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。
