基于协同过滤算法的营销平台的研究与实现

摘要

随着互联网的普及，网络营销得到了快速的发展。为了帮助客户发现更多潜在的用户，提升广告转化率，提高客户收益，各个互联网公司广告投放平台均提供了一系列产品，这时如何将产品高效地推广给客户显得尤为重要。对于百度公司而言，现有的产品推广模式仍然存在投放平台杂乱，维护困难，推广渠道单向，反馈路径长，产品转化率和覆盖率低等问题。为了保持百度公司在广告界的领先位置，解决上述问题已经变得亟不可待。 首先，本文阐述了网络营销发展的背景与当前百度公司产品推广模式存在的问题，以及国内外网络营销和个性化推荐的研究与发展，进一步了阐述本文的研究目标与研究内容。然后，对本文使用的相关理论与技术进行了细致的阐述，包括客户反馈、隐式用户行为数据采集、Web数据挖掘以及个性化推荐技术，为后续的研究奠定基础。接着，重点研究了营销平台的个性化推荐方法，包括数据采集、数据预处理、“客户-产品项”兴趣矩阵模型生成、推荐结果生成四个方面，其中，数据采集主要研究营销平台采集的数据类型以及采集方式；数据预处理主要包括对埋点日志数据进行客户识别操作，对Web日志数据进行无关数据清理、客户识别、会话识别以及路径完善等操作；“客户-产品项”兴趣矩阵模型生成主要研究了该矩阵模型的构建与修正方法；推荐结果生成主要阐述了本文所选用的推荐算法的原理。接下来，对营销平台进行了设计与实现，包括营销平台的需求分析、总体设计、数据库设计以及各个模块的实现。在营销平台研究与实现的同时，对需求进行了全面的验证和测试，并详细分析了测试结果。最后，总结了本文的全部工作，同时对文中一些需要完善与深入研究的方向进行了展望。 本文实现的营销平台在测试通过之后已经正式上线。根据实际的运行情况以及相应的数据统计来看，本文实现的营销平台很好的解决了百度公司产品推广模式存在的问题，为百度商业平台赋予了自营销能力，提高了使用产品的客户量，降低了百度公司的推广成本。本文较好地完成了预期工作。

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