基于精准营销的问答平台数据挖掘算法需求综述【摘要】随着web2.0技术和数据挖掘算法的不断发展，挖掘算法用于问答平台的实践愈加丰富。论文结合精准营销和数据挖掘的理论，从客户前端的行为习惯分析、客户后端的数据行为分析以及商家信息等方面，对问答平台的营销模式进行多角度分析。最后，论文对于未来进行了展望，随着挖掘算法和精准营销理论的不断优化和发展，问答平台的营销模式会更加成熟。【Abstract】Withthecontinuousdevelopmentofweb2.0technologyandminingalgorithms，thepracticeofminingalgorithmforQ&Aplatformbecomesmoreabundant.Combinedwiththetheoryofprecisionmarketinganddatamining，thisarticleanalyzesthemarketingmodelofQ&Aplatformfromtheaspectsofbehavioranalysisofcustomerfront-end，databehavioranalysisofback-endcustomerandbusinessinformation.Finally，thisarticlelooksforwardtothefuture.Withtheoptimizationanddevelopmentofminingalgorithmsandprecisionmarketingtheory，themarketingmodelofQ&Aplatformwillbemoremature.【关键词】问答平台；精准营销；数据挖掘算法【Keywords】Q&Aplatform；precisionmarketing；dataminingalgorithm【中图分类号】C931.1；F49【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2018）01-0152-021引言近年来，随着社交网络平台的不断发展，知识的交融及共享愈加多元化。百度知道、知乎等社会化问答平台逐渐成为人们寻求知识的重要途径。据统计，截至2017年9月，知乎个人注册用户总数超过1亿，日活跃用户量达2600万。很多商家看到问答平台上存在的大量商机，纷纷通过精准广告投放来达到营销的目的。以往，由于技术不成熟，投放效果不明显。但随着挖掘算法的发展，其用于问答平台的需求愈加丰富，如何做好对问答平台精准营销挖掘算法的需求分析成为一个有待解决的问题。2相关理论研究2.1精准营销理论2005年，著名营销大师菲利普?科特勒首次明确提出精准营销（Precisionmarketing）理论。他认为“精准营销是采取更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，制定更注重结果和行动的营销计划，并更加重视对直接销售沟通的投资”。国内学者伍青生、余颖、郑兴山等人认为“精准营销是企业通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析，根据他们不同的消费心理和行为特征，采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通”。精准营销实施的策略和途径分为三种：①基于数据库的方法，主要包括邮件直付营销、呼叫中心（CallCenter）、手机短信等；②基于互联网的方法，主要包括门户网站广告，“窄告”，关键词搜索广告，博客，Email?V告，电子优惠券，来电广告等；③基于第三方渠道的方法。2.2数据挖掘理论数据挖掘有多种定义，其中比较有代表性的是“从数据中汲取出包含着的过往不被知道的有利用价值的潜在信息”。在新世纪信息产业与网络互联持续发展、数据激增的背景下，数据挖掘相关技术如今已被各大领域大力应用。如秦文哲等人提出把数据挖掘技术用于医学研究[1]，张亮等人提出把数据挖掘方法用于公司的财务预警[2]，连德福提出把数据挖掘用于社交网络的位置信息分析[3]，熊亚军等人提出把KNN数据挖掘方法用于地区霾等级预报[4]等。常见的数据挖掘算法包括聚类分析、K-Means聚类算法、决策树、逻辑回归以及神经网络算法、遗传算法以及粗糙集相关的算法等。3数据挖掘需求分析3.1用户前端的行为习惯分析在问答平台中，对于用户的前端行为习惯的分析关键是要结合用户的行为流程进行分析，用户的行为流程主要包括用户的浏览点击过程以及用户的搜索过程等。其目的是方便用户快捷地寻找到符合自己查询需求的结果。客户的行为习惯的分析主要包括两点内容：一，特定用户群的浏览规律及特点。通过对于用户浏览访问习惯的分析，追踪出用户习惯的频繁访问路径并进行抽取，用于平台前端界面的优化。二，用户的搜索行为方式和特点。通过对用户搜索习惯的分析，采集用户的搜索特征信息，优化用户的搜索结果以及提供的搜索选项。3.2用户后端的数据分析...