基于MV扫描和Logistic回归下的手机媒体性别营销
智能手机和移动互联网的普及,让手机成为更为重要营销平台.强化性别差异开拓市场是商家重要而有效的营销手段.利用智能手机用户使用APP数据对用户的性别进行预测,明晰移动网络背后用户的性别属性,帮助商家进行手机媒体性别营销.在大数据的背景下,这项任务面临自变量个数过多的问题,分别使用MV扫描和Lasso进行变量选择,采用支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林和Logistic回归进行分类预测.预测结果得出MV扫描弥补了Lasso的一些不足,Logistic回归预测准确率明显最高.同时本文给出了不同情况下应选取的变量选择方法和阈值,从而帮助商家判别用户性别,针对不同性别的人群选择合适的App进行精准营销,降低营销成本.
手机媒体、性别营销、MV扫描、Logistic回归、智能手机APP
O212(概率论与数理统计)
国家自然科学基金资助重点项目"复杂纵向数据的统计推断"11231010;国家自然科学基金资助面上项目"稳健变量选择与高维数据分析"11071022;国家自然科学基金资助面上项目"高维稀疏统计模型中的变量选择与检验"11471223
2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
58-64
