基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系

目标客户的年龄集中在 18-40 岁，追求时尚、喜欢用彩信表达情感。这类用户其实对内容质量挺挑剔的，单调的贺卡图已经满足不了他们了。彩信精品盒就是冲着这个需求来的，里面的内容全是精挑细选，不光有节日祝福，还有月历、铃声、屏保这些小玩意儿，搭配得还挺用心。 彩信精品盒的最大亮点是内容精准推送。背后用了数据挖掘技术，会根据用户的彩信偏好来推荐内容，不是那种广撒网、瞎群发。比如喜欢浪漫风格的，节日推送的率就是花卉加温馨文字；如果偏动漫的，内容就会跳脱多。 订阅机制也灵活，1 元包月，试用三天，不满意随时退。每月 5-8 条的推送频率也比较刚好，不会烦。你可以通过短信、WAP或者互联网三种方式定制，操

Web 数据挖掘，顾名思义就是从 Web 上挖掘出有价值的客户数据。嗯，这个过程看似复杂，其实挺。你可以通过客户的行为、购买历史和互动数据来洞察他们的需求，从而为业务决策有力支持。本书《Web 数据挖掘：将客户数据转化为客户价值》就是从这个角度出发，你理解 Web 如何改变数据挖掘的应用，让你能真正将这些数据转化为实际的客户价值。里面有不少实战案例，挺实用的，适合关注客户的企业来学习。你看，现在多公司都在做 Web 数据挖掘，为什么不试试呢？如果你有兴趣，可以深入研究这些概念，结合 CRM 和数据挖掘技术，做出更精准的客户。

嘿，作为前端开发者，数据挖掘是一个越来越重要的领域，尤其是在零售业。通过数据挖掘，你可以更好地了解客户需求，优化产品线和品牌策略。比如 Apriori 算法和 K-means 聚类，分别挖掘关联规则和客户群体，这些方法可以为零售商实用的见解。Apriori 算法通过频繁购买的产品组合，商家发现客户的购买习惯。而K-means 聚类则可以根据顾客的消费行为进行群体划分，进而制定个性化的营销策略。通过这样的数据挖掘，零售商不仅能提升客户满意度，还能增加市场份额。如果你正好需要这类数据的工具，肯定能从中获得不少启发哦。

目前，移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心。提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。利用数据挖掘技术，从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等多个维度出发，挖掘大量用户行为数据的价值。建立了终端换机模型，包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型。这些模型可以帮助实现移动终端的精准营销。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

该模型将移动代理和增量优化技术与OIKI DDM模型相结合，采用层次结构设计，可实现数据挖掘过程中的可扩展性和灵活性。它通过利用网络特性，降低通信成本，特别适用于大规模分布式环境。

针对煤矿井下环境复杂多变、事故频发的现状,研制出一种基于无线传感器网络的煤矿综合监控系统。该系统融合Zigbee无线技术和Web Server,实现井下环境参数监测、人员定位、短消息通信和设备远程控制等功能。

为了充分利用供电公司在生产和营销过程中产生的大量数据，并从中提取有价值信息，协助运营商实现有效市场营销和客户服务，结合数据仓库、数据挖掘技术以及在线分析处理（OLAP）技术，提出了一种基于网络的供电公司电力营销数据挖掘系统。该系统采用三层B/S体系结构，包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层，并基于模型-视图-控制器（MVC）设计模式，具备跨平台、可扩展和易维护等优点，具有广阔的应用前景。

Bing Liu 著