面向智能化市場營銷的數據挖掘方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展，市場營銷朝著智能化方向發(fā)展。一方面，基于互聯(lián)網技術的社交網絡成為市場營銷的重要平臺，受到工業(yè)界和學術界的廣泛關注。另一方面，互聯(lián)網使得信息和數據更加透明化，基于對大量數據的挖掘分析，可以為市場營銷決策提供支持。本文通過研究基于社交網絡的病毒營銷和基于Web的房地產營銷，探索了市場營銷中兩個重要因素，即營銷受眾和售賣時間。
　　本研究主要內容包括：⑴發(fā)現傳統(tǒng)的用于對病毒營銷進行建模的影響力最大化模型下，被影響人

2、群的類別分布通常并不均衡，這意味著被影響人群的多樣性較低，因此我們提出多樣化的影響力最大化計算框架，然后我們提出一類多樣性指標，得到了一個具體的優(yōu)化目標。我們證明，該優(yōu)化目標具有單調非減和子模性質。考慮到計算每個節(jié)點的影響力分布的時間復雜度很高，我們對問題做了一個條件松弛，用種子節(jié)點集合的多樣性代替被影響人群的多樣性。我們進一步將這種思想拓展到影響力最大化的一些啟發(fā)式方法上，如度中心性和PageRank等。實驗結果表明，我們提出的方法可

3、以使得被影響人群更加多樣化，而且可以很容易地在多樣性和影響力之間取得平衡。⑵房地產售賣時間（Days On Market，DOM）是衡量房地產市場活躍程度的重要指標，對于房地產賣家和買家的決策有重要意義。已有的研究注重分析和解釋價格和售賣時間的關系，卻缺乏定論。本研究中，我們將研究重心從價格與售賣時間的關系轉移到通過運用機器學習方法來精確預測DOM。具體地，我們首先獲取了一個商業(yè)地產公司在北京的房地產交易數據集，以及相關的地理信息。基于