社交類推廣方案精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的社交類推廣方案主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：社交類推廣方案范文

這個(gè)在京東專屬DSP廣告平臺(tái)“JD商務(wù)艙”基礎(chǔ)上創(chuàng)新升級(jí)后的營(yíng)銷推廣平臺(tái)擁有更加多樣化的廣告營(yíng)銷產(chǎn)品、智能化的投放系統(tǒng)和完善的服務(wù)體系，可以為客戶提供精準(zhǔn)、高效的一體化電商營(yíng)銷解決方案，幫助客戶實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效果的最大化。

據(jù)了解，此次京東推出的“京準(zhǔn)通”營(yíng)銷推廣平臺(tái)包含京東商城營(yíng)銷產(chǎn)品體系和拍拍網(wǎng)營(yíng)銷產(chǎn)品體系兩大方面，全面服務(wù)兩大平臺(tái)的廣告客戶。

事實(shí)上，在這個(gè)全民網(wǎng)購(gòu)時(shí)代，消費(fèi)者、商家和媒體都是鏈條上的重要參與者，而京東作為國(guó)內(nèi)最大的自營(yíng)B2C電商平臺(tái)，正在扮演著一個(gè)連接者的角色，即將消費(fèi)者、商家、媒體資源整合在一起，并由此打造一個(gè)營(yíng)銷閉環(huán)，為消費(fèi)者提供優(yōu)質(zhì)導(dǎo)購(gòu)服務(wù)，幫商家提升營(yíng)銷ROI，助力媒體合作伙伴實(shí)現(xiàn)流量變現(xiàn)，以開(kāi)創(chuàng)多方共贏的局面。

這是“京準(zhǔn)通”上線的原因，也是京東注重?cái)?shù)字營(yíng)銷的體現(xiàn)。

由“商務(wù)艙”升級(jí)到數(shù)字營(yíng)銷

“京準(zhǔn)通”業(yè)務(wù)是由早前的“JD商務(wù)艙”業(yè)務(wù)升級(jí)而來(lái)。

事實(shí)上，早在2011年，京東就曾推出了展示廣告這塊業(yè)務(wù)，基本上是按天在賣，之后京東又推出了京東快車，主要做站內(nèi)的搜索，旁邊也放一些廣告，商家按照不同的頻道或關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)取得不同的展位，以展現(xiàn)自己的商品，這一業(yè)務(wù)得到許多商家的喜愛(ài)。去年8月，京東推出一項(xiàng)叫金融商務(wù)艙的業(yè)務(wù)，目的是想為商家做精準(zhǔn)營(yíng)銷，今年3月份，京東跟騰訊達(dá)成了戰(zhàn)略合作，拍拍網(wǎng)并入京東集團(tuán)，其廣告業(yè)也合并到京東數(shù)字營(yíng)銷業(yè)務(wù)部門，這也正是“京準(zhǔn)通”誕生的背景和契機(jī)。

據(jù)京準(zhǔn)通業(yè)務(wù)的相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，京準(zhǔn)通主要服務(wù)于京東商城、拍拍網(wǎng)的商家，“我們京東不是有自營(yíng)嘛，自營(yíng)我們就是供應(yīng)商和品牌商，比如洋寶潔其實(shí)是品牌商，它也給我們供貨，但是有一些品牌商其實(shí)是通過(guò)供應(yīng)商給我們供貨的，我們這個(gè)平臺(tái)其實(shí)就是希望幫這些商家、供應(yīng)商、品牌商做營(yíng)銷服務(wù)。”該負(fù)責(zé)人表示。

據(jù)其介紹，京準(zhǔn)通所提供的服務(wù)屬精準(zhǔn)營(yíng)銷，而不僅僅是硬性廣告，屬于數(shù)字營(yíng)銷，而且這項(xiàng)業(yè)務(wù)主要針對(duì)在線業(yè)務(wù)，不涉及線下業(yè)務(wù)。

在京東商城營(yíng)銷產(chǎn)品體系中，為滿足客戶越來(lái)越多元化的營(yíng)銷需求，特別提供了京選展位、京東快車、京東直投、京挑客四大類廣告營(yíng)銷產(chǎn)品供廣告主選擇。

其中，京選展位匯聚了京東最優(yōu)質(zhì)的營(yíng)銷推廣位，大尺寸大展現(xiàn)可以為品牌帶來(lái)海量曝光，有效吸引用戶的關(guān)注；京東快車則是匯集了全網(wǎng)資源，為商家提供量身定制的營(yíng)銷產(chǎn)品，除了擁有京東站內(nèi)商品列表頁(yè)推廣展位、搜索頁(yè)左側(cè)推廣展位等資源外，還涵蓋了搜狐、網(wǎng)易、新浪等站外優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站資源，全面展示商品和品牌。

京東直投是一款利用精準(zhǔn)定向進(jìn)行付費(fèi)引流的產(chǎn)品，借助與騰訊的戰(zhàn)略合作，商家通過(guò)京東直投即可獲得百億級(jí)騰訊系海量流量，包含QQ空間、騰訊朋友網(wǎng)、QQ客戶端（QQ秀）、每日精選頁(yè)卡及騰訊網(wǎng)等海量?jī)?yōu)質(zhì)資源位。

