基于内容偏好的移动客户互联网访问行为分析

• 作者: 刘陈伟 吕佳 周飞飞 宫婧
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 内容偏好 访问行为分析 改进ORAR关联规则算法
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 149-152
• 分类号: TP31
• 字数: 3427字
• 语种: 中文

摘要

文中主要研究基于内容偏好的移动客户互联网访问行为.首先,进行移动客户互联网访问偏好内容的细分,对原始数据进行剔除噪声数据及转化数据为布尔类型的预处理.其次,基于改进的ORAR关联规则算法分析布尔类型的数据,挖掘出各偏好间的关联程度.最后,根据移动公司提供的4万条移动客户互联网访问的随机数据对改进的ORAR关联规则算法进行验证,得到各个子偏好间的关联程度且改进的算法使结果更加准确.结果表明,根据关联程度能够能有效命中目标客户群的偏好访问内容,借此向特定用户推销相关的业务,从而达到精确营销、获得最大客户满意度的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫婧	南京邮电大学理学院	35	222	8.0	14.0
2	周飞飞	南京邮电大学理学院	4	15	3.0	3.0
3	吕佳	南京邮电大学理学院	1	8	1.0	1.0
4	刘陈伟	南京邮电大学理学院	1	8	1.0	1.0