蒙奕饒 楊穎*

（1.廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院 廣西 南寧 530022；2. 中國移動通信集團(tuán)廣西有限公司 廣西 南寧 530022）

引言

眾所周知，當(dāng)前各類營銷，都以獲取用戶的最大興趣度來實(shí)現(xiàn)的，在當(dāng)前的產(chǎn)品營銷網(wǎng)站中，其大部分采用了客戶產(chǎn)品檢索、產(chǎn)品名稱和主題的匹配模式進(jìn)行產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦[1]，通過簡單的客戶特征與產(chǎn)品屬性進(jìn)行匹配，來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品營銷的精準(zhǔn)化處理。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，需要把客戶營銷建立在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理上，從數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的用戶數(shù)據(jù)[2]。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)

本系統(tǒng)通過客戶基本特征、產(chǎn)品訂單以及產(chǎn)品瀏覽行為等因素來分析客戶的興趣點(diǎn)，利用推薦算法實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)上產(chǎn)品客戶營銷，提高了營銷的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和產(chǎn)品推薦服務(wù)，滿足了公司產(chǎn)品建設(shè)和客戶檢索的需求，提升了公司產(chǎn)品營銷銷售的服務(wù)水平。

2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

系統(tǒng)框架分為數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層以及表現(xiàn)層。

（1）數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層提供整個系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問支持與數(shù)據(jù)訪問操作，其提供的數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫、檢索數(shù)據(jù)庫、訂單數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)組成了系統(tǒng)完整的數(shù)據(jù)庫。

（2）業(yè)務(wù)層：業(yè)務(wù)層依據(jù)網(wǎng)上產(chǎn)品管理、產(chǎn)品瀏覽等規(guī)則來實(shí)現(xiàn)組織的，包括數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計(jì)規(guī)則、產(chǎn)品推薦規(guī)則以及相關(guān)的聚類分析規(guī)則等，通過業(yè)務(wù)規(guī)則的定義為系統(tǒng)功能表現(xiàn)提供業(yè)務(wù)支持。

（4）表現(xiàn)層：表現(xiàn)層即為系統(tǒng)功能，包括了客戶特征管理、產(chǎn)品檢索、產(chǎn)品購買、產(chǎn)品推薦、訂單管理、產(chǎn)品營銷管理等。

3 功能模塊設(shè)計(jì)

系統(tǒng)主要功能模塊分為客戶特征管理模塊、產(chǎn)品營銷管理模塊和營銷后臺管理模塊，以下分別描述各個模塊的功能設(shè)計(jì)。

（1）客戶特征管理模塊：實(shí)現(xiàn)對客戶特征的獲取、抽取、分析，是完成產(chǎn)品營銷的基礎(chǔ)，客戶在網(wǎng)站上查詢、購買在線產(chǎn)品時，需要完成客戶信息注冊，錄入客戶基本信息。經(jīng)注冊和有效認(rèn)證后客戶才能進(jìn)行系統(tǒng)操作，需要輸入手機(jī)號碼登錄。

（2）產(chǎn)品營銷管理模塊：客戶在完成個人信息注冊后，可以檢索自己感興趣的產(chǎn)品，在線購買、訂閱產(chǎn)品，完成對應(yīng)的瀏覽任務(wù)。網(wǎng)上產(chǎn)品檢索為注冊用戶提供幾種產(chǎn)品檢索模式，包括分類檢索、關(guān)鍵字檢索；推薦產(chǎn)品即客戶在對產(chǎn)品進(jìn)行檢索時，在服務(wù)端通過相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘、產(chǎn)品主題詞的匹配等實(shí)現(xiàn)同類、相近的網(wǎng)上產(chǎn)品推薦。

（3）營銷后臺管理模塊：系統(tǒng)所有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)由系統(tǒng)管理員負(fù)責(zé)維護(hù)，其通過對產(chǎn)品的分類進(jìn)行管理，增加相應(yīng)分類、產(chǎn)品等，對各客戶提交的訂單信息進(jìn)行維護(hù)查詢等。

