基于云计算的用户精准营销支撑平台设计与实现

摘要

伴随着智能终端的快速推广，移动广告这个行业也在快速发展，有着广阔的前景，被视为新时代的蓝海，具有非常大的掘金机会及重要意义。相关研究数据显示，2011年，中国移动广告市场规模已经达到35.1亿元，环比增长53.3％，估计到2015年市场规模将达到200亿元。伴随着移动广告行业高速发展，智能手机用户也正变得愈来愈适应移动广告，并且高兴收到与他们日常生活有关的品牌信息。可是，它碰到的现实问题也有很多，其中之一就是怎么给用户提供有价值的广告。价值可以从三个方面考虑，实惠价值、信息价值和娱乐价值。发现这些价值需要从大量的用户基础数据中通过数据分析、数据挖掘去洞察用户的真正需求，以便于精准投放广告。
　　基于以上背景，本文给出了一个基于云计算的用户精准营销支撑平台的设计与实现，它使用HugeTable提供海量信息存储、高性能数据查询，使用Hive和Master原生接口访问用户数据。该平台以用户个人数据、业务数据、消费行为、动态行为等数据为基础，通过数据挖掘实现客户细分，以给用户贴标签的为服务模式，以提供满足广告投放的客户列表为输出，提供其它业务平台需要的用户群。经过这样的方式，可以有效连接广告主、用户和各个业务平台，来实现广告的精准投放，以便较好地满足广告主、运营商和用户这三者的利益。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 论文选题背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 移动广告发展现状

1．2．2 客户细分研究现状

1．3 论文的主要研究内容

2 移动广告客户细分及作用

2．1 客户细分

2．1．1 客户细分基本概念

2．1．2 客户细分推动因素

2．1．3 有效客户细分的特征

2．1．4 传统客户细分的方法

2．1．5 基于数据挖掘的客户细分

2．2 移动广告客户细分的作用

2．3 本章小结

3 移动广告精准营销支撑平台与贝叶斯算法客户分群

3．1 移动广告和精准营销支撑平台

3．1．1 移动广告业务发展分析

3．1．2 移动广告营销策略

3．1．3 精准营销和移动广告精准营销支撑平台

3．2 贝叶斯客户分群

3．2．1 贝叶斯分类器

3．2．2 朴素贝叶斯分类分为三个阶段

3．2．3 分群算法设计

3．3 本章小结

4 HugeTable云计算平台简介

4．1 云计算概念

4．2 Hadoop概述

4．3 HDFS的简介

4．4 MapReduce简介

4．5 Hbase简介

4．6 Hive简介

4．7 HugeTable平台简介

4．8 本章小结

5 基于云计算的用户精准营销支撑平台的设计与实现

5．1 精准营销支撑平台在云环境中的位置

5．2 系统功能架构

5．3 用户数据分析与处理方法

5．3．1 云计算流程

5．3．2 用户数据分析与处理总体流程

5．3．3 用户属性数据生成方法

5．3．4 用户业务特征生成方法

5．3．5 用户标签分析方法

5．4 模型管理

5．4．1 属性元数据

5．4．2 业务特征类元数据

5．4．3 业务特征元数据

5．4．4 标签类元数据管理

5．4．5 标签元数据

5．5 服务接口设计

5．6 本章小结

6 结论

致谢

参考文献