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基于文本分类技术的微博平台潜在客户挖掘

基于文本分类技术的微博平台潜在客户挖掘

作者：庞观松广东外语外贸大学

学位级别：硕士

微博(Microblog)、Facebook和YouTube等社会化媒体的快速发展已经深刻地改变了企业与客户、客户与客户之间的沟通互动方式，在这种新兴媒体上，客户在产品或服务交易市场上发挥着空前主动的角色。社会化媒体具有强大的信息传播能力、互... 详细信息

微博(Microblog)、Facebook和YouTube等社会化媒体的快速发展已经深刻地改变了企业与客户、客户与客户之间的沟通互动方式，在这种新兴媒体上，客户在产品或服务交易市场上发挥着空前主动的角色。社会化媒体具有强大的信息传播能力、互动性强、信息分享实时等特点，充分利用这些特点进行有效的社会化媒体营销能帮助企业改善品牌形象，提高品牌知名度，从而扩大其市场份额。微博的用户数量庞大、信息传播速度迅速、影响范围广泛，这使得微博营销成为企业社会化媒体营销中最为重要的一个环节，而潜在客户识别是开展精准微博营销的重要基础。如何有效地表示客户的特性是潜在客户挖掘最重要的基础问题，它对潜在客户挖掘效果具有决定性的作用。目前，国内外对微博平台潜在客户挖掘的研究尚少，相关的研究主要根据客户的人口统计信息和微博使用行为等方面抽取特征来刻画客户的特性，该类型方法的操作较为复杂;同时，由于对客户特性的描述特征还不够准确等问题导致其识别准确率偏低（最好的准确率为76%左右）。本研究认为客户的社会关系网的兴趣爱好信息对客户特性的描述具有重要意义，旨在通过微博平台探索客户的社会关系特性在潜在客户挖掘中的作用，提出融合客户及其微博好友自定义标签信息，从客户个人和社会特性两个方面生成客户特性描述文本，进而提出一种基于文本分类的微博平台潜在客户挖掘框架。大量的实验结果表明：本研究提出的客户特性描述方法能帮助潜在客户识别模型平均有86%左右的准确率;K最近邻（K Nearest Neighbors，KNN）分类、朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）分类、Rocchio分类、基于类别质心的分类方法（Centroid-based Classification，Centroid）和支持向量机分类（Support VectorMachines， SVM）等5种文本分类算法都获得较高准确率的潜在客户识别效果，验证了本研究所提出框架的有效性。在这5个分类器中，SVM取得了准确率最高的潜在客户识别性能，但其建模和决策分析较为耗时，而NB是在潜在客户识别性能和运行时间方面权衡的最好的分类算法，其次为Rocchio和Centroid。借助微博平台提供的丰富社会关系信息，融合客户的社会关系网的兴趣爱好信息来刻画客户的特性不仅为潜在客户挖掘提供一种新的视角和手段，同时也为客户细分、客户流失等经典客户关系管理问题的研究提供很好的参考。

关键词：客户特性描述社会关系潜在客户挖掘文本分类微博营销

应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户

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应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户

作者：乌文波浙江工业大学

学位级别：硕士

计算机技术与网络技术飞速发展，使电子商务显示出越来越强大的生命力,因其高效与便捷的特点使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式,日益接受其网络交易的模式。随着越来越多的公司进入电子商务界,电子商务公司如何拓展客户,从众... 详细信息

计算机技术与网络技术飞速发展，使电子商务显示出越来越强大的生命力,因其高效与便捷的特点使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式,日益接受其网络交易的模式。随着越来越多的公司进入电子商务界,电子商务公司如何拓展客户,从众多的使用者中发掘出潜在客户,对电子商务公司的发展是相当重要的.基于上述情况,设计了将数据挖掘应用于电子商务的潜在用户分析,利用电子商务系统数据库中的存储的大量用户信息及交易数据,经过分类转换之后采用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术进行挖掘,并得到电子商务用户之间的关联关系.通过分析这些数据找到电子商务用户中的哪些能成为真正使用者或者说是潜在客户,从而为电子商务公司的发展决策提供科学依据。数据挖掘的过程就是发现隐藏在各种尚没有处理的原始数据集合中的各种相关联系,并从这些联系中提取知识的过程。数据挖掘是多种计算机相关学科相结合的产物，其包含了数据库技术、计算机机器自主学习、数据统计分析、行为模式识别、人工神经网络等等学科。由于其具有很高的商业使用价值，同时适合应用的范围极为广泛，所以目前数据挖掘的相关研究已成为研究的重点之一。论文首先对电子商务的现状进行了分析，发现其存在的问题，即海量的数据信息无法得到有效利用。之后提出了采用数据挖掘对数据信息进行挖掘，从而找到电子商务中的潜在客户的这一个设想。接着对数据挖掘、关联规则等各种相关知识进行了阐述，并对它们的发展情况，以及国内外数据挖掘的现状做了简单的综述。分析了电子商务平台中数据挖掘系统发展现状，以及应用数据挖掘会给电子商务带来何种优势。然后重点研究了关联规则经典频繁集算法(Apriori算法)的原理，以及如何将挖掘算法应用于电子商务系统中，针对它的缺点，提出了一种改进算法。从而在挖掘事务数据库时，将要查询的数据表取出放入内存中，从而使以后每次扫描时不需要再访问数据库，而是直接访问内存，从而使速度增快;能减少对数据库的访问次数，同时建立辅助表，来帮助减少扫描频繁项集节点次数，从而提高整个挖掘的效率。最后介绍了将Apriori算法应用到电子商务，设计了潜在客户分析系统，通过对源数据库中客户各种相关基本信息的提取、整合，之后进行挖掘分析来得出结论，哪些客户能成为潜在的客户。

