基于层级聚类的传媒客户价值模型建立方法

    公开(公告)号:CN110516709B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN201910673907.7

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于层级聚类的传媒客户价值模型建立方法,包括以下步骤:S10,建立模型体系:根据已有的客户的基本信息数据、业务数据以及行为喜好数据构建客户价值模型,客户价值模型自上而下定义为四级;S20,基础指标数据标准化处理,进一步包括:数据清洗,用于基于客户属性的相似度算法为缺失行为数据的客户寻找相似客户,并估算其相应的行为数据;为客户名下的多个用户制定权重,进而转化为客户相关的基础标签;数据归一化;S30,对数据进行分类;S40,为每个类打上分数,将所属各个集合的客户总创收进行排序,以此确定每个集合的分值,创收越高分值越高。

    基于全媒体的资产价值评估模型及方法

    公开(公告)号:CN112070614A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010812394.6

    申请日:2020-08-13

    Abstract: 基于全媒体的价值评估模型及方法,其中装置包括操作单元、获取单元、存储单元、处理单元以及展示单元;所述操作单元根据操作人员的操作向获取单元发送操作指令;所述获取单元接收操作指令并根据操作指令获取该资产在各媒体平台以及网站的数据;获取单元获取的数据源自存储单元以及外网;所述存储单元接收获取单元从外网获取资产的相关信息,并定时更新;所述处理单元接收获取单元发送的数据,并根据该数据获得该资产的价值评估模型;所述展示单元能够根据接收到的价值评估模型在前端设备展示;本发明通过统筹节目的各个播出途径,并侧重分析直播以及点播的播放形式对应的各类宏观价值指标,构建深层次的节目分析模型,全方面评估节目价值。

    基于用户群组的推荐系统构建方法

    公开(公告)号:CN107122390A

    公开(公告)日:2017-09-01

    申请号:CN201710125609.5

    申请日:2017-03-04

    Abstract: 本发明公开了基于用户群组的推荐系统构建方法,具体包括如下步骤:101)数据划分步骤:对用户各类数据进行分类;102)组内分类步骤:在步骤101)后,对用户所属的类别集合中的每一个用户使用决策树进行进一步分类;103)推荐栏目步骤:根据步骤101)的类别和步骤102)的分类,使用基于用户的协同过滤方法,向用户推荐栏目;本发明提供了一种设计合理,推送精准的基于用户群组的推荐系统构建方法。

    基于用户群组的推荐系统构建方法

    公开(公告)号:CN107122390B

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN201710125609.5

    申请日:2017-03-04

    Abstract: 本发明公开了基于用户群组的推荐系统构建方法,具体包括如下步骤:101)数据划分步骤:对用户各类数据进行分类;102)组内分类步骤:在步骤101)后,对用户所属的类别集合中的每一个用户使用决策树进行进一步分类;103)推荐栏目步骤:根据步骤101)的类别和步骤102)的分类,使用基于用户的协同过滤方法,向用户推荐栏目;本发明提供了一种设计合理,推送精准的基于用户群组的推荐系统构建方法。

    基于层级聚类的传媒客户价值模型建立方法

    公开(公告)号:CN110516709A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910673907.7

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于层级聚类的传媒客户价值模型建立方法,包括以下步骤:S10,建立模型体系:根据已有的客户的基本信息数据、业务数据以及行为喜好数据构建客户价值模型,客户价值模型自上而下定义为四级;S20,基础指标数据标准化处理,进一步包括:数据清洗,用于基于客户属性的相似度算法为缺失行为数据的客户寻找相似客户,并估算其相应的行为数据;为客户名下的多个用户制定权重,进而转化为客户相关的基础标签;数据归一化;S30,对数据进行分类;S40,为每个类打上分数,将所属各个集合的客户总创收进行排序,以此确定每个集合的分值,创收越高分值越高。

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