作為京東效果營(yíng)銷類推廣產(chǎn)品，京挑客是按最終成交付費(fèi)，推廣形式多樣，費(fèi)用靈活可控，低投入高回報(bào)，滿足商家個(gè)性化推廣需求。

打選全新電商營(yíng)銷生態(tài)系統(tǒng)

京東在數(shù)字營(yíng)銷方面有何優(yōu)勢(shì)呢？

就行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，京東立足于正品行貨、物流速度快、品類豐富等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)積累了海量網(wǎng)購(gòu)高端用戶群的品牌優(yōu)勢(shì)，京東自營(yíng)產(chǎn)品訂單中超過(guò)80%可以實(shí)現(xiàn)當(dāng)日達(dá)或次日達(dá)；從京東對(duì)“京準(zhǔn)通”平臺(tái)的布局來(lái)看，京東正全力打造一個(gè)全新的電商營(yíng)銷生態(tài)體系。

新升級(jí)的京準(zhǔn)通營(yíng)銷平臺(tái)提供了兼具品牌、效果推廣的多樣化解決方案，并且依托京東大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)多維度的定向功能，精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)受眾，讓廣大商家可以根據(jù)自身的情況和經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，自由選擇營(yíng)銷推廣組合，這就給了商家最大的發(fā)揮空間，實(shí)現(xiàn)品牌、效果的雙重收益。

此外，與騰訊資源的深度整合，也為京準(zhǔn)通營(yíng)銷平臺(tái)的升級(jí)增加了籌碼。京東購(gòu)物平臺(tái)與騰訊社交平臺(tái)的完美結(jié)合，將會(huì)為廣告主帶來(lái)更多的營(yíng)銷可能。

第2篇：社交類推廣方案范文

光棍節(jié)(別稱：?jiǎn)紊砉?jié)，英文名：Singles'Day)是一種流傳于年輕人的娛樂(lè)性節(jié)日，源于這一天日期里有四個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字“1“形似四根光滑的棍子。以下是小編精心收集整理的雙十一活動(dòng)方案，下面小編就和大家分享，來(lái)欣賞一下吧。

雙十一活動(dòng)方案1電商的節(jié)日，在這一天所有的電商都開(kāi)始舉行各種促銷活動(dòng)作為，提升銷售額是必須的。

一、活動(dòng)背景：

隨著電子商務(wù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物，網(wǎng)上開(kāi)店在大學(xué)校園中已成為一種時(shí)尚。在我們學(xué)校無(wú)論是電子商務(wù)專業(yè)還是非電子商務(wù)專業(yè)，已在和愿意在淘寶開(kāi)店的同學(xué)很多，為了給愿意在淘寶開(kāi)店和已經(jīng)在淘寶上開(kāi)店的同學(xué)之間一個(gè)共同交流和學(xué)習(xí)的平臺(tái)，特舉辦了這次比賽。

二、主辦單位：

____

三、協(xié)辦單位：

___

贊助單位：___

四、參賽對(duì)象：

____全體同學(xué)

五、活動(dòng)時(shí)間：

20__年11月10日至20__年11月11日

六、活動(dòng)地點(diǎn)：

待定

七、報(bào)名方式和獎(jiǎng)項(xiàng)設(shè)置：

(1)同學(xué)們可以以個(gè)人和團(tuán)隊(duì)報(bào)名;

(2)報(bào)名時(shí)間為20__年_月20至_月24日

(3)王牌店長(zhǎng)1名證書+獎(jiǎng)品

王牌團(tuán)隊(duì)1個(gè)證書+獎(jiǎng)品

亞軍團(tuán)隊(duì)1個(gè)證書+獎(jiǎng)品

季軍團(tuán)隊(duì)2名證書+獎(jiǎng)品

參與獎(jiǎng)4名證書+獎(jiǎng)品

八、活動(dòng)內(nèi)容：

第一環(huán)節(jié)：淘寶開(kāi)店策劃

活動(dòng)安排：

1、參賽選手自報(bào)名之日起，根據(jù)自己的參賽選手自己的設(shè)想制定自己的淘寶店鋪開(kāi)店策劃書。

2、參賽選手、團(tuán)隊(duì)于4月5日前把自己的策劃方案以電子檔和紙制策劃交到活動(dòng)組委會(huì)。

3、有專業(yè)老師對(duì)策劃方案進(jìn)行評(píng)，優(yōu)秀的方案進(jìn)入第二輪。

要求：

1、策劃書包括淘寶網(wǎng)店定位與目標(biāo)、淘寶同行網(wǎng)店總體情況分析、淘寶網(wǎng)店團(tuán)隊(duì)組建方案、淘寶網(wǎng)店裝修方案、淘寶網(wǎng)店物流方案、淘寶網(wǎng)店推廣方案和淘寶規(guī)則和售后服務(wù)等。

