[发明专利]一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法

权利要求书

1.一种基于协同过滤的营业厅精准营销方法，其特征在于，

通过连接营业厅中的AP热点上网，完成认证之后，首先通过与营业厅客户库中的数据进行比对，完成客户实名制认证，之后利用实名制信息对客户进行精准的业务推送；

利用客户的上网信息构建基本的客户个人画像，然后利用社交网络进一步完善用户个人画像的构建，最后利用协同过滤算法针对用户的个人需求进行业务或消息的推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

使用基于OpenWrt的AP热点设备搭建无线微门户，用户通过手机号完成认证连接热点，初步完成用户个人信息的获取；

接着与营业厅真实的客户数据交叉比对，实现用户的实名制认证；通过在AP热点设备中部署抓包工具完成对用户上网数据的拦截捕获，通过数据格式转换和筛选形成用户上网数据集；

使用Elasticsearch初步构建个人用户画像，之后利用实名制信息，融合社交网络，完整的构建用户画像，完成对用户的个人行为分析；

最后利用基于用户和物品相结合的协同过滤推荐对用户进行精准营销。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群和使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户；完成推荐以后，便可以得出以下用户数据，营业厅客流量及分布规律，线上APP下载注册情况，各种业务浏览情况，广告点击情况；通过分析以上数据，不断调整推送模型参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

用户信息的收集包括：一是用户认证信息，二是用户的上网数据；

通过用户认证信息与营业厅的客户库数据比对即完成用户实名制认证；

用户上网数据在AP热点设备中部署抓包工具，数据包通过脚本自动传输到服务器；对报文十六进制数据进行格式转换及解密，之后去除无用的格式化报文数据即形成了用户上网数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

在用户上网认证过程中捕获用户的上网设备的MAC地址，在报文中包含用户上网设备的MAC地址，以上便可建立起用户上网数据和实名制信息的联系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

用户个人画像构建分为两个部分：一是基于用户的上网数据初步建立用户个人画像，二是基于用户的实名信息利用社交网络丰富个人画像的建立；

第一步主要是利用用户的上网数据集，通过Elasticsearch将上网数据集中出现频率即连续三天内出现或一天内出现3次以上的关键词作为用户的爱好信息；获取到用户初步的爱好信息之后便可以将与用户爱好信息相近的业务或者信息推送给客户；接着利用用户的实名制上网信息，可以在相关的社交网站获取用户的基本个人信息，这样也就建立起更丰满的用户个人画像，之后根据用户推文的内容、阅读人数、评论次数、转发、时间、地点信息进行用户行为分析。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

用户连接AP热点开始上网之后，系统便会获取用户的上网数据集，初步分析完成以后便可基本建立起用户画像，利用社交网络分析丰富用户的个人画像，并且可以拓展用户的相似群体即根据用户群体划分信息获取；至此便可获取用户-爱好权值集合，以此建立基于协同过滤的推荐模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

获取登录用户的相似用户，把相似用户的业务办理情况推荐给登录用户，相似用户便可以从用户群体划分信息中获取和用户-爱好权值集合中获取；

找到业务或信息之间的相似性，将登录用户以前办理过的业务或者浏览过的信息作为推荐样板，将与它们相似的业务或者信息推送给用户；之后根据推送效果不断更改推荐模型，提高推荐效果。