基于社会网络分析的电信市场网络复杂性分析及客户细分研究

摘要

随着中国电信市场改革和重组的深化，中国的电信市场环境发生了根本性的变化，市场竞争日趋激烈。单纯地依靠用户数量扩张和价格战来拉动收入已经不能满足企业生存和发展的需要。电信市场在从卖方市场转向买方市场的过程中，企业已经开始利用日常运营过程中所积累的客户的基本属性信息和消费行为信息，从不同的角度对数据进行智能分析，以便为科学决策提供有价值的信息。但是这些方法大多都是基于客户个体特征属性进行分析，而没有考虑用户之间存在的关联关系。近年来，随着国内外学者对社会网络研究地深入，发现大多数社会关系网络具有复杂网络的统计结构特征，如“小世界效应”、“无标度特性”等等。然而，电信市场网络是一个天然的社会网络，它既体现了电信运营商的客户之间的关联关系，又在一定程度上体现了人与人之间的社会关系。而处于现实世界中的每个人都会受到周围环境的影响，因此将客户放在社会网络环境中考虑具有很重要的现实意义。
　　本文利用社会网络分析方法（SNA），以某电信公司某年连续三个月销售数据为例建立电信市场的社会关系网络模型。首先运用社会网络分析方法从网络的基本概况、网络结构特性等方面进行分析，验证了该电信市场网络具有“小世界特性”和“无标度特性”，是一个典型的社会网络，具有明显的社会分群的特点。然后针对电信市场用户规模较大的特点，改进了基于共同邻居数的局部社团划分算法。该算法只需知道某个节点的邻居节点的信息，而不用掌握网络的整体特征，因此适用于大规模网络的客户细分。最后，本文应用该方法对所构建的电信市场网络进行细分，并针对不同的细分市场提出了相应的营销建议。

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第一章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 研究内容及目标

1.3 论文结构

第二章 相关概念及研究现状

2.1 电信市场细分的相关概念及研究现状

2.1.1 电信市场细分的概念

2.1.2 电信市场细分的研究现状

2.2 社会网络的相关概念及研究现状

2.2.1 社会网络的相关概念

2.2.2 社会网络的研究现状

2.2.3 社会网络中常用的评价指标

2.2.4 网络特性

2.3 基于社会网络的电信市场细分研究

第三章 电信市场网络的复杂性分析

3.1 数据处理与建模

3.2 网络整体概况分析

3.3 电信网络的复杂性分析

第四章 基于社会网络的电信网络细分

4.1 基于复杂网络的客户细分方法

4.1.1 图像分割算法

4.1.2 基于社会学的划分算法

4.2 改进的社会网络划分算法

4.2.1 现有算法的分析

4.2.2 改进的社团算法描述

4.3 算法效果分析

4.4 基于改进算法的电信市场细分

第五章 结论

参考文献

致谢