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1、智能手機(jī),移動(dòng)商務(wù)已經(jīng)越來(lái)越普及,關(guān)聯(lián)到我們生活的各個(gè)方面。不僅如此,掌上電腦、IPAD等移動(dòng)設(shè)備具備了讓我們隨時(shí)隨地的與人交流、瀏覽網(wǎng)頁(yè)、買(mǎi)賣(mài)股票、支付等等一系列令人難以割舍的功能。我國(guó)的移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)超過(guò)7億,顯然,相比于電腦,移動(dòng)電話(huà)的普及率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于電腦。在第三代移動(dòng)商務(wù)中,作為移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商,需要更安全、更精確的商業(yè)推廣營(yíng)銷(xiāo)與個(gè)性化推薦。在面對(duì)大量的移動(dòng)數(shù)據(jù)面前,如何做到這些,則需要大量的數(shù)據(jù)挖掘與更科學(xué)的智能分析與隱私保護(hù)。雖然隱私
2、保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在已經(jīng)成為越來(lái)越被關(guān)注的對(duì)象,但在國(guó)內(nèi)外的研究當(dāng)中,將真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘仍然較為罕見(jiàn)。而本文正是基于Rakesh Agrawal擾動(dòng)隱私保護(hù)理論,利用智能分析得出移動(dòng)數(shù)據(jù)中所需要挖掘的相關(guān)知識(shí)。而本文主要的研究?jī)?nèi)容如下:
首先,本文在數(shù)據(jù)挖掘與隱私保護(hù)的理論基礎(chǔ)上,對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)中的智能分析進(jìn)行了探討。
其次,本文對(duì)大量原始的移動(dòng)數(shù)據(jù)做出商業(yè)理解,數(shù)據(jù)預(yù)處理,并構(gòu)建了出了客戶(hù)提醒業(yè)務(wù)的決
3、策樹(shù)模型、業(yè)務(wù)推薦的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型和客戶(hù)細(xì)分的聚類(lèi)模型。并得到了有效的商業(yè)結(jié)論。
最后,將Agrawal的隱私保護(hù)算法應(yīng)用到上述三個(gè)模型中,得到了各種影響因素間的相互關(guān)系,對(duì)影響關(guān)系作出定性分析,并通過(guò)實(shí)例對(duì)假設(shè)模型進(jìn)行驗(yàn)證和修正,構(gòu)建了基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘模型。
研究結(jié)果表明,通過(guò)定量分析與定性分析法對(duì)原始模型和隱私保護(hù)模型進(jìn)行了比較,將差異性保持在可控范圍之內(nèi),并對(duì)比兩個(gè)模型在移動(dòng)商務(wù)中均可以發(fā)揮理想的效
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