用户行为分析和数据挖掘模型研究和应用专题培训课件.ppt

介绍框架用户个体属性判别模型
用户社交属性判别模型
用户的业务偏好分析模型
基于群体相似性的智能推荐模型总体框架模型描述（一级）模型描述（二级）模型应用用户属性及标签计算过程介绍框架用户个体属性判别模型
用户社交属性判别模型
用户的业务偏好分析模型
基于群体相似性的智能推荐模型研究目标和意义研究方法阶段一：接口检测
检测配置文件，读取数据访问权限
阶段二：数据校验
检测表结构，清洗数据
检查实体完整性和参照完整性
运行状态检测
检测模型运行状态，运行提示阶段三：OD提取（时间+空间优化）
出现频率大的基站区频繁度得到增强
出现次数下限大的基站区频繁度得到增强
周期性规律更显著的基站区得到突出
模型识别效果测试关系识别可视化可视化示意
介绍框架用户个体属性判别模型
用户社交属性判别模型
用户的业务偏好分析应用模型
基于群体相似性的智能推荐模型业务偏好应用模型研究的需求
如何根据客户的数据业务行为、基础画像、互联网行为，研究客户的业务偏好以及内容、时间等偏好，针对当前数据业务沉默客户、潜在客户开展激活与推荐。
研究业务偏好应用模型的意义
以用户为导向，满足用户个性化需求，比传统的大众推荐效果更好。
以真实数据为依据进行分析，实现对用户的精准定位和精确推荐。
有利于节约成本、提高利润水平，保留和吸引更多用户。基于结构化数据的偏好分析模型输入数据业务偏好计算业务偏好计算基于文本的内容过滤推荐模型基于文本的内容过滤推荐模型基于文本的内容过滤推荐模型介绍框架用户个体属性判别模型
用户社交属性判别模型
用户的业务偏好分析应用模型
基于群体相似性的智能推荐模型基于协同过滤的推荐模型基于协同过滤的推荐模型基于FPTree的关联规则推荐模型基于FPTree的关联规则推荐模型基于社会网络的推荐模型基于社会网络的推荐模型模型特点现网应用实验