改进遗传算法在实体商业中精准营销研究与实现

摘要：

由于实体商业市场缺乏像电商平台那样的个性化交互平台,因此无法对客户进行精准营销,使得在商业市场上的竞争力越来越弱.为了解决这一问题,引入商家基因库模型,并记录客户在实体店铺中的历史购物行为、关注的产品类别等,结合最佳邻居、效用函数等提出赋有权重的客户偏好模型.利用改进遗传算法对商家基因库模型与客户偏好模型进行匹配,以实现精准营销.研究以大数据为背景,利用Hadoop集群的MapReduce编程实现改进遗传算法,用以在n维商家空间中快速、精准地找出最符合客户需求的商家.实验结果表明,改进遗传算法相对于传统遗传算法在推荐准确率上平均提升15.6％,在推荐响应时间上提升41.9％.

关键词：改进遗传算法、精准营销、商家基因库、客户偏好模型、范围相似度函数、大数据

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.1-34;TP312

资助基金：国家自然科学基金资助项目61370073;四川省教育厅基金资助项目172A0819

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：177-181