苏大芹,刘 燕(中国联通河南分公司,河南 郑州 450008)
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摘 要:在网络和用户规模不断扩大的背景下,用户对网络感知的要求迅猛提升,为解决网络中人流密集、用户价值高的沿街商铺场景深度覆盖差问题,利用网络爬虫程序批量获取商铺的互联网数据,同时结合移动网络数据,将商铺信息与移动网络信息关联,运用大数据工具进行数据挖掘,对沿街商铺口碑场景进行精准覆盖评估与规划,改善了用户感知与口碑,提升了工作效率。
关键词:大数据分析;沿街商铺;互联网;覆盖评估;智能识别;深度覆盖
doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2019.02.016
概述
随着现网用户量的逐步增多、诸多的新应用新平台出现,用户对网络感知的要求迅猛提升。特别是具有用户停留时间长、网络使用度高、人流密集、用户价值高、区域代表性强、口碑效应明显的沿街商铺场景,存在深度覆盖问题。如何改善沿街商铺深度覆盖,以点带面,解决用户痛点,有效提升网络口碑,已经成为行业难题。