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        基于Apriori算法的手機APP和廣告投入分析

        2021-04-08 14:06:47夏靜文柳炳祥羅燦飛
        中國管理信息化 2021年2期

        夏靜文 柳炳祥 羅燦飛

        [摘 要]智能手機已經融入絕大多數人的生活中,人們的社交活動、學習教育、購買支付、休閑娛樂等活動都離不開智能手機的輔助。據艾瑞數據統(tǒng)計,國內互聯(lián)網活躍設備已超過9億個,面對如此巨大的消費群體,近年來各類手機APP應運而生,下載量和使用次數呈指數級增長,同時吸引了諸多廣告商在APP上進行產品推廣。本文基于Apriori算法對月度移動設備類型、手機同類型APP的月度使用次數在所有類別APP占比、APP月度廣告投入指數3個大類29項指標展開強關聯(lián)挖掘,從而得到用戶對不同類型APP使用頻率和商家廣告投入指數的聯(lián)系,并提出相關建議。

        [關鍵詞]Apriori算法;手機APP;廣告投入

        0? ? ?引 言

        當前,國內手機用戶數量已超過15億,月度活躍設備數量超過9億個,智能設備和移動網絡的飛躍式發(fā)展,直接帶動了手機APP下載量和使用率的突飛猛進,各種APP在人們的日常生活普遍應用,包括新聞資訊、便捷生活、學習教育、金融理財、網絡購物、音頻影視等。因此,各行各業(yè)的商家開始把APP作為推廣和銷售自家產品的主戰(zhàn)場之一。在該形勢下,研究不同移動設備機型、各類型APP實際使用率以及商家投放廣告之間的關聯(lián)度,有利于挖掘APP和廣告投放之間潛在的聯(lián)系,以優(yōu)化配置資源,精準定位,充分挖掘潛在客戶群,實現(xiàn)品牌效應和經濟效益最大化。

        1? ? ?Apriori關聯(lián)規(guī)則算法

        1.1? ? 數據挖掘技術

        數據挖掘是對大量的、隨機的、不同種類的數據,利用相應的算法處理和智能分析方式挖掘數據之間的潛在聯(lián)系,從中提取有價值的信息。該技術實現(xiàn)了對數據的深層次探索,打破了傳統(tǒng)數據處理模式中的瓶頸,減少了分析結果的主觀性。數據挖掘技術把海量數據傳遞的深層次聯(lián)系以智能化、客觀化的方式展現(xiàn)出來,提高了企業(yè)的數據利用率,在多領域加強了跨行業(yè)的交流和融合。

        1.2? ? Apriori算法

        Apriori是經典的數據挖掘方法,主要通過生成候選集挖掘關聯(lián)規(guī)則的頻繁項集。假設有集合I={i1,i2,…,in},I是集合,它的n個元素im的集合為項集,項集的總長度即為D,該集合的元素總個數,長度為k的項集稱為k-項集。如I={餅干,啤酒,毛巾,尿布},則項集長度為4。每個事務T是項集I的子集,所有事務構成的數據庫記作D,|D|表示事務的總個數。

        Apriori有兩個重要的概念,即支持度和置信度。假設現(xiàn)存在項集X,X的事務總量在D中占有的比例即為X的支持度,一般記為SUP,公式如下.

        2? ? ?基于Apriori算法的手機APP和廣告投入

        2.1? ?數據預處理

        在數據預處理階段,首先從艾瑞數據網上篩選下載相關數據,刪除異常數據并將原始數據轉化為Python工具能夠解讀的表格形式。在Apriori算法中導入待處理的Excel,并把最終關聯(lián)結果以表格形式輸出。在艾瑞數據統(tǒng)計平臺上選取2019年7月至2020年6月共12個月份的月度數據,分為3個大類29項指標共300余項數據進行挖掘。第一類:移動設備指數,網絡當前活躍的設備機型在總移動設備數量中所占比例,IOS和安卓占比之和為1,即IOS設備、安卓設備、華為設備數量占比3項指標。第二類:同類型APP月度使用次數在所有APP中的占比;即綜合資訊、電子商務、金融理財、學習教育、美食外賣、女性親子、視頻服務、健康醫(yī)療、汽車服務、音樂音頻、便捷生活共11項指標。第三類:APP每月平均廣告投入指數,即某類型單個廣告商家投入數額/該類別全部廣告商家投入指數,包括IT產品、家電、食品飲料、通信服務、化妝浴室用品、醫(yī)療服務、金融服務、個人用品、教育出國、服飾、網絡服務、房地產、家居裝飾、娛樂休閑、零售服務共15項指標。預處理后的數據,用數字0和5代表月度數據的減少或增加,2代表本月數據和上月相同,無變化。由于數據較多,表1僅為部分(2020年2月至2020年6月)處理后數據。

