京东DNNLab新品用户营销：余弦相似度与SVM策略

"京东DNNLab新品用户营销的两种技术方案" 在电商领域，精准营销是提升销售效率和用户体验的关键。京东DNN实验室针对这一需求，利用大数据分析提出了两种技术方案，旨在有效地筛选出对新品有兴趣的潜在用户。这两种方法分别是基于商品相似度的筛选和基于支持向量机（SVM）的分类预测。 首先，基于余弦相似度的商品相似度模型构建。余弦相似度是一种衡量两个非零向量之间角度的方法，常用于文本相似度分析。在商品推荐系统中，它可以帮助找出与新品手机相似的已知商品。具体步骤包括： 1. 分析商品特征：收集新品手机的相关属性，如品牌、价格、功能等，将这些属性转化为特征向量。 2. 计算词频：统计每个特征在所有商品描述中的出现次数，构建商品的词频矩阵。 3. 构建向量空间：将每个商品表示为一个向量，向量的每个维度对应一个特征，值为特征的词频。 4. 计算余弦相似度：对于新品手机，计算其与所有其他商品的余弦相似度，找到最相似的商品集合。 5. 用户匹配：基于相似商品的购买历史，筛选出有购买这些商品的用户作为潜在的目标群体。 其次，基于SVM的分类预测方法。SVM是一种监督学习模型，尤其适用于处理分类问题。在用户营销场景中，SVM可以学习用户的历史行为数据，识别出可能对新品感兴趣的特征： 1. 数据准备：收集用户的基本信息、购物习惯、浏览记录、购买历史等，将这些数据转化为数值型特征。 2. 训练模型：利用SVM算法，将已知购买新品的用户作为正样本，未购买的用户作为负样本，训练分类模型。 3. 特征选择：通过特征选择或降维技术，挑选出对预测效果影响最大的特征。 4. 预测新用户：将新用户的数据输入到训练好的模型中，预测其购买新品的可能性。 5. 用户筛选：根据预测概率设定阈值，将高于阈值的用户作为高意向目标用户。 结合这两种技术，京东DNNLab能够更加精确地定位到对新品手机有购买意向的用户，从而提高营销活动的效果，降低无效投放的成本，同时避免对用户造成信息干扰，提升用户满意度。这种数据驱动的营销策略体现了电商行业的智能化和个性化趋势，是大数据分析在实际业务中的一种成功应用。