关键词：数据挖掘关联规则 Apriori算法潜在客户挖掘

利用Apriori关联规则挖掘电子商务平台潜在客户

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科技创新与应用 2011年第24期1卷 51-52页

作者：乌文波浙江工业大学浙江杭州310014

网络技术飞速发展，电子商务显示出越来越强大的生命力，因其高效与便捷的特点使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式，日益接受其网络交易的模式。随着越来越多的公司进入电子商务界，电子商务公司如何拓展客户，从众多的使用者... 详细信息

网络技术飞速发展，电子商务显示出越来越强大的生命力，因其高效与便捷的特点使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式，日益接受其网络交易的模式。随着越来越多的公司进入电子商务界，电子商务公司如何拓展客户，从众多的使用者中发掘出潜在客户，对电子商务公司的发展是相当重要的。

关键词：数据挖掘关联规则 Apriori算法潜在客户挖掘

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保定市电力客户服务中心高级管理系统研究

保定市电力客户服务中心高级管理系统研究

作者：孟明华北电力大学（河北）

学位级别：硕士

目前,具有高级分析功能的电力客户关系管理系统在国内尚未见到,而电力工业市场化改革的深入以及市场竞争的加剧要求供电企业的客户关系管理必须决策迅速、科学,现代技术经济学、IT 技术和现代数学的发展为此提供了解决思路——建设具有... 详细信息

目前,具有高级分析功能的电力客户关系管理系统在国内尚未见到,而电力工业市场化改革的深入以及市场竞争的加剧要求供电企业的客户关系管理必须决策迅速、科学,现代技术经济学、IT 技术和现代数学的发展为此提供了解决思路——建设具有高级分析功能的电力CRM 管理系统。　　　　　论文研究并建立了供电企业CRM 高级管理系统的三个核心模块:以改进的神经网络组合预测模型为基础的电力负荷预测模块;以改进的数据挖掘算法为基础的潜在客户挖掘模块;以比较不同时期电力消费特征为基础的消费模式分析模块。建立了适合供电企业的CRM 高级管理系统框架。　最后,开发完成了保定市电力客户服务中心CRM 高级管理系统,结合已经完成的开发工作,对开发此系统的软件技术以及功能实现进行了介绍。

关键词：电力客户服务中心 CRM 负荷预测潜在客户挖掘消费模式分析

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通信设备制造业CRM中的数据挖掘研究

通信设备制造业CRM中的数据挖掘研究

作者：陈嵩武汉理工大学

学位级别：硕士

随着通信设备制造业市场竞争的不断加剧,传统的以产品为核心、成本控制为目标的管理体系,以产品、价格、销售地点和柜台式服务为中心的经营模式,正逐渐向以客户和市场为中心、以客户的价值取向和消费心理为导向的模式转变。这使得通信... 详细信息

随着通信设备制造业市场竞争的不断加剧,传统的以产品为核心、成本控制为目标的管理体系,以产品、价格、销售地点和柜台式服务为中心的经营模式,正逐渐向以客户和市场为中心、以客户的价值取向和消费心理为导向的模式转变。这使得通信设备制造业都充分认识到在其运作过程中采用新技术、新理念的重要性。CRM(客户关系管理)是一种以客户为中心的企业经营管理模式,它通过对面向客户的各个领域业务的工作流程的自动化,采用数据库、数据仓库、数据挖掘等技术手段,将这种营销理念实践到企业的日常运作中,并且将这种结果转化为对企业的决策支持作用,实现了一种数据驱动的企业决策过程。数据挖掘是按照企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和发现,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并将其模型化的有效的方法,也是分析型CRM系统中常用的一种分析工具。本文在介绍了客户关系管理、数据挖掘等概念的基础上,根据通信设备制造业的实际需求拟定了通信设备制造业CRM系统的目标、功能及体系结构。通信设备制造业CRM系统应具有四个基本功能:客户接触功能,信息管理与分析模块,客户分析功能,个性化服务功能。通信设备制造业CRM系统的分层结构包括四层:接触层、分析层、决策层和客户服务层。通信设备制造业CRM系统主要有三大功能模块:数据仓库与联机分析子系统、数据挖掘子系统和销售管理子系统。最后,也是本文的重点部分,数据挖掘子系统归纳出客户保持以及潜在客户挖掘是通信设备制造业CRM中数据挖掘应用的重中之重,同时,关联规则、聚类和分类算法又是客户保持以及潜在客户挖掘的基础,其算法的准确性将直接影响CRM系统提供的决策信息的质量。在客户保持部分主要采用的是多维关联规则的挖掘算法BUC以及关联规则的挖掘算法FP-growth。在潜在客户挖掘部分主要采用的是聚类算法以及有监督分类算法C4.5,而C4.5算法在采用大数据量的训练样本集训练时,会造成构造规则集耗时较长,影响CRM系统的整体速度。本文在C4.5算法的基础上提出自适应匹配和交叉验证两种改进方法,有不错的改进效果。

关键词：通信设备制造业 CRM 数据挖掘客户保持潜在客户挖掘