基于MV扫描和Logistic回归下的手机媒体性别营销  

作　　者：代春倩[1] 赵良伟 崔恒建 

机构地区：[1]邢台职业技术学院,河北邢台054000 [2]首都师范大学,北京100048

出　　处：《统计与管理》2018年第6期58-64,共7页Statistics and Management

基　　金：国家自然科学基金资助重点项目"复杂纵向数据的统计推断"(11231010);国家自然科学基金资助面上项目"稳健变量选择与高维数据分析"(11071022);国家自然科学基金资助面上项目"高维稀疏统计模型中的变量选择与检验"(11471223)

摘　　要：智能手机和移动互联网的普及,让手机成为更为重要营销平台。强化性别差异开拓市场是商家重要而有效的营销手段。利用智能手机用户使用APP数据对用户的性别进行预测,明晰移动网络背后用户的性别属性,帮助商家进行手机媒体性别营销。在大数据的背景下,这项任务面临自变量个数过多的问题,分别使用MV扫描和Lasso进行变量选择,采用支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林和Logistic回归进行分类预测。预测结果得出MV扫描弥补了Lasso的一些不足,Logistic回归预测准确率明显最高。同时本文给出了不同情况下应选取的变量选择方法和阈值,从而帮助商家判别用户性别,针对不同性别的人群选择合适的App进行精准营销,降低营销成本。

关 键 词：手机媒体 性别营销 MV扫描 LOGISTIC回归 智能手机APP 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]