论文部分内容阅读
近年来,移动互联网发展迅速。2012年7月,CNNIC公布的数据显示,60%的人通过移动设备接入互联网。移动互联网用户规模已不容小视,移动互联网市场潜力巨大。中国电信运营商非常重视移动互联网市场,密切关注着其可能带来的巨大商机。目前,各大运营商都在采取积极措施,分析用户的上网行为特征,从而找出目标客户群,根据客户群的不同向其提供差异化的服务,进而达到精准营销的目的。在此背景之下,本文提出并实现了一个基于URL的网页分类算法。该算法利用URL的特征频率进行网页分类,是一个具有较低计算复杂度的网页分类算法。应用该算法本文实现了一个基于URL分析的移动互联网用户分群系统,根据移动用户的上网行为轨迹实现了用户分群,通过设定营销规则,发现群组中符合营销规则的目标客户。本文的研究工作主要包括以下几方面:第一,本文研究了传统的网页分类算法和文本分类算法,在此基础上提出了一种基于URL的网页分类算法,该算法仅利用网页的URL特征对网页进行分类,算法主要特点就是计算复杂度低,速度快。第二,根据某省移动公司的营销需求,设计了一个基于URL分析的移动互联网用户分群系统。该系统采用本文提出的基于URL的网页分类算法,对DPI日志中的URL进行分类,实现了移动互联网用户分群;本系统与移动公司的广告分发系统直接相连,可以实现对目标用户的精确营销。第三,本文通过一个营销实例验证了用户分群系统的功能,分析了系统的精确营销效率。