手机资费套餐推荐方法及系统的初步实现

摘要

随着电信市场重组，以及开展全业务运营和3G牌照的发放，中国通信市场发生了深刻变革，市场竞争口益激烈，各运营商都十分迫切地希望从各个方面提升对客户的精细化服务水平，提高客户满意度。手机资费套餐作为通信行业进行客户获取、价值提升、维系挽留的一个重要工具。如何充分利用这一工具，既让客户满意，又使企业从中获益，是当前亟需解决的问题。因此，从用户需求的角度出发，找寻科学的手机资费套餐推荐方式，设计合理高效的手机资费套餐推荐系统显得尤为重要。
　　基于此背景，本文主要研究了如何在用户消费行为多样化的前提下，为用户提供更为人性化的准确的手机资费套餐推荐的问题。从用户的角度出发，并参考一般的推荐方法，主要提出了三类针对于不同消费习惯人群的手机资费套餐推荐方法。
　　首先，针对由于职业性质而影响手机消费情况的用户群，通过实例详细阐述了以数据分类技术作为理论基础的数据分类处理过程，及各个手机资费套餐在各分类中的权重取值规则，并且通过寻找最小邻居来解决无法确定用户数据类型时的分类过程，设计了以职业种类与收入水平为推荐条件的推荐界面，提出了根据用户类型而推荐该类型下权重较高的手机资费套餐的推荐方式。
　　然后，针对存在手机资费套餐历史消费数据并希望了解自身消费习惯的用户群，以二次平滑预测方法作为理论依据，设计了通过用户输入手机号而获得用户历史消费数据的推荐界面，提出了根据预测结果为用户进行手机资费套餐推荐的推荐方式。
　　接着，针对无法明确给出每月准确消费量的用户群，提出了如下两种模糊推荐方法。
　　(1)建立了基于区间模糊数理论的数据处理方法，设计了针对手机资费套餐各个属性的最小消费量、最大消费量及对消费属性语义评价为推荐条件的用户推荐界面，并且通过实例进行了推荐说明。
　　(2)以模糊四则运算为基础建立了现有手机资费套餐相对于用户需求的基本消费的具体算法，设计了以三角模糊形式进行用户需求输入的推荐界面，分析了可能出现的手机资费套餐模糊费用的隶属函数种类，并且以九种模糊排序方法为基础对手机资费套餐推荐实例进行了模糊排序比较。
　　最后，在所提出的手机资费套餐推荐方法的基础上，应用Flash Builder和VisualStudio开发平台，结合SQL Server数据库，设计并初步实现了手机资费套餐推荐系统。该系统包含推荐模块、排行榜及资费详情等主要功能模块。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的背景与来源

1．2 课题的研究目的与意义

1．3 研究的目标与内容

1．4 研究的技术路线与方法

1．5 论文的结构安排

1．6 本章小结

第2章 相关研究综述

2．1 手机资费套餐简介

2．1．1 手机资费套餐的概念

2．1．2 手机资费套餐的设计原理

2．1．3 资费套餐的营销分析

2．2 推荐系统简介

2．2．1 推荐系统的概念与定义

2．2．2 用户建模模块

2．2．3 推荐对象模块

2．2．4 推荐算法模块

2．3 手机资费套餐推荐系统的现状

2．3．1 国外现状

2．3．2 国内现状

2．4 模糊排序

2．4．1 模糊排序简介

2．4．2 常用模糊排序方法

2．5 本章小结

第3章 数据分类技术在手机资费套餐推荐系统中的应用

3．1 数据分类技术的理论依据

3．2 数据挖掘分类推荐在推荐模块中的实现过程

3．2．1 模块功能描述

3．2．2 数据处理阶段

3．3 寻找最近邻居

3．4 本章小结

第4章 二次平滑方法在手机资费套餐系统中的应用

4．1 二次平滑预测手机资费套餐推荐方法的原理

4．2 二次平滑预测手机资费套餐推荐的应用

4．2．1 二次平滑在手机资费套餐推荐系统中的应用思路

4．2．2 初始化数据选取

4．2．3 二次平滑预测方法在手机资费推荐系统中的应用示例

4．3 本章小结

第5章 模糊数在手机资费套餐推荐系统中的应用

5．1 模糊输入的手机资费套餐推荐的相关名词定义

5．2 区间模糊数输入的手机资费套餐推荐方法的应用

5．2．1 区间模糊数输入的推荐方法计算过程

5．2．2 区间模糊数输入的推荐方法的优缺点

5．3 以三角模糊数输入的手机资费套餐推荐方法

5．3．1 三角模糊输入的手机资费套餐推荐的具体算法

5．3．2 手机资费套餐分项模糊费用的累加

5．3．3 需求超出手机资费套餐属性赠送量的费用总和的示例说明

5．4 模糊排序在手机资费套餐推荐系统中的应用

5．5 本章小结

第6章 手机资费套餐推荐原型系统的设计与开发

6．1 系统总体目标

6．2 系统总体设计

6．2．1 系统的体系结构及开发环境

6．2．2 系统的功能结构

6．3 系统数据库设计

6．4 系统实现及各手机资费套餐推荐功能模块的应用

6．5 本章小结

第7章 结论与展望

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

致谢