本文關(guān)鍵詞：基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦模型研究

  更多相關(guān)文章： 電信套餐 個(gè)性化推薦 用戶消費(fèi)行為 電信套餐推薦模型

【摘要】：隨著用戶需求的不斷提升，電信套餐的目標(biāo)市場(chǎng)劃分日益細(xì)致，套餐設(shè)計(jì)越顯多樣化和多角度，種類功能也愈加齊全豐富。但是，套餐的數(shù)量并沒能帶來與之相匹配的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，套餐數(shù)量繁多臃腫、信息龐大，給電信運(yùn)營商帶來管理困難的同時(shí)，也給用戶帶來了套餐匹配與選擇相關(guān)的困擾。為此，個(gè)性化、智能化的套餐推薦顯得尤其重要和必要，從海量數(shù)據(jù)中獲取有用知識(shí)，動(dòng)態(tài)分析用戶需求，科學(xué)建立推薦模型，實(shí)時(shí)、主動(dòng)地為消費(fèi)者推薦適合的電信套餐產(chǎn)品，這也是“顧客導(dǎo)向”現(xiàn)代管理理念驅(qū)動(dòng)下電信套餐發(fā)展的必然道路。 本文綜合運(yùn)用了協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則的個(gè)性化推薦方法以及聚類分析、層次分析等多種工具方法，進(jìn)行基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦模型研究。首先界定電信套餐的概念范疇，構(gòu)建了電信用戶消費(fèi)行為模型和電信套餐信息模型，，提出了刻畫電信用戶消費(fèi)行為和電信套餐的維度和指標(biāo)；其次，構(gòu)建了基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦模型，并基于用戶的協(xié)同過濾思想設(shè)計(jì)了“用戶到套餐”推薦算法，基于內(nèi)容的推薦思想設(shè)計(jì)了“套餐到用戶”推薦算法，通過用戶消費(fèi)行為與電信套餐信息匹配得出目標(biāo)推薦集；最后，根據(jù)電信套餐推薦模型和推薦算法，設(shè)計(jì)了電信套餐推薦原型系統(tǒng)，并運(yùn)用某地市移動(dòng)運(yùn)營商的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行電信套餐推薦的數(shù)值驗(yàn)證和軟件實(shí)現(xiàn)。 本文將個(gè)性化推薦方法引入電信行業(yè)，通過扎實(shí)的理論分析和科學(xué)的推薦算法構(gòu)建電信套餐推薦模型，并通過軟件實(shí)現(xiàn)和收益變化證實(shí)了該模型科學(xué)有效，為電信企業(yè)的套餐運(yùn)營管理提供了科學(xué)智能的推薦方法和管理工具。
【關(guān)鍵詞】：電信套餐 個(gè)性化推薦 用戶消費(fèi)行為 電信套餐推薦模型
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F626;F274;TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-24
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究綜述12-21
• 1.2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究12-14
• 1.2.2 個(gè)性化推薦算法研究14-19
• 1.2.3 電信套餐相關(guān)研究19-21
• 1.3 研究結(jié)構(gòu)與內(nèi)容21-22
• 1.4 研究的創(chuàng)新之處22-24
• 第二章 基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦基礎(chǔ)研究24-32
• 2.1 電信套餐基本概念24-26
• 2.2 電信用戶消費(fèi)行為模型26-29
• 2.2.1 電信用戶信息收集與整理26-28
• 2.2.2 電信用戶消費(fèi)行為模型的構(gòu)建28-29
• 2.3 電信套餐信息模型29-31
• 2.3.1 電信套餐信息收集與整理29-30
• 2.3.2 電信套餐信息模型的構(gòu)建30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦模型構(gòu)建32-54
• 3.1 電信套餐推薦概念模型32-33
• 3.2 電信套餐推薦模型工作流程33-34
• 3.3 “用戶到套餐”推薦算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)34-42
• 3.3.1 基于協(xié)同過濾的電信套餐推薦算法設(shè)計(jì)34
• 3.3.2 用戶配置文件的設(shè)計(jì)34-37
• 3.3.3 用戶鄰居集的計(jì)算37-38
• 3.3.4 套餐推薦集的確定38-41
• 3.3.5 推薦結(jié)果的產(chǎn)生41-42
• 3.4 “套餐到用戶”推薦算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)42-53
• 3.4.1 基于內(nèi)容的電信套餐推薦算法設(shè)計(jì)42-43
• 3.4.2 套餐配置文件的設(shè)計(jì)43-44
• 3.4.3 套餐鄰居集的計(jì)算44-49
• 3.4.4 用戶推薦集的確定49-52
• 3.4.5 推薦結(jié)果的產(chǎn)生52-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于消費(fèi)行為的電信套餐推薦模型軟件實(shí)現(xiàn)54-63
• 4.1 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)54-59
• 4.1.1 系統(tǒng)開發(fā)工具54-55
• 4.1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架55-56
• 4.1.3 數(shù)據(jù)收集整理56-59
• 4.2 “用戶到套餐”推薦軟件實(shí)現(xiàn)59-60
• 4.2.1 軟件實(shí)現(xiàn)過程59-60
• 4.2.2 推薦結(jié)果分析60
• 4.3 “套餐到用戶”推薦軟件實(shí)現(xiàn)60-62
• 4.3.1 軟件實(shí)現(xiàn)過程60-61
• 4.3.2 推薦結(jié)果分析61-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 結(jié)論與展望63-65
• 5.1 主要研究結(jié)論63-64
• 5.2 進(jìn)一步研究展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 附錄71-77
• 附錄一：“用戶到套餐”推薦 JAVA 代碼71-73
• 附錄二：“套餐到用戶”推薦 JAVA 代碼73-77
• 作者攻碩期間取得的研究成果77-78

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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6 顧曄;呂紅兵;;改進(jìn)的增量奇異值分解協(xié)同過濾算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年11期

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9 楊陽;向陽;熊磊;;基于矩陣分解與用戶近鄰模型的協(xié)同過濾推薦算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年02期

10 熊俊;;基于“榜樣”的學(xué)習(xí)社區(qū)仿真構(gòu)建[J];計(jì)算機(jī)仿真;2009年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張寅;個(gè)性化技術(shù)及其在數(shù)字圖書館中應(yīng)用的研究[D];浙江大學(xué);2009年

2 馬春山;移動(dòng)增值業(yè)務(wù)的個(gè)性化推薦研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

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6 王宏宇;商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

7 陳波;計(jì)算Web智能粒度粗糙理論及關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2008年

8 莢濟(jì)民;基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集的圖像標(biāo)注技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

9 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

10 王瑞琴;基于語義處理技術(shù)的信息檢索模型研究[D];浙江大學(xué);2009年

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3 姚璐;融合社會(huì)化標(biāo)簽的協(xié)同過濾算法研究[D];浙江大學(xué);2011年

4 余亮星;基于RFID的服裝零售店顧客服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];東華大學(xué);2011年

5 秦嶺;面向企業(yè)用戶的在線推薦算法研究[D];東華大學(xué);2011年

6 劉其輝;大眾行為下基于貝葉斯網(wǎng)的知識(shí)集群模型及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

7 郭q

本文編號(hào)：980935