基于零售信息挖掘下面向消费市场的精准推送模型设计与研究

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基于零售信息挖掘下面向消费市场的精准推送模型设计与研究

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基于零售信息挖掘下面向消费市场的精准推送模型设计与研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景及研究意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9页
1.1.2 研究目的及意义	第9-10页
1.2 国内外研究及发展现状	第10-12页
1.3 主要研究内容	第12-13页
1.4 论文框架	第13-14页
第二章理论基础和相关概念	第14-21页
2.1 云模型理论基础和相关概念	第14-17页
2.1.1 云模型的定义	第14页
2.1.2 云模型相关概念	第14-17页
2.2 RFM模型理论基础和相关概念	第17-20页
2.2.1 RFM模型相关概念	第17-19页
2.2.2 基于RFM客户细分应用概述	第19-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第三章基于海量数据的抽样研究	第21-32页
3.1 海量数据抽样研究概述	第21-22页
3.2 海量数据背景下的抽样方法比较	第22-24页
3.3 基于海量数据背景下的分层抽样设计	第24-31页
3.3.1 确定分层标志和界限	第24-28页
3.3.2 如何确定分层的层数	第28-29页
3.3.3 选择什么样的样本分配方法	第29-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第四章基于云模型与本体的用户画像分析与研究	第32-47页
4.1 用户画像研究概述	第32-33页
4.1.1 用户画像定义	第32页
4.1.2 用户画像标签体系	第32-33页
4.2 用户画像建模分析与研究	第33-38页
4.2.1 用户定量画像	第33-34页
4.2.2 基于本体的用户定性画像	第34-36页
4.2.3 基于云模型的用户定性画像	第36-38页
4.3 群体用户画像分析与研究	第38-46页
4.3.1 基于RFM模型的用户价值画像创建流程	第38-40页
4.3.2 用户画像标签存储分析	第40-44页
4.3.3 云模型聚类分析	第44-46页
4.4 本章总结	第46-47页
第五章零售信息挖掘下的推送模型设计与案例分析	第47-68页
5.1 推送模型架构分析	第47-48页
5.2 海量零售信息处理案例分析	第48-53页
5.2.1 数据说明	第50页
5.2.2 抽样过程	第50-53页
5.3 用户画像建模案例分析	第53-59页
5.3.1 云模型用户价值画像模型构建过程	第53-56页
5.3.2 用户个体画像模型构建过程	第56-59页
5.4 云模型画像聚类与本体推理案例分析	第59-65页
5.4.1 基于云模型的用户价值画像聚类案例分析	第59-63页
5.4.2 基于本体推理的用户个体画像案例分析	第63-65页
5.5 精准推送模型应用分析	第65-67页
5.6 本章小结	第67-68页
第六章总结与展望	第68-70页
6.1 本文工作总结	第68-69页
6.2 不足与展望	第69-70页
参考文献	第70-73页
致谢	第73-74页
攻读学位期间的研究成果	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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