分享到:

用户行为是业务创新之源

当前,运营商的业务拓展和竞争都是围绕用户,以满足用户的信息通信需求为主要目标的。因此,电信运营商越来越重视对于用户行为的分析和管理。诺基亚西门子通信基于在网络上的雄厚实力,推出了全面的用户行为管理和分析解决方案,期望能够帮助电信运营商从用户行为的分析中,挖掘新的市场潜力,从而更有针对性地展开业务创新。诺基亚西门子通信认为,用户行为是电信运营商业务创新的重要来源之一。当前,电信运营商面临业务转型和竞争的挑战,需要更加高效地了解用户的感受,而诺基亚西门子通信的用户行为管理解决方案提供以用户为中心的服务管理方案。$$经过对市场的充分调研表明,在成熟市场上,用户感受直接影响客户终生价值、营收趋势和运营支出。改善网络质量、实现精准计费与改善客户服务可以带来客户终生价值的增长。美洲的一运营商凭借自动频率优化改善了掉话率,营业额大幅增长,Yankee Group提出:“通信服务供应商可以提升其客户终生价值50%,如果该客户愿意继续使用服务一年...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 人民邮电2007-11-20
《福建电脑》2018年07期
福建电脑

个性化推荐中标签系统的建设

一、前言随着互联网产业的发展,信息时代也到来了,各种丰富的信息在网上出现,这让用户很难从这些信息中获取到自己感兴趣的信息,也使得许多几乎没有人访问的信息无法被普通的用户所获取。目前,用户在互联网查找资料主要通过搜索技术,最经常使用的是关键字搜索,这种被动式搜索无法根据用户偏好特征主动推送客户感兴趣的信息,影响客户选择有价值信息的效率。在建立推荐系统之前,我们首先要建立用户和资源的标签系统。资源推荐系统的标签系统主要分为三大模块,其一是建立资源的标签系统,其二是建立用户的标签系统,其三是这两个标签系统之间的关系,即如何通过用户标签系统中的数据从资源标签系统中提取出最优的资源链接并进行推荐。目前流行的推荐系统基本上通过三种方式联系用户兴趣和资源:1)喜欢过的资源2)有相似兴趣的用户3)特征其中,这里的特征有不同的表现方式,比如说既可以表现为物品的属性集合,也可以表现为隐语义向量。标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签...  (本文共3页) 阅读全文>>

《现代交际》2018年14期
现代交际

浅谈用户画像的创生与应用

一、用户画像的定义关于用户画像的定义不同的学者有不同的表述,比如学者刘海、张鹏、刘译璟就提出:全方位、立体性地记录消费者的数据就叫作用户画像[1]。丁伟、王题等学者又认为:个体用户所有信息的集合,就是通过收集与分析用户的属性、社交、行为偏好等信息,然后综合归纳用户的信息用以勾勒用户的轮廓。但其关键的含义都是趋向将用户信息分为几个类别然后分别转换成简短易懂的标签去描绘用户的特征、偏好等方面的轮廓[2]。抽象地去勾勒用户特征,在实际应用中具象化,大大提高了企业的运转效率。二、用户画像数据的来源用户画像是基于海量数据建立起来的标签式虚拟用户,针对其数据来源不同的学者有不同的看法,例如学者姜建武等人认为:笼统地看,用户画像的数据来源大概包括两种类型:静态的用户基本数据(年龄、体重等)和动态的时间、地点、行为等数据(也称为静态信息本体和动态信息本体),同时动态信息本体隐藏在用户行为之中,需要利用互联网技术进行捕捉。[3]这也是笔者比较赞同...  (本文共2页) 阅读全文>>

《大众科技》2018年10期
大众科技

大数据背景下图书馆用户行为特征研究

用户是图书馆的服务对象,用户行为蕴含着用户在使用图书馆中各种资源的目的和意图。图书馆为能够给用户提供各种信息和知识的服务,也越来越重视对用户的目的、意图进行调查和分析,进而对图书馆所提供的各种信息和知识服务功能、方式、手段进行改进[1-3]。传统的基于问卷调查的方式去了解图书馆的用户意图和目的,这种研究方法十分落后,效率也非常低,而且调查得到的结果也不能够准确客观的反应图书馆用户的真实意图,因此近来图书馆在对图书馆用户的访问意图和目的开展了深入的研究,重点在研究方法和研究内容方面都有很多创新[4,5]。围绕图书馆用户群体的访问目的和访问意图,目前在这一领域中更倾向于对图书馆中用户行为进行研究和分析,以此挖掘出图书馆用户的用户行为规律以及用户行为的最终目的。单纯的对小规模用户群体进行研究和分析,能够对所研究对象的用户行为目的和意图进行统计,并研究这一用户群体的行为特征,以此作为图书馆在知识服务模式和知识服务内容等方面进行改进,更好...  (本文共4页) 阅读全文>>

《数字技术与应用》2016年11期
数字技术与应用

互联网用户行为的分析方法探讨

1引言随着“用户中心论”的提出,许多行业开始从产品和服务主导转向用户主导,用户的需求、反馈和满意度受到更多关注,互联网领域同样如此。通过用户在使用互联网过程中的行为记录,对用户行为分析的相关理论和技术也由最初的研究阶段转向为商业应用,在网站优化、在线广告等方面都获得了不菲回报[1]。用户行为分析应用方面最典型的应用当属全球电子商务的创始者Amazon了,从1995年首创网上卖书起,Amazon彻底颠覆了很多行业的市场竞争规则关系。Amazon在利润并不算得上丰厚的图书行业竞争中取得成功的根本原因在于对数据的战略性认识和应用,在都还不太明白电子商务是什么时,Amazon已经通过传统门店所无法匹敌的互联网手段,迅速地获取了丰富的用户行为数据,并且进行深度分析、挖掘、应用[3]。Amazon对这些用户行为分析,定制对客户贴心的服务及个性化推荐起到很好的效果,不仅提高了客户购买的意愿,缩短购买的路径和时间,而且在恰当的时机捕获客户的最佳...  (本文共2页) 阅读全文>>

《电子技术》2016年12期
电子技术

基于用户行为的实时影响力算法

0引言随着社交网络的发展,社交网络中用户影响力的研究已经成为一个热门领域。该研究对于了解信息的传播机制,舆情分析,信息的传播具有重要的意义。目前对于影响力的评估方法主要有:基于传统算法Page Rank的评估方法,该算法只考虑粉丝数量,并没有考虑用户个体在产生影响力时的差异性;基于用户行为的评估方法,该方法只是简单的评估了用户的某种行为的影响,并没有进行综合分析用户行为;基于URL追踪的评估方法,在多级联网页追踪中难度较大。本文以新浪微博为背景,提出基于用户行为的实时影响力算法,解决了以下三个方面的问题:定义了兴趣度的概念,可以实时的评估粉丝对新消息的兴趣度,能够有效识别僵尸粉。以活跃度替代传统算法中的阻尼系数,能够更加准确的计算出粉丝对关注者的信息进行传播的概率。重新定义了权值分配比例,用影响力分配因子表示,给予影响力传播贡献更大的用户更高的权值。避免了平均分配的不公平现象。1 Page Rank算法Page Rank算法[2...  (本文共3页) 阅读全文>>