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在线支付平台中业务的精准营销设计与实现
作 者: 傅桔选
导 师: 陈健; 黄晋
学 校: 华南理工大学
专 业: 软件工程
关键词: 在线支付平台 精准营销 关联规则 聚类 Hadoop
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 28次
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内容摘要
随着信息技术的迅猛发展和广泛应用,社会信息化进程不断加快,我国的互联网普及率逐年提高,电子商务蓬勃发展,网上购物、在线交易对于消费者而言已经从新鲜未知的事物变成了日常生活的一部分,网上支付也因此更加深入地渗透到了人们的日常生活中,扮演着越来越重要的角色。而随着网上支付的普及,各种第三方在线支付平台逐渐地为大众所熟知,并且新的在线支付平台也在不断地出现。面对竞争越来越激烈、逐渐趋于白热化的在线支付市场,如何在巩固市场地位的前提下,进一步地扩张市场份额,已成为各家在线支付平台所迫切需要解决的问题,而其中的重要工作就是提高用户对平台的黏性和业务使用的活跃性。本文由此提出了使用数据挖掘技术和分布式处理技术Hadoop对海量业务支付行为数据进行分析挖掘,并将挖掘结果用于最终的策略制定的基于精准营销的解决方案,并对精准营销的设计与实现进行了研究。首先,使用关联规则挖掘算法Apriori算法发现强关联的业务,使用聚类算法K-Means算法对用户进行细分。其次,当要对目标用户进行精准营销时,根据特征将用户匹配到与其最相似的细分用户群。最后,为目标用户推荐该细分用户群的偏好业务以及偏好业务所对应的强关联业务。而Hadoop技术则为所用到的各个数据挖掘算法能够处理大量的数据提供了强大的支持。线上的反馈数据显示,较之于之前靠经验进行营销的方法,本文提出的方法有效地提高了用户对所推荐业务的接受度和使用的活跃度,并且提升效果显著。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-7 目录 7-9 第一章 绪论 9-16 1.1 项目背景 9-10 1.2 精准营销国内外发展背景及其概念 10-12 1.3 数据挖掘在精准营销中的应用 12-14 1.4 Hadoop 技术在数据挖掘中的应用 14-15 1.5 本文组织结构 15-16 第二章 MapReduce 编程模型和 Hadoop 的应用 16-23 2.1 MapReduce 编程模型 16-18 2.2 Hadoop 概述 18-20 2.2.1 Hadoop 的优点 18 2.2.2 Hadoop 的组成部分 18-19 2.2.3 Hadoop 的架构 19-20 2.3 Hadoop 集群的搭建与运行 20-22 2.4 本章小结 22-23 第三章 精准营销系统的设计与实现 23-54 3.1 在线支付平台的业务说明 23-24 3.2 精准营销的目标概述 24-25 3.3 使用基于 MapReduce 的关联规则挖掘算法进行关联分析 25-38 3.3.1 关联规则挖掘算法概述 25-26 3.3.2 关联规则的基本概念 26-27 3.3.3 Apriori 算法 27-28 3.3.4 基于 MapReduce 的关联规则挖掘算法实现 28-31 3.3.5 数据集描述 31 3.3.6 支持度和置信度的阈值选取 31-34 3.3.7 挖掘有价值的强关联规则 34-37 3.3.8 强关联规则的使用 37-38 3.4 使用基于 MapReduce 的聚类算法对用户进行细分 38-49 3.4.1 用户细分方法 39-40 3.4.2 聚类算法概述 40 3.4.3 K-Means 算法 40-41 3.4.4 基于 MapReduce 的 K-Means 算法实现 41-43 3.4.5 数据集描述 43-44 3.4.6 K-Means 算法的 K 值的选取 44-45 3.4.7 用户细分结果 45-49 3.5 目标用户与细分用户群的特征匹配策略 49-50 3.6 业务的精准营销推荐 50-52 3.7 本章小结 52-54 第四章 精准营销的效果评估 54-58 4.1 评估指标说明 54 4.2 系统中原有的推荐方案说明 54-55 4.3 与原有系统的效果对比分析 55-57 4.4 本章小结 57-58 第五章 结论与展望 58-60 5.1 结论 58 5.2 展望 58-60 参考文献 60-62 攻读硕士学位期间取得的研究成果 62-63 致谢 63-64 附件 64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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