[发明专利]大数据精准营销模型构建方法在审
| 申请号： | 201810694269.2 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109034871A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 刘长春;王振洁;龙相国;蔡雅婷 | 申请（专利权）人： | 统一通信（苏州）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/30 |
| 代理公司： | 苏州广正知识产权代理有限公司 32234 | 代理人： | 刘盼盼 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市工业*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 精准营销 大数据 模型构建 用户上网数据 用户上网行为 电信运营商 电信用户 上网行为 构建 画像 标签 筛选 | ||
1.一种大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
步骤1，对用户的上网行为数据进行数据预处理，得到格式清晰的用户及采用4g上网访问的结果数据；
步骤2，收集各行业相关网站的url，并制作为行业库；
步骤3，读取步骤1产生的结果数据，并将每一条结果数据中的url与行业库中的url进行匹配，如果相同，则为此条上网记录，打标签，得到了用户相关信息；
步骤4，调用模型，将得到的用户相关信息进行处理，得出各个行业符合要求的手机号线索；
步骤5，将上述得到的手机号线索提供给各行业的客户，进行精准营销使用；
步骤6，对客户使用手机号线索进行精准营销的汇总结果数据进行分析，并将结果数据导入模型中并优化模型。
2.根据权利要求1所述的大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，所述的步骤1中的上网行为数据涉及到的内容有：手机号、imei、访问时间、访问的url、UserAgent和Cookie。
3.根据权利要求1所述的大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，所述的步骤1中使用Hadoop MapReduce对数据进行预处理，包括：删除错误数据、补全缺失数据和格式化数据。
4.根据权利要求1所述的大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，所述的步骤2中的行业库由3列构成，包括编号、域名和行业名。
5.根据权利要求1所述的大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，所述的步骤3中使用MapReduce读取步骤1产生的结果数据。
6.根据权利要求1所述的大数据精准营销模型构建方法，其特征在于，所述的步骤3中的用户相关信息包括用户手机号、url和所属行业。
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