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基于终端应用的客户需求预测模型研究及系统实现的开题报告
开题报告
一、研究背景
当前，移动互联网的快速发展使得终端应用更加普及，各类应用层出不穷，客户需求也愈发多元化。面对这样多样的需求，如何准确、及时地预测客户需求成为亟待解决的问题。传统的需求分析方法往往依赖于客户反馈或调查问卷，这种方法成本较高且易受到样本偏差等因素的影响。因此，利用大数据技术和机器学习算法预测客户需求成为了一个新的研究方向。
二、研究目的和意义
本研究旨在利用机器学习算法和大数据技术构建一个基于终端应用的客户需求预测模型，并设计相应的系统实现。通过对大量的终端应用使用数据进行分析和建模，从而实现对客户需求进行准确预测。本研究的意义在于：
1.提高客户需求分析的效率和准确性：基于终端应用的客户需求预测模型可以自动化地对大量的数据进行分析和建模，从而提高客户需求分析的效率和准确性。
2.提高产品设计的质量：通过对客户需求的准确预测，可以为产品设计提供更加客观准确的指导，从而提高产品设计的质量。
3.促进企业发展：准确预测客户需求可以为企业提供更加明确的方向，从而促进企业的发展。
三、研究内容和方法
1.研究内容：
1.1终端应用使用数据的获取和处理：本研究将通过爬取终端应用商店的数据、桌面应用的用户行为数据等方式获取大量的终端应用使用数据，并进行有效的数据处理和清洗。
1.2特征工程及特征选择：对于获取到的终端应用使用数据，本研究将通过特征工程和特征选择的方式提取出其中的关键特征，并进行数据降维和特征筛选。
1.3建立客户需求预测模型：本研究将采用机器学习算法，使用已处理好的数据建立客户需求预测模型。
1.4系统实现：本研究将设计一个基于终端应用的客户需求预测系统，并实现模型的在线、离线使用、维护等功能。
2.研究方法：
2.1数据获取和处理：采用Python进行终端应用商店的数据爬取，使用Pandas等工具对数据进行处理和清洗。
2.2特征工程及特征选择：采用特征转换、降维和特征筛选等方法对数据进行预处理。
2.3建立客户需求预测模型：采用机器学习算法，包括分类算法、回归算法等建立客户需求预测模型。
2.4系统实现：针对所设计的模型，使用Java语言实现一个基于终端应用的客户需求预测系统。
四、预期成果
1.基于终端应用的客户需求预测模型：本研究将建立一个基于机器学习算法和大数据技术的客户需求预测模型，实现对客户需求的准确预测。
2.针对客户需求预测模型的系统实现：本研究将针对已建立的模型，使用Java语言实现一个基于终端应用的客户需求预测系统，该系统可以支持模型在线、离线使用，维护等功能。
五、进度安排
本研究计划用时六个月，预计完成进度如下：
第1-2个月：数据收集和预处理
第3-4个月：建立客户需求预测模型
第5-6个月：进行系统实现和性能测试，撰写毕业论文
六、参考文献
1.李舒雯etal.一种面向电商的客户需求预测模型[J].电子科技大学学报,2017,46(4):688-694.
2.付波,焦宇飞.基于混合特征的客户需求分类预测[J].计算机研究与发展,2021,58(3):701-718.
3.沈冬梅,晏玥.基于深度学习的客户需求预测研究[J].情报杂志,2019,38(2):117-121.
4.李忠阳.基于RFM模型和随机森林的客户需求预测研究[J].软件导刊,2020,19(5):266-269.
5.徐鹏.基于LSTM网络的客户需求预测算法研究[J].软件导刊,2019,18(16):164-167.