基于云计算的用户精准营销支撑平台设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 移动广告发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 客户细分研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 移动广告客户细分及作用 | 第13-22页 |
| 2.1 客户细分 | 第13-20页 |
| 2.1.1 客户细分基本概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 客户细分推动因素 | 第14-15页 |
| 2.1.3 有效客户细分的特征 | 第15-16页 |
| 2.1.4 传统客户细分的方法 | 第16-17页 |
| 2.1.5 基于数据挖掘的客户细分 | 第17-20页 |
| 2.2 移动广告客户细分的作用 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 移动广告精准营销支撑平台与贝叶斯算法客户分群 | 第22-27页 |
| 3.1 移动广告和精准营销支撑平台 | 第22-23页 |
| 3.1.1 移动广告业务发展分析 | 第22页 |
| 3.1.2 移动广告营销策略 | 第22-23页 |
| 3.1.3 精准营销和移动广告精准营销支撑平台 | 第23页 |
| 3.2 贝叶斯客户分群 | 第23-26页 |
| 3.2.1 贝叶斯分类器 | 第23-24页 |
| 3.2.2 朴素贝叶斯分类分为三个阶段 | 第24页 |
| 3.2.3 分群算法设计 | 第24-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 HugeTable云计算平台简介 | 第27-37页 |
| 4.1 云计算概念 | 第27页 |
| 4.2 Hadoop概述 | 第27-28页 |
| 4.3 HDFS的简介 | 第28-30页 |
| 4.4 MapReduce简介 | 第30-32页 |
| 4.5 Hbase简介 | 第32-33页 |
| 4.6 Hive简介 | 第33-34页 |
| 4.7 HugeTable平台简介 | 第34-36页 |
| 4.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 基于云计算的用户精准营销支撑平台的设计与实现 | 第37-53页 |
| 5.1 精准营销支撑平台在云环境中的位置 | 第37-38页 |
| 5.2 系统功能架构 | 第38-39页 |
| 5.3 用户数据分析与处理方法 | 第39-49页 |
| 5.3.1 云计算流程 | 第39-40页 |
| 5.3.2 用户数据分析与处理总体流程 | 第40-41页 |
| 5.3.3 用户属性数据生成方法 | 第41-42页 |
| 5.3.4 用户业务特征生成方法 | 第42页 |
| 5.3.5 用户标签分析方法 | 第42-49页 |
| 5.4 模型管理 | 第49-51页 |
| 5.4.1 属性元数据 | 第49-50页 |
| 5.4.2 业务特征类元数据 | 第50页 |
| 5.4.3 业务特征元数据 | 第50页 |
| 5.4.4 标签类元数据管理 | 第50-51页 |
| 5.4.5 标签元数据 | 第51页 |
| 5.5 服务接口设计 | 第51-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结论 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
