基于Web數(shù)據(jù)挖掘的微博用戶特征研究.pdf

1、Intemet網(wǎng)是當今世界上具有最密集和最豐富資源的地方,也是人們獲得信息的重要場所。互聯(lián)網(wǎng)改變了傳統(tǒng)的營銷模式,在現(xiàn)代電子商務模式下,改進與提高企業(yè)與客戶之間的關系成為客戶關系管理的重點研究內容。分析用戶特征變成企業(yè)關注的重點所在,企業(yè)需要獲取與客戶相關的所有信息,并且依據(jù)這些適時地改變企業(yè)的營銷策略。
　　在網(wǎng)絡貿易快速發(fā)展的今天,對客戶行為的分析的變得越來越重要。怎樣維持企業(yè)的現(xiàn)有用戶、挖掘潛在的用戶;怎樣對用戶成功的實現(xiàn)交

2、叉或關聯(lián)銷售,怎樣避免用戶的作弊行為,這些問題是決定電子商務成敗的關鍵。然而作為一個最新的信息分析技術,Web數(shù)據(jù)挖掘剛好能夠變成企業(yè)更好地解決電子商務問題的方法。
　　本文研究了微博用戶之間的關系和行為特征,包括用戶之間關系聯(lián)系、用戶的聚類分類以及用戶行為特征等;通過一些數(shù)據(jù)的分析對比,闡明用戶分類、用戶行為特征分析的含義、用戶社區(qū)劃分的研究。并且討論了Web數(shù)據(jù)挖掘的幾種方法、數(shù)據(jù)集的收集以及Web數(shù)據(jù)挖掘在用戶關系和用戶特征

3、中的使用。在此基礎上,分析了基于Web挖掘的用戶關系和行為特征,利用SAS等數(shù)據(jù)挖掘建模軟件對微博用戶數(shù)據(jù)進行用戶關系和用戶行為分析建模,通過對數(shù)據(jù)的聚類和關聯(lián)分析等發(fā)現(xiàn)用戶特征幫助微博企業(yè)進行針對性營銷,提高微博企業(yè)競爭力。研究Web數(shù)據(jù)挖掘技術在用戶行為特征分析上的優(yōu)勢。通過對微博用戶相關資料和信息進行研究再對用戶進行分類以及對不同用戶進行特征挖掘,主要采用kI均值聚類算法對微博用戶進行細分分類,完成了模型的建立與實現(xiàn),并根據(jù)用戶屬