        2.2? ?關聯(lián)結果

        算法主要完成的工作包括兩部分:生成頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則。在初始化部分先獲取項集的總長度,遍歷搜索并計數標準項集;在獲取關聯(lián)規(guī)則時,依據最小支持度先找出頻繁項集,并在此基礎上生成滿足最小置信度的強關聯(lián)規(guī)則,并不斷調整最小支持度和置信度,最終篩選并輸出有數據價值的APP類型以及廣告投入指數類型的強關聯(lián)聯(lián)系。

        2.2.1? ?指標概念闡述

        實驗采取指標按類別區(qū)分,范圍較大,通過對關聯(lián)結果中的各個類別進行解釋說明,方便研究人員理解。①金融理財APP:支付寶以及工商、農業(yè)等各家銀行APP;②電子商務APP:淘寶、京東、天貓、唯品會、閑魚等;③音樂音頻APP:QQ音樂、網易云音樂、全民K歌、喜馬拉雅等;④女性親子APP:親子育兒、兒童教育等;⑤視頻服務APP:愛奇藝、芒果、抖音等;⑥健康醫(yī)療APP:keep、健康運動、在線醫(yī)療等;⑦便捷生活APP:墨跡天氣、小米天氣、中華萬年歷等;⑧家電類廣告:戴森、南孚電池、SKG、美的、科沃、格力、西門子等;⑨零售服務類廣告:肯德基、麥當勞、必勝客、家樂福、婚禮紀、超市、銀泰百貨等;⑩食品飲料類廣告:伊利、百事、康師傅、可樂、美汁源、蒙牛、統(tǒng)一等;家居裝飾類廣告:宜家、方太、紅星家具、立邦等。

        2.2.2? ?得到的關聯(lián)規(guī)則

        算法處理后提取9個有參考價值的關聯(lián)結果,其中SUPmin設置為0.5,CONFmin設置為0.7,具體關聯(lián)規(guī)則如表2所示。

        2.3? ?結果分析

        ①電商是家電產品銷售競爭的一大主場,家電產品廣告投入增加同步帶動電商平臺發(fā)展。由關聯(lián)規(guī)則1結合相關參考文獻可知,家電商家跨界和專業(yè)電商戰(zhàn)略合作、入駐電商平臺、品牌整合、協(xié)同發(fā)展、建立家電產業(yè)鏈、充分挖掘消費者感性訴求和功能性需求具有重要參考和借鑒意義。②由關聯(lián)規(guī)則2和3結合相關參考文獻可知,有利于推動零售服務類行業(yè)和音樂音頻軟件深度合作,比如,融合了某風格音樂的肯德基等快餐類零售、銀泰百貨等零售和服務商品在音樂APP給用戶定向推送,服務零售商家線上線下店鋪向用戶實施某音頻APP的捆綁和優(yōu)惠,雙向穩(wěn)固顧客市場基礎、擴大市場份額、培養(yǎng)消費者品牌忠誠度,甚至順應符合國內市場的理念。③便捷生活主要是天氣、日歷類APP,由關聯(lián)規(guī)則4、5和6可得,金融理財類APP和電商APP,如支付寶、各類銀行APP、天貓等可考慮把更多主打產品、廣告投入市場中,利用天氣、日歷等手機用戶必備軟件增大曝光度和訪問量;對于金融理財類APP,生活化、消費者基數龐大的食品飲料類商家也是很好的市場渠道。④國內知名視頻服務APP,如芒果TV、愛奇藝等,比較缺乏主打親子、兒童教育等題材的欄目,結合當代對于親子關系、兒童教育高水準的質量要求,關聯(lián)規(guī)則7和8對于拓寬視頻APP發(fā)展渠道提供了新思路,也幫助APP開發(fā)者挖掘新的潛在客戶群體。⑤由關聯(lián)規(guī)則9可知,高水平的物質生活增加了人們對健康生活的需求,未來家居裝飾行業(yè)綠色健康環(huán)保的消費觀會逐漸得到消費者推崇,該行業(yè)可逐步對綠色環(huán)保家居裝飾產品進行資金、技術上的傾斜,生產無污染、危害小、無醛產品,及早占據健康環(huán)保這一巨大、不可估量的家居裝飾市場。

        主要參考文獻

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        [3]張鴻雁.基于Apriori算法的校園教學質量評價系統(tǒng)設計[J].電子技術與軟件工程,2019(18):188-189.

        [4]杜永興,高迪,李寶山,秦嶺.改進Apriori算法在荒漠草原的應用[J].計算機工程與設計,2019(7):2082-2086,2093.

        [5]陳稼瑜,賴俊明.新零售服務供應鏈線下電商服務整合提升研究

        [J].科技管理研究,2019(23):219-226.

        [6]馮爽玲,牟宗玉.消費者偏好和零售服務下雙渠道閉環(huán)供應鏈決策及協(xié)調研究[J].青島大學學報:自然科學版,2020(1):103-113.

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