基于聚類(lèi)的用戶特征分析.pdf

1、在信息時(shí)代，傳統(tǒng)的管理思想已經(jīng)顯得力不從心，企業(yè)的宗旨正在經(jīng)歷著由“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)變。通過(guò)用戶特征分析，企業(yè)可以更好地理解用戶，發(fā)現(xiàn)用戶的行為規(guī)律?；谶@些理解和規(guī)律，市場(chǎng)專(zhuān)家可以制定相應(yīng)的市場(chǎng)策略，同時(shí)還可以針對(duì)不同用戶組進(jìn)行交叉分析，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)用戶群體間的變化規(guī)律。用戶特征分析背后的思想是找到一組和某一個(gè)特定的用戶在很多方面都相似的用戶群?；谶@種思想，可以利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分析技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶特征分析。聚類(lèi)

2、分析是一種重要的人類(lèi)行為，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在許多領(lǐng)域中，包括模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、圖像處理，以及市場(chǎng)研究。另一個(gè)方面，隨著web2.0的興起和迅速發(fā)展，又出現(xiàn)了大量新興的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)，如社會(huì)化標(biāo)簽。利用這些新的技術(shù)，可以很好地輔助聚類(lèi)分析技術(shù)，從而對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的特征進(jìn)行挖掘和分析。本文以用戶特征分析為目的，以聚類(lèi)分析技術(shù)為手段，以社會(huì)化標(biāo)簽為輔助，對(duì)基于聚類(lèi)的用戶特征分析展開(kāi)了研究。 本文的具體工作包括以下幾個(gè)方面： (1)基

3、于狀態(tài)信息的蟻群聚類(lèi)算法。根據(jù)已有的蟻群聚類(lèi)算法存在的空間和時(shí)間上的一些缺點(diǎn)，提出了一種新的基于狀態(tài)信息的蟻群聚類(lèi)算法SI-ACC，通過(guò)引入螞蟻的狀態(tài)信息，以及螞蟻的行為模式和感覺(jué)閾限等概念，改善了算法的質(zhì)量和自適應(yīng)程度。 (2)基于蟻群聚類(lèi)的用戶特征分析。利用SI-ACC算法對(duì)真實(shí)的申請(qǐng)銀行信用卡的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類(lèi)分析。算法成功地將客戶聚成了不同的幾個(gè)類(lèi)，通過(guò)進(jìn)一步的分析得出了每一類(lèi)客戶的特征，為銀行發(fā)放信用卡和對(duì)客戶進(jìn)行價(jià)

4、值和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了決策支持。 (3)基于社會(huì)化標(biāo)簽的單個(gè)用戶的興趣特征分析。針對(duì)web2.0中用戶的興趣屬性，提出了一種基于標(biāo)簽組的用戶興趣標(biāo)簽圖的建立和更新算法TC-Graph，該算法綜合了質(zhì)樸的方法和共存的方法各自的優(yōu)點(diǎn)，并在計(jì)算圖中結(jié)點(diǎn)和邊的權(quán)重方面進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新。通過(guò)該算法，較好地以興趣標(biāo)簽圖和有序標(biāo)簽組的形式反映了單個(gè)用戶的興趣特征。 (4)基于社會(huì)化標(biāo)簽的群體用戶的興趣特征分析。為了計(jì)算用戶之間興趣的相似性