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关联挖掘!电子商务环境下UGC的数据挖掘营销应用

导读:本论文是一篇免费优秀的关于关联挖掘论文范文资料。

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(戴尔公司,上海 200051)

摘 要:随着在线旅游电子商务的不断兴起,基于旅游电子商务的UGC平台也应运而生.文章以携程旅行网为研究环境,网站上攻略社区平台下的问答类UGC为研究对象,基于该平台自有的UGC标签元体系,通过数据挖掘中的关联算法对UGC项集进行了信息挖掘和规则提取,并进一步将以上两类产物应用于针对现有旅游电子商务平台的精准营销案例设计中,从而体现新型信息技术在此类平台上的潜在实践价值.

关键词:数据挖掘;精准营销;旅游电子商务;携程旅行网;攻略社区平台  文献标识码:A

中图分类号:F713  文章编号:1009-2374(2015)07-  DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.

1 旅游电子商务网站的发展背景及意义

我国现有的在线旅游网站可主要分为以下四类:

1.1 旅游相关企事业自建网站

该类网站以门户网站为伊始态,建站时间较早.随着Web2.0时代的来临乃至鼎盛以及电子商务在中国的普及,该类网站上用于辅助完善O2O模式的交易功能也日趋成熟.

1.2 旅游电子商务服务网站

此类网站上集成了旅游相关交易诸如机票、酒店及景点门票等产品信息入口, 服务实为无形但引流产品有形.此类网站以前期携程旅行网为典型代表.

1.3 UGC型在线旅游网站

此类网站主营无形产品,平台用户互动性较强,实物交易性较弱,主要以旅游信息的分享和用户生成内容(即UGC)形式呈现,如蚂蜂窝、携程攻略社区(前驴评网).

1.4 综合性在线旅游网站

此类网站客户、产品基础较大,运营基底较为扎实,以以上三类网站集成形式出现,以现阶段携程旅行网为典型代表.

从互联网发展角度来看,前两类网站均较为贴合Web1.0时代产物的特点,第三类UGC型在线旅游网站在功能和运营模式上都符合Web2.0时代下由用户单向下载操作演化至下载、上传双向操作并重的趋势,而第四者则迎合了即将到来的Web3.0时代预期,逐步通过上下载操作的劳动价值化稳固并提升基于互联网的多向沟通及信息价值.

2 旅游电子商务环境下UGC的数据挖掘

以UGC型旅游电子商务平台携程攻略社区为背景,笔者获取了以“上海”为主检索词的60条旅游资讯类UGC并对每一条UGC进行了四类信息(UGC文字内容、发表日期、标签元以及对应链接页)的摘取工作,继而将标签元全部录入相应表单中方便通过matlab程序进行的基于关联算法的规则挖掘操作.

2.1 本次UGC数据挖掘平台选择缘由

从2014年5月8日携程旅行网发布的第一季度的业绩数据报表可得知,其攻略社区平台相关用户总量已突破9000万人次,每日活跃的用户数量高达150万人次;此外在用户生成内容层面,携程攻略社区用户的点评总量已超过3000万条,旅游原创类UGC,即旅行游记总量接近30万篇,每日游记新增分享量超过500篇,旅游咨询类UGC,即旅游问答总量超过60万条,每日提问、回答量近3000条.

从以上信息可得出如下结论:一方面,携程旅行网攻略社区平台的UGC无论是在质量还是数量亦或是真实性上均处在行业的较高水准,坚实且值得信赖,因此有理由相信在该环境下进行的针对用户行为的特征挖掘及分析也会相对典型且更具普适性;另一方面,基于携程网的一站式服务背景,庞大的旅游产品(包括旅游线路产品、机票业务产品、酒店业务产品等)及其良好运作,都为新兴的互联网时代下海量的商品数据、信息数据、会员用户数据打开了基底,为基于大数据技术的精准营销做好了铺垫,从而长远地为用户带来更好的

体验.

2.2 本次UGC数据挖掘实践

2.2.1 数据数字化.因基于matlab进行关联算法的数据挖掘过程所针对的读取对象必须为机器语言,为此笔者首先通过数字化的方法将标签元信息转化为布尔值录入到对象表格中,以便通过matlab程序读取.

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对象表格中横向为抽样的60条UGC数据,纵向为这60条数据涉及到的所有标签元.1表示该条UGC包含了此标签元,0表示不包含.

2.2.2 挖掘实施及结果.鉴于旅游咨询类UGC标签元内容涵盖类型较广(包括旅游地名、旅游时长、出行工具等名词类别)、离散性较大的特质,笔者将算法支持度取值2.0,关联项集分别取值2、3、4(即60组目标项集中有2项、3项、4项关联项集同时出现的概率为3%),利用matlab程序完成关联算法的挖掘实施.

二项关联项集挖掘结果如表1所示:

三项关联项集挖掘如表2所示:

四项关联项集挖掘如表3所示:

2.3 基于数据挖掘结果的邮件推送精准营销

邮件营销指的是在用户事先许可的前提下,企业以电子邮件为沟通渠道,通过发送特定形式邮件的方式向一些目标用户传递企业产品或其他有用信息的一种网络营销手段.

笔者设计的精准营销下的邮件营销将针对上一节中挖掘到的三项集、四项集结果进行利用,之所以选择三项集和四项集是因为该两类标签元的支持度较高,意味着需求的预测能力较强,在推送过程中能更好地对目标客户进行对点.

2.3.1 基于数据挖掘结果的邮件营销策划.首先我们从上一章中的三项关联项集及四项关联项集的标签元挖掘结果中经过语言组织后获得三条信息需求:(1)三月上海至婺源、三清山的旅游线路需求,其中特别强调对天气的了解诉求(笔者分析这可能与婺源以油菜花为旅游特色,而油菜花花期又与天气状况息息相关顾促成此特殊诉求);(2)上海虹桥机场的交通详情了解需求;(3)上海至萧山机场的交通了解需求.

2.3.2 邮件详述.以三月上海至婺源、三清山的旅游线路需求为邮件推送主题,笔者进行了基于邮件的策划设计,详述如下:

将邮件中针对标签元挖掘结果自动摘取的相关问答,聚合在一个邮件中并进行推送;把旅游平台的婺源相关自由行产品的聚合推送,考虑到在UGC类平台上活动的用户通常拥有更强自由出行意愿,故此板块应当通过后台规则设置,直接抓取对应相关目的地的自由行产品进行推送;同时还有对应目的地下当天天气的预报,这一点很好地迎合了挖掘结果中用户在去往婺源、三清山两个目的地时对天气状况的强烈诉求.

总结来看,精准推送的邮件营销优点在于推送的内容通过关联算法的预测将会更符合用户的兴趣本意从而吸引更多的流量点击,同时因为现有的不少旅游电子商务网站支持邮箱注册,故此渠道可实施性也相对较高,但好的邮件营销也对其精准的主题判断程度要求甚高,倘若推送频率过高而主题精准性却不到位,则用户在此类邮件的倾向性上很容易产生被动情绪而将其屏蔽.

10.关联销售与套餐搭配(数据挖掘) 视频时长:50:11 10.关联销售与套餐搭配(数据挖掘) 播放:42844次 评论:8140人

因此挖掘技术的精准,关联算法的到位以及邮件聚合发送频率的设置在此类营销应用中都占有着十分重要的地位.

参考文献

[1] 杨艳蓉.3G技术对个性旅游发展的积极影响[J].开发研究,2013,(5).

[2] 张海鸥.旅游电子商务运行机制的研究框架设计[J].求索,2013,(8).

(责任编辑:王 波)

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