基于情感和网络分析的社交网络用户人格预测

人格是对人类之间不同个体特征的高度概括,与人类的行为密切相关.人们在社交网络中的行为同样受到人格的影响,了解社交网络用户的人格对于推荐系统和个性化广告都有很大的价值.已有的关于社交网络用户人格的研究大多仅使用用户数据的统计特征,没有反映用户数据的内在特征.本文提出一种新的社交网络用户人格预测方法,通过综合考虑用户的情感及用户网络分析特征预测用户人格类型,并通过Facebook用户数据分析实验验证了方法对提高人格预测准确率的有效性.     

基于社交网络分析的流量红包客户挖掘与传播模式

电信运营商持续创新流量经营模式与手段,将流量营销与社交化的红包活动相结合,创新推出流量红包活动,激发客户流量使用兴趣。面对社交化流量红包客户特征与传播模式的研究痛点及当前社群建模算法较单一的技术现状,详细研究、对比 6 种社群建模算法的应用效果,筛选出适合流量红包的最优算法,并定位分析核心价值客户群的特征。仿真结果显示,Multi-Level 算法在流量红包场景中表现更好,基于该算法挖掘种子客户、高价值客户、低价值客户和沉默客户 4 种特征客户群的社交网络结构。社交网络分群结论为运营商精准营销、精准推送等营销活动以及沉默客户促活、流失客户挽回等客户运营管理提供了有效指导。     

电信运营商如何利用社交媒体来提升客户体验

正OVUM观点社交媒体正成为电信运营商和客户之间既定的网上沟通渠道。它的使用已从市场营销演变到交付客户服务和支持。电信运营商发现消费者采用社交媒体的驱动因素在于其易用性以及提供给家人,朋友和企业的快速访问。其它原因包括可以自由表达和分享意见,以及可以从社交网络获取大量信息。因此,通信的入站和出站流量正逐步成为电信运营商的市场营销,客户服务和支持战略的一个组成部分。在线管理良好客户体验的因素(如网络聊天)也适用于社交媒体,但社交媒体的社交属性为客户体验增加了一     

数据挖掘助力精细化流量经营

移动互联网时代,移动数据流量正以前所未有的速度在增长,电信运营商面临着增量不增收、流量套餐渗透率不高、自有移动互联网业务推广难等问题。本文结合电信运营商的实际案例,介绍运用协同式过滤、社交网络分析、决策树等数据挖掘技术在流量套餐精确营销、移动互联网业务个性化推荐等流量经营重点工作中的应用和效果。     

基于社交网络分析的通信业务营销研究

通过对社交网络进行介绍,并结合实际案例分析,详细说明了电信业务运营商基于社交网络分析的数据挖掘步骤和方法,同时还指出利用社交网络分析进行电信业务营销适合的领域等.     

基于决策树算法的校园客户识别模型

校园市场是基础电信运营企业细分市场的重要组成部分,对企业核心竞争力的提升和可持续发展具有重要意义。本文主要介绍一种决策树算法的校园客户识别方法。该方法根据决策树算法的基本原理,融合了社交网络扩散原理和打分机制,将其应用到校园客户识别模型建设之中。通过外呼等方法验证客户准确性相比原有模型有了极大提升,证实了该模型的有效性。     

电信大规模社交关系网络图数据挖掘研究

电信技术的发展使得通话网络几乎覆盖了整个社会,对电信运营商来说,这个庞大的社会网络蕴藏着巨大的商机.尤其在日益激烈的市场竞争中,客户关系的维护、客户潜在价值的挖掘以及有针对性地对客户进行营销等对电信图数据的挖掘,受到了强烈关注.通过对比,研究了当前针对类似电信网络的大规模社交关系网络图数据进行挖掘的分布式和单机图计算工具和框架,并对单机图计算工具Graphchi的单机处理数据能力进行了可行性和可用性测试,同时采用单机Graphchi对电信社交关系网络的数据进行了图挖掘研究和应用.     

