分15-16
• 2.3 微博用戶興趣建模16-17
• 2.4 文本聚類技術(shù)研究17-18
• 2.5 非負(fù)矩陣分解簡(jiǎn)述18-19
• 2.6 小結(jié)19-20
• 第3章 文本聚類方法20-29
• 3.1 基本概念20-21
• 3.2 文本聚類簡(jiǎn)介21-23
• 3.3 常用的文本聚類方法23-24
• 3.3.1 K-means聚類23-24
• 3.3.2 層次聚類24
• 3.4 聚類評(píng)估方法24-28
• 3.4.1 內(nèi)部評(píng)估方式25-27
• 3.4.2 外部評(píng)估方式27-28
• 3.5 小結(jié)28-29
• 第4章 融合用戶興趣和文本聚類的企業(yè)微博客戶細(xì)分框架29-36
• 4.1 企業(yè)微博客戶細(xì)分的相關(guān)概念29-31
• 4.1.1 微博相關(guān)簡(jiǎn)介29-30
• 4.1.2 企業(yè)微博客戶細(xì)分30-31
• 4.2 微博用戶興趣建模31-32
• 4.3 研究框架與方法32-35
• 4.3.1 數(shù)據(jù)獲取33-34
• 4.3.2 文本聚類分析建模34-35
• 4.4 小結(jié)35-36
• 第5章 面向微博平臺(tái)的企業(yè)客戶細(xì)分實(shí)驗(yàn)36-42
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)36
• 5.2 參數(shù)設(shè)置36-39
• 5.3 結(jié)果分析和可視化39-41
• 5.4 小結(jié)41-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 研究工作總結(jié)42-43
• 6.2 研究的不足及展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-48
• 致謝48-49
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文49-50
• 在學(xué)期間參與的科研項(xiàng)目50

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