大数据营销理论及其在游戏运营中的应用

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大数据营销理论及其在游戏运营中的应用

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大数据营销理论及其在游戏运营中的应用

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-13页
第一章绪论	第13-23页
· 研究背景与意义	第13-15页
· 主要研究方法概述	第15-21页
· 数据挖掘与分析	第15-18页
· 大数据处理流程	第18-20页
· 大数据处理工具	第20-21页
· 本文的主要工作及结构安排	第21-23页
第二章准备知识	第23-39页
· 传统营销理论	第23-25页
· 大数据分析中的营销理论	第25-28页
· 大数据营销理论	第25-27页
· 大数据营销的现状	第27-28页
· 大数据挖掘分析模型	第28-34页
· 聚类分析	第28-32页
· 关联分析	第32-33页
· 矩阵数据分析法	第33-34页
· 大数据营销实现案例	第34-36页
· 蜗牛大数据推荐系统设计方案概述	第36-39页
· 整体设计思路和构想	第36-37页
· 设计可行性分析	第37-38页
· 开发流程	第38-39页
第三章用户画像标签理论	第39-49页
· 用户画像理论	第39-42页
· 用户画像定义	第39页
· 用户画像的意义	第39-40页
· 用户画像的构建	第40-42页
· 用户画像分析模型	第42-46页
· 动态用户画像分析模型	第42-45页
· 静态用户画像分析模型	第45-46页
· 基于户画像标签的推荐系统	第46-49页
第四章协同过滤推荐算法	第49-56页
· 基于SPARK MLLIB平台的协同过滤算法	第49-51页
· 基于用户的推荐算法	第49-50页
· 基于商品的推荐算法	第50-51页
· 基于模型的推荐算法	第51页
· 基于用户的协同过滤推荐算法模型	第51-56页
· 发现兴趣相似的用户	第51-53页
· 推荐物品	第53-56页
第五章蜗牛游戏公司营销分析推荐系统	第56-72页
· 业务背景	第56-57页
· 用户画像分析系统	第57-63页
· 用户属性维度分类	第57-59页
· 完成维度组合	第59-60页
· 制作数据切片	第60页
· 用户画像的分析	第60-63页
· 协同过滤推荐系统	第63-65页
· 基于用户的协同过滤推荐	第63页
· 情感倾向分析	第63-65页
· 综合内容推荐系统	第65-72页
第六章全文总结	第72-73页
· 结论	第72页
· 展望	第72-73页
参考文献	第73-75页
附录	第75-87页
攻读硕士期间发表的论文	第87-88页
致谢	第88-89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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