基于机器学习的电商精准营销研究.pdfVIP

摘要

摘要

在科技进步和人们消费升级的推动下，社会生产力迅速提升，电子商务也

得到了蓬勃发展，消费者参与社会生产的程度也逐渐增加，为电子商务带来了

机遇同时也带来更多的挑战。在大数据时代电子商务市场竞争非常激烈，一方

面商品的多样化、同质化严重，消费者难以进行选择；消费者需求也是多样化

的、个性化的、需求变化快，应该如何及时有效的掌握消费者的需求并满足其

要求？另一方面电子商务企业为了更好推广自己的产品和品牌、吸引新客户、

留住老顾客以及提升销售等就要不断进行网络营销，需要消耗大量的营销成本。

但是如果电商企业可以精准进行消费者行为分析，进行目标人群分析，有效的

管理客户，做到精准营销就可以大大减少营销成本并提高销售量，在竞争激烈

的电商市场赢得先机。

本文以精准营销为研究主题，对基于机器学习电商精准营销相关文献做了

综合评述；介绍了相关的基本理论和机器学习相关算法；并构建了基于协同过

滤、内容推荐和混合推荐算法的电商精准营销模型；在实验中，我们使用大规

模电商数据进行了模型验证和对比分析，分析了不同算法的性能差异。研究结

果表明，基于内容算法在预测准确性方面表现卓越；基于协同过滤算法在推荐

精准度和召回率方面具有优势；基于K-means聚类和鼠群优化算法的混合算法

(RodentSwarmOptimization,KRSO)在多项指标下均表现出显著优势，适用于的

电商精准营销各个领域。最后提出了基于内容推荐算法用户行为分析、基于

KRSO算法个性化推荐、基于用户相似度的协同过滤法的目标人群分析、基于混

合推荐算法进行有效客户管理等领域的电商营销策略。帮助电商企业提高市场

营销活动的效果和效率，更精准地向消费者推送需要的产品和服务，提高销售

率和客户满意度；同时更重要的是通过精准营销大大减少营销成本，提高了投

资回报率，帮助电商企业实现更高的营销效益。

关键词：电子商务；精准营销；机器学习；推荐算法；KRSO混合算法

Ⅰ

ABSTRACT

ABSTRACT

Drivenbytechnologicalprogressandconsumerupgrading,socialproductivity

hasrapidlyimproved,ande-commercehasalsoflourished.Thedegreeofconsumer

participationinsocialproductionhasgraduallyincreased,bringingopportunitiesand

morechallengestoe-commerce.Wewillfindthatthecompetitioninthee-commerce

marketisveryfierce.Ontheonehand,thediversificationandhomogenizationof

goodsaresevere,makingitdifficultforconsumerstomakechoices;Consumerneeds

arealsodiverse,personalized,andrapidlychanging.Howcanwetimelyand

effectivelyunderstandconsumerneedsandmeettheirdemands?Ontheotherhand,

e-commerceenterprisesneedtocontinuouslyengageinonlinemarketinginorderto

betterpromotetheirproductsandbrands,attractnewcustomers,retainoldcustomers,

andimprovesales,whichrequiresasignificantamountofmarketingcosts.Butif

e-commercecompani