基于Web使用挖掘的客户发现研究的开题报告.pdfVIP

基于Web使用挖掘的客户发现研究的开题报告

一、选题背景及意义

随着互联网的快速发展，Web应用程序已成为我们生活和工作中不

可或缺的一部分。在传统的销售模式中，销售人员往往需要花费大量的

时间和精力来查找潜在客户并与之联系。然而，在Web应用程序中，我

们可以通过挖掘用户的行为和偏好来实现自动化客户发现，从而大大节

省了时间和成本。

本研究旨在探索基于Web应用程序使用挖掘技术实现客户发现的方

法，具体包括如何获取用户的行为数据，如何对数据进行处理和分析，

以及如何应用机器学习算法来挖掘用户的行为和偏好。通过此研究，我

们可以进一步了解如何利用Web应用程序中的大量数据资源来发现潜在

客户，并提高销售和市场营销的效率和效果。

二、研究目的和内容

本研究的主要目的是探索基于Web应用程序使用挖掘技术实现客户

发现的方法，具体内容包括以下几个方面：

1.获取Web应用程序中用户的行为数据，如点击、浏览、有哪些信誉好的足球投注网站、购

买等，并对数据进行处理和分析。

2.研究机器学习算法在客户发现中的应用，包括聚类分析、分类分

析、关联规则挖掘等。

3.评估客户发现的效果，包括精确度、召回率等，以此来评估模型

的效果和可靠性。

4.提出改进和优化的建议，以进一步提高客户发现的效果和效率。

三、研究方法和步骤

本研究主要采用以下两种研究方法：

1.案例研究法：选取一些具有代表性的Web应用程序作为案例，收

集和分析其用户行为数据，并应用机器学习算法来挖掘用户的行为和偏

好。

2.实验研究法：选取一些实验对象，对比其使用Web应用程序前后

的数据，以评估客户发现的效果。

具体步骤如下：

1.确定研究对象和数据采集方法。

2.收集和处理Web应用程序中的用户行为数据。

3.应用机器学习算法进行客户发现。

4.评估客户发现的效果，包括精确度、召回率等。

5.提出改进和优化的建议。

四、预期结果和意义

通过本研究，我们期望得到以下预期结果和意义：

1.探索基于Web应用程序使用挖掘技术实现客户发现的方法，提高

销售和市场营销的效率和效果。

2.应用机器学习算法来挖掘用户的行为和偏好，建立客户画像，进

一步提高客户发现的准确性和效率。

3.评估客户发现的效果，包括精确度、召回率等，为企业决策提供

参考。

4.提出改进和优化的建议，提高客户发现的效果和效率。

综上所述，本研究对于提高Web应用程序中客户发现的效率和效果，

促进企业的市场营销和销售，具有重要的实际意义和理论意义。