【大数据挖掘与管理】傅强-当当网大数据个性化精准营销的探索

基于大数据的游戏推荐系统，推荐逻辑挺实在的。它不是随便推一堆热门游戏，而是看你平时爱玩什么、点了什么、多久点一次，用改进版的余弦相似度算游戏之间的相似度。你玩 A，它就给你推 B、C——但不是盲推，是有数据支撑的那种。 用户行为数据从采集到存储、清洗再到挖掘，全流程都搭起来了。你要是做过日志或用户画像，应该挺熟悉这些步骤，像抓用户点击路径、活跃时段、留存等信息，都是老套路但有用。 里面用到的改进余弦相似度算法，是重点之一。简单说就是比普通算法多考虑了一些用户行为细节，让推荐更贴合用户口味，像那种“你刚玩完 RPG，下一秒就推荐另一个剧情向”的体验，嗯，还挺丝滑。 这个机制最适合接入手机游戏平台

大数据挖掘技术应用于高校图书馆个性化服务，可深挖用户信息、分析行为模式，实现精准推送和资源推荐，提升用户体验。

随着大数据时代的到来，智能电网发展也迎来了新的机遇和挑战。文章探讨了智能电网大数据平台架构及关键技术，为大数据的应用提供了理论依据和技术支撑，助力智能电网建设升级。

汽车行业的朋友看过来！大数据+RTB广告+运营商 DMP，这三板斧凑一块，做精准营销还真挺带劲的。用户爱看啥、搜啥、聊啥，运营商都有点门道能摸得着，结合上实时竞价，广告就能砸在对的人脸上，效果别提多直接了。电信运营商的用户数据，不只是手机号那么简单。比如，用户常刷汽车资讯、搜索车型，甚至是在 4S 店附近晃悠得比较频繁，这些行为都能当信号。平台能把这类人群细分成高端车、经济型车或者新能源车的潜在买家。你可以用RTB技术，直接投给这些人，系统还能边投边学，优化投放策略，省钱又高效。比如有人常看特斯拉 Model Y的测评视频，那给他推试驾预约，是不是比纯打品牌广告更有意思？，大数据不是瞎用的，数

大数据的精准营销，其实早就不是什么新鲜事儿了，但这篇 2014 年的文章《大数据技术在精准营销中的应用》，到现在看依然挺有参考价值的。里面讲了不少干货，比如**MPP 数据库**、**Hadoop 平台**还有**ETL 流程**这些关键架构，说得挺系统。还有像**语义引擎**、**数据挖掘算法**这类进阶技能，结合了实际的应用场景，适合做数据或者做营销系统相关开发的你看看。 MPP 架构的优势比如扩展性强、并行快，在大批量结构化数据时表现稳。如果你在搭建企业数据仓库，这部分内容能帮你少踩不少坑。 还有**Hadoop**那块，讲得比较清楚，尤其是HDFS和MapReduce怎么配合跑批任务，

文章介绍了用户画像技术在目标客户识别、消费者行为分析和精准化推送等方面的重要作用，帮助企业利用大数据实现营销策略的个性化和精细化。通过多维度数据的收集和分析，企业能够准确描绘出目标客户的特征和需求，从而优化产品推广和服务优化，提高市场竞争力。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

潜入数据之海 大数据时代，蕴藏着无限机遇。数据挖掘，如同深海探宝，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。 数据挖掘：点石成金 发现隐藏规律： 通过算法和模型，揭示数据背后的关联和趋势，预测未来发展。 洞察用户需求： 分析用户行为，精准刻画用户画像，实现个性化服务。 优化业务流程： 识别瓶颈和低效环节，提高效率，降低成本。 大数据：挖掘的宝藏 海量数据： 为挖掘提供充足的原材料，捕捉更细微的模式。 多样化数据： 整合来自不同来源的数据，提供更全面的视角。 实时性数据： 及时捕捉变化，快速反应，抢占先机。 数据挖掘：未来无限可能 随着技术的不断发展，数据挖掘将在更多领域发挥作用

个性化推荐的效果评估主要关注PV转化率（CTR*CVR），通过提高效果30%，个性化推荐的下载量占比达到21%，而非个性化推荐的占比则超过30%。