1、如今市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，企業(yè)面對(duì)數(shù)量巨大的消費(fèi)者群體，傳統(tǒng)的大眾化營(yíng)銷(xiāo)的成本高且沒(méi)有優(yōu)勢(shì)。對(duì)用戶群體進(jìn)行細(xì)分，針對(duì)不同用戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，能提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略的效率，獲得更好的營(yíng)銷(xiāo)效果。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以處理海量的用戶數(shù)據(jù)，因此，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類(lèi)分析算法實(shí)現(xiàn)企業(yè)用戶分群。
　　論文給出了營(yíng)銷(xiāo)原理及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相關(guān)理論說(shuō)明，研究了聚類(lèi)分析技術(shù)中K-means聚類(lèi)算法和蟻群聚類(lèi)算法的基本原理。分析了長(zhǎng)虹社區(qū)論壇的用戶數(shù)據(jù)

2、，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)數(shù)量大、屬性多的特點(diǎn)，提出適用于論壇用戶聚類(lèi)的改進(jìn)算法 Ant-K-means聚類(lèi)算法。研究了K-means聚類(lèi)算法對(duì)簇?cái)?shù)量的選取和初始聚類(lèi)中心的質(zhì)量敏感以及蟻群聚類(lèi)算法搜索時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題解決方法。完成了蟻群聚類(lèi)算法對(duì)數(shù)據(jù)集中抽取的部分樣品數(shù)據(jù)的聚類(lèi)，并將蟻群聚類(lèi)獲取的簇?cái)?shù)量和簇中心作為輸入?yún)?shù)，使用本文改進(jìn)的基于信息素的K-means算法對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行快速聚類(lèi)，獲得最終聚類(lèi)結(jié)果。將改進(jìn)后的聚類(lèi)算法應(yīng)用到長(zhǎng)虹智能電視的論壇用