谈述基于社交网络的通信业务营销

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1、谈述基于社交网络的通信业务营销基于社交X络的通信业务营销论文导读:本论文是一篇关于基于社交X络的通信业务营销的优秀论文范文,对正在写有关于X络论文的写有一定的参考和指导作用,【摘要】通过对社交X络进行介绍,并结合实际案例分析,详细说明了电信业务运营商基于社交X络分析的数据挖掘步骤和策略,同时还指出利用社交X络分析进行电信业务营销适合的领域等。  【关键词】社交X络通信业务精准营销  1006-1010(2013)-05-0068-07  1引言  社交X络无处不在,尤其近几年发展起来的基于互联X的社交X络服务,更是如火如荼,国外有Facebook、Tan在2002年提出

2、的GN算法,进行社会X络分析:  步骤1:计算X络中所有边的介数;  步骤2:找到介数最高度的边,并且把它从X络中移除;  步骤3:重复步骤2,直到每个节点就是一个退化的X络社团。  算法的基本思想是通过不断地从X络中移除介数最大的边将整个X络分解为各个社区。其中,边介数定义为X络中经过该边的最短路径的数目。它为区分一个社区的内部边和连接社区之间的边提供了一种有效的度量标准。  GN算法虽然便于理解且准确度较高,分析社区结构的效果比原有的一些算法好,但是它的算法复杂度比较大,计算边介数的递归算法在节点数增加时算法计算量非常高,因此仅适合研究中小等规模的X络。对于提供普遍

3、服务的移动通信运营商来说,X络规模一个地市在几十万上百万的规模,面对如此多的节点X络,传统的GN算法无法满足要求。可参照NF(NeanFastAlgorithm)算法[5],以满足节点大X络的要求。NF是Nean在GN算法的基础上提出的一种快速算法,它实际上是基于贪婪算法思想的一种凝聚算法,满足分析结点数超过百万的复杂X络。NF算法如下:  步骤1:初始化X络为n个社区,即每个结点就是一个独立社区;  步骤2:依次合并有边相连的社区对,并计算合并后的模块度增量△Q=eij+eji-2aiaj;  步骤3:重复执行步骤2,不断合并社区,直到整个X络都合并成为一个社区。  

4、上述算法在案例中,考虑实际情况,算法停止的判定条件可能有两个:一是GroupSize参数,当凝聚的X络规模达到参数上限时就停止;二是Q值增长少于一定范围时就停止。  根据研究目标,在生产X络的时候,可以有选择性地输入数据源,比如在实际操作中,为避开特服号码(如银行特服号码、报销特服号码等)对结果的影响,输入数据时将每月联系的号码数超过2000个的节点过滤掉。  此外,实际用户的通信行为中会存在偶尔通话的号码,这类号码对研究交往圈没有实际作用,而且增加了计算的复杂度,需要设置一个参数对该类情况进行过滤,以便形成能反映客户稳定社交X络的输出。在下面的软件中该参数是范围阈值,

5、笔者利用历史数据进行分析,当月发生通信的号码在过去三个月中也发生通信的号码占比,该值范围在36%~55%。不同的客户群有所不同,在设定时大于该参数即可。  取一个月的通话数据进行分析,为简化操作,不考虑通话时长等因素,只考虑通话次数,区分主叫、被叫。  基于通信X络的社交X络分析模型,是将用户作X络节点,话单做联系,联系越多强度越高。保留高强度节点,去除低强度或无联系节点,就能将一群用户从全量用户中剥离出来,形成一个有X状联系的独立用户群,即为一个社交X络。  对通信客户行为进行分析挖掘的流程通常如下:  (1)从原始通话数据中提取出对分析有用的数据项,如主叫用户、被叫

6、用户、通话时长、通话时间等;  (2)根据提取的数据生成电信用户X络,构建用户之间的联系即X络中的边;  (3)对构建的X络进行分析,社会X络分析提供的X络分析有点中介性、最短路径、社团发现、点聚类系数等计算;  (4)基于X络的层次社团结构展示X络结构和分析结果;  (5)将分析结果应用到实际电信数据分析中,社会X络分析提供了营销关键点识别、家庭X络发现、客户多重身份识别等应用。  3社交X络信息营销应用案例  基于社交X络的关键人物营销是“病毒营销”(口碑营销)的升级版,可通过关键人物识别模型,找到用户群中的“领袖人物”(关键人物),即那些对周围人影响力大的人,将产

7、品信息发布给他们基于社交X络的通信业务营销论文导读:本论文是一篇关于基于社交X络的通信业务营销的优秀论文范文,对正在写有关于X络论文的写有一定的参考和指导作用,(1)在社会X络中处于核心或关键节点,有较强的影响力;  (2)关键人物最好本身是一样实现连续覆盖,所以用户不知道哪有覆盖,需求被抑制,无法做到有效分流,客户满意度低。分析人员发现,很多用户已经了SPSSModelerSocialNetworkAnalysis15(GroupAnalysis)。  (2)系统运转环境:RedHatEnterpriseLinuxServerrelea

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