4 商城產(chǎn)品推薦流程

本系統(tǒng)的產(chǎn)品資源有較多屬性，包括產(chǎn)品類型、產(chǎn)品名稱以及廠商，在常規(guī)協(xié)同過濾算法中[3]，大部分采用了用戶評分或在線評價模式，本系統(tǒng)采用了獨(dú)特的評價方式，即產(chǎn)品瀏覽的時長因子和購買產(chǎn)品的行為，一般來說通過產(chǎn)品瀏覽的次數(shù)和購買產(chǎn)品的次數(shù)能夠反映出產(chǎn)品資源在用戶的受歡迎程度。本系統(tǒng)基于用戶影響關(guān)系的協(xié)同過過濾推薦算法，通過此算法能夠?yàn)榭蛻魧?shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的產(chǎn)品營銷。此算法主要包括以下步驟：

Step1: 獲取客戶購買產(chǎn)品中，瀏覽產(chǎn)品中的信息；

Step2：在購買產(chǎn)品和瀏覽產(chǎn)品兩種行為中挖掘出客戶間的影響關(guān)系；

Step3：在影響關(guān)系構(gòu)建用戶興趣矩陣；

Step4：把用戶興趣矩陣應(yīng)用于基于用戶的協(xié)同過濾算法，實(shí)現(xiàn)Top-N的產(chǎn)品推薦。

5 商城商品推薦算法設(shè)計(jì)

5.1 數(shù)據(jù)采集獲取

由于客戶特征通過客戶基礎(chǔ)信息和客戶產(chǎn)品購買、在線瀏覽等行為來表現(xiàn)，因此獲取的數(shù)據(jù)分為訂單數(shù)據(jù)和客戶瀏覽時長頻次轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，在訂單數(shù)據(jù)采集時，通過設(shè)計(jì)的訂單實(shí)體類來統(tǒng)計(jì)分析某客戶、某產(chǎn)品的訂單數(shù)量，對于客戶瀏覽時長頻次數(shù)據(jù)，則通過Web Services實(shí)現(xiàn)瀏覽數(shù)據(jù)的獲取，即在產(chǎn)品瀏覽頁面，結(jié)束時向服務(wù)端發(fā)送產(chǎn)品編號、瀏覽時長，然后后端換算完成。

5.2 建立客戶-產(chǎn)品的初始興趣矩陣

在推薦模型中，為客戶和產(chǎn)品間設(shè)置初始興趣值，如果客戶購買了某產(chǎn)品，則其值為1，如果客戶沒有購買此產(chǎn)品，則值為0，形成客戶與產(chǎn)品之間的初始興趣矩陣，客戶-產(chǎn)品的初始興趣矩陣通過一個二維數(shù)組M[i,j]，若M[i,j]=1，則說明“客戶i”購買了“產(chǎn)品j”，若M[i,j]=0，則說明“客戶i”尚未購買“產(chǎn)品j”，在編程實(shí)現(xiàn)時，不需要對初始興趣矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)庫存儲，在進(jìn)行推薦模型計(jì)算時，初始興趣矩陣的所有元素置為0，建立客戶ID、產(chǎn)品ID與二維數(shù)組的索引對應(yīng)關(guān)系。

5.3 數(shù)據(jù)推薦計(jì)算

針對不同類型的產(chǎn)品，引入了頻次權(quán)重系數(shù)，通過系數(shù)計(jì)算興趣特征值，結(jié)合初始興趣矩陣，通過推薦產(chǎn)品算法的代碼編程實(shí)現(xiàn)，計(jì)算最終生成的推薦結(jié)果，并保存到數(shù)據(jù)庫中，添加產(chǎn)品功能由推薦結(jié)果計(jì)算后發(fā)起，在進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)維護(hù)操作時，常用的功能是實(shí)現(xiàn)對推薦產(chǎn)品的新增。

6 結(jié)語

本文為獲取客戶產(chǎn)品興趣，從客戶基本特征和喜好特征兩個方面實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品興趣管理，以采集網(wǎng)上產(chǎn)品瀏覽頻次為因素來獲取客戶興趣點(diǎn)，為提高興趣的準(zhǔn)確度，系統(tǒng)針對不同類型的產(chǎn)品，引入了頻次權(quán)重系數(shù)，通過系數(shù)計(jì)算興趣特征值，實(shí)現(xiàn)了客戶產(chǎn)品興趣評級的設(shè)計(jì)，重點(diǎn)解決了關(guān)鍵詞與客戶特征相結(jié)合的產(chǎn)品檢索模式，減少查詢結(jié)果偏差，使檢索結(jié)果更為準(zhǔn)確。