基于学生消费数据的朋友关系推断与分析

社交网络和数据挖掘是计算机学科相关研究中的热点,文中以湖南理工学院一卡通消费数据为研究对象进行数据挖掘和朋友关系网络的推断。首先对原始数据进行预处理并提取出相关特征建立数据仓库,其次构建消费数据的二分网络映射为单分网络,再采用泊松分布得到统计共现的朋友关系网络,并通过多重假设检验去除随机连边,最后进行方法验证。实验结果表明可以准确地推断出80%以上的在现实生活中真实的朋友关系。     

社交应用:SNS与微博成为应用枢纽

包括社交网络和微博在内的SNS应用已经成为广大网民不可或缺的日常网络应用之一,移动社交应用更成为移动互联网上的主要数据来源之一。在中国,SNS已经占据互联网浏览量的一半之多,并呈现出向移动网络迁移的增长态势。SNS具备实时社交功能,大幅刺激了移动网络数据使用量的增长,使得电信运营     

大数据在移动社交网络的应用研究

在信息时代,在社交网络中,每天都会产生大量的数据。为了有效提高大数据的处理效率,掌握大数据的精准度,我们必须要就大数据在移动社交网络的应用有所了解,作出研究。文章简单介绍了移动社交网络中的大数据的特点,然后提出了移动社交领域的大数据技术应用策略和方法,希望能为移动社交网络结构和行为研究提供理论参考。     

基于聚类分析运营商流量精准营销研究

流量经营是电信运营商的重点工作,基于数据挖掘技术,对潜在客户的精细化分群和营销是流量经营的重要手段之一。本文利用了聚类分析随机抽取25万电信运营商客户进行统计分析,根据结果分为 4 类客户,本文对这4 类客户进行流量特征描述,给运营商精准化流量产品营销提供了参考 。     

数据挖掘技术及其在经营分析系统中的应用

为了在市场竞争中保持及发展客户、提升客户价值,运营商迫切需要了解客户的行为特征以及业务发展、收益、营销、服务等方面的运营情况,以便及时制定更加合理和高效的经营策略,更好地在竞争中掌握主动.于是,电信企业纷纷着手建立数据仓库和在线分析处理(OLAP)系统,通过对运营支撑系统多年积累的业务数据进行整合和分析,以获得有价值的分析结果.但是,OLAP侧重的是对历史数据的分析,回答的是"过去发生了什么和为什么会发生"的问题,而运营商在对过去和现在的经营状况进行分析掌握的同时,更加渴望对整个企业未来的发展状况做出比较完整、合理、准确的分析和预测,于是,数据挖掘技术由于能够发现潜在的知识以及能够回答"将要发生什么"的问题而被电信企业加以"重用".本文简要阐述了数据挖掘技术、主要模型及方法、数据挖掘的实施步骤,并结合具体的案例说明数据挖掘在电信行业经营分析系统中的应用.     

CRM在中国电信业中的应用

客户关系管理(CRM)是基于数据仓库的信息分析系统。它利用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的需求,从而为企业确定市场方向,巩固和发展新老客户提供依据。中国加入WTO后,面对即将来临的电信市场大战,国内电信运营商必须调整经营观念,加快CRM的建设。     

基于AHP的电信运营商移动业务套餐评估研究

套餐是获取移动用户、赢得市场竞争的营销手段之一,其运用的好坏将直接影响电信运营商移动业务发展.本文尝试从用户、收入、业务量等维度入手,运用层次分析法构建移动业务资费套餐评估模型,对套餐进行评估分析,以期提出有针对性的建议,支撑电信企业营销管理工作.     

基于大数据的小V网业务渗透率提升策略研究

随着大数据分析技术的发展,在电信运营商的营销支撑中大数据的挖掘分析变得举足轻重。结合广西移动小V网业务的发展,提出了引入基于大数据的小V网业务精准营销平台的网络架构和基于聚类分析方法的用户行为分析模型构建的思路和方法。     

一种家庭宽带用户精细化划分的方法

针对家庭宽带用户如何精细化营销,基于数据挖掘技术,提出一种家庭宽带用户精细化划分的方法。通过对52万家庭宽带用户进行精细化划分,得到5类划分结果。结合电信运营商营销特点,对这5类进行特征描述,提供运营商精细化营销服务参考。     

基于SNA的群体推荐系统的研究

由于信息爆炸问题,如何为用户提供有效的个性化信息服务已得到广泛关注,而随着社交网络的流行及其带来的大量网络群体,如何为群体提供更好的个性化推荐服务也变得越来越重要.文中不仅考虑用户的兴趣偏好,同时利用社会网络分析法（Social Network Analysis,简称SNA）衡量用户之间的社会关系,将此因素融入推荐过程,实验证明此方法能够取得较好的推荐效果.     

一种面向移动增值业务营销的IT支撑模式研究

随着移动互联网的不断发展,移动增值业务作为信息消费的主体,成为各大运营商越来越重要的经营收入来源和业务增长点。相对于传统电信业务,移动增值业务产品具有小众群体性、多样性、营销不易定位等特点,从而增加了营销的难度。通过分析现有移动增值业务营销模式及存在的问题,提出了一种面向多种移动增值业务场景和全流程闭环管理的IT支撑模式,为移动增值业务营销提供了一种全新的、融合的IT支撑思路和手段。