基于大数据的无线通信用户行为分析与精准传播策略研究

摘要

为解决无线通信行业用户规模扩张与传播效率不匹配、资源配置同质化等问题，本篇文章提出一套基于大数据的全流程用户行为分析与精准传播技术体系。文章整合无线通信网络日志、终端交互数据、业务消费记录等多源异构数据，构建“数据采集-预处理-特征工程-模型训练-策略输出”的闭环架构。在技术实现上，采用改进的K-Means++算法优化用户分群精度，结合CNN-LSTM融合模型挖掘用户行为时序特征与场景关联规律，创新性提出“动态画像+实时适配”的精准传播机制。实证结果表明，该体系可将用户行为识别准确率提升至89.7%，传播转化率较传统模式提高34.2%，资源投入成本降低27.5%，能为无线通信企业的精细化运营提供技术支撑与实践路径。