2、策劃書要含有淘寶店鋪的店面設(shè)計(jì)。

第二環(huán)節(jié)：開(kāi)店策劃書ppt展示

活動(dòng)安排：

1、參賽選手和團(tuán)隊(duì)根據(jù)自己的策劃方案制作ppt，對(duì)自己的策劃方案進(jìn)行說(shuō)明。

2、店主競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)于自己的賽場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的店鋪進(jìn)行剖析，知己知彼百戰(zhàn)不殆。

要求：

1、要用office2003制作ppt。

2、對(duì)自己店鋪未來(lái)發(fā)展的分析要有理有據(jù)。

3、對(duì)賽場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的店鋪進(jìn)行剖析，要突出自己自己店鋪的優(yōu)點(diǎn)，和對(duì)方的優(yōu)缺點(diǎn)。

九、活動(dòng)安排：

1、時(shí)間安排。

11月9日前，活動(dòng)的策劃、宣傳。

11月1至11月7日，參賽報(bào)名時(shí)間。

11月5日前，為活動(dòng)方案的交稿時(shí)間。

11月10日為第二階段的開(kāi)店策劃書ppt展示。

雙十一活動(dòng)方案2一、活動(dòng)背景

__是__的學(xué)生門戶網(wǎng)站，隸屬商學(xué)院電子商務(wù)系智越工作室管理運(yùn)營(yíng)。為了更好的運(yùn)營(yíng)__，加大范圍打響__的知名度，__結(jié)合20__-11-11光棍節(jié)這個(gè)特殊的日子，聯(lián)合__策劃開(kāi)展一個(gè)宣傳活動(dòng)來(lái)豐富同學(xué)們的校園文化生活，讓同學(xué)們能夠在網(wǎng)上第一時(shí)間知道校園、新聞、政策、考試信息、體育、娛樂(lè)、學(xué)習(xí)交流、兼職工作等信息，提高同學(xué)們的綜合素質(zhì)，并號(hào)召?gòu)V大同學(xué)積極關(guān)注__，有效的幫助他們學(xué)習(xí)和生活上的事情，提高自身的知識(shí)水平、從而完善自我。

二、活動(dòng)主題

__、光

三、活動(dòng)時(shí)間、地點(diǎn)

20__年11月11日在__中心花壇16：00活動(dòng)

開(kāi)始18：30結(jié)束

四、活動(dòng)對(duì)象

__全體在校學(xué)生

第二部分活動(dòng)內(nèi)容

一、活動(dòng)簡(jiǎn)介

為了更好的運(yùn)營(yíng)__，加大范圍打響__的知名度，豐富同學(xué)們的校園文化生活，讓同學(xué)們能夠在網(wǎng)上第一時(shí)間知道校園、新聞、政策、考試信息、體育、娛樂(lè)、學(xué)習(xí)交流、兼職工作等信息，提高同學(xué)們的綜合素質(zhì)，并號(hào)召?gòu)V大同學(xué)積極關(guān)注__，有效的幫助他們學(xué)習(xí)和生活上的事情。

本次活動(dòng)能一定程度上在大學(xué)生中增進(jìn)各院系各年級(jí)的友誼，活躍校園氣氛、豐富高校學(xué)生的業(yè)余文化生活，更為所有學(xué)生提供了一次難得的社交鍛煉機(jī)會(huì)。

二、活動(dòng)目的

1、推廣運(yùn)營(yíng)__學(xué)生門戶網(wǎng)站-__

2、豐富同學(xué)們的大學(xué)生活、提高同學(xué)們業(yè)余時(shí)間的生活質(zhì)量

3、增進(jìn)各院系各年級(jí)的友誼，活躍校園氣氛、，更為所有學(xué)生提供了一次難得的社交鍛煉機(jī)會(huì)。

4、增加同學(xué)們之間的感情，讓同學(xué)們更加深刻的了解到朋友之間的友誼比情人間的感情更加的真實(shí)、純潔，更加需要我們?nèi)フ湎А?/p>

三、活動(dòng)流程

1、14：00---16：00，工作室負(fù)責(zé)所需要的音響、話筒、桌椅。

__網(wǎng)負(fù)責(zé)小禮品、黑色墨性水筆、紙杯、皮筋、垃圾袋、小紙條、大的信紙箱、氣球。

2、16：00---17：30，工作室成員布置活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)。

工作室成員及__網(wǎng)人員在校園主干道路設(shè)置服務(wù)點(diǎn)進(jìn)行人工流動(dòng)宣傳，讓更多同學(xué)前來(lái)圍觀。

3、將橫幅放在桌子上面，號(hào)召大家來(lái)簽名。

4、16：00，活動(dòng)正式開(kāi)始。

由主持人讀開(kāi)場(chǎng)白。(光棍節(jié)，光)

5、16：05---16：40，詢問(wèn)現(xiàn)場(chǎng)單身的請(qǐng)舉手。

是情侶的請(qǐng)舉手玩。(我們到底有沒(méi)有緣)

6、16：45---18：10，進(jìn)入活動(dòng)的男女玩轉(zhuǎn)趣味游戲。

(紙杯傳水)(吹氣球比賽)(橡皮筋接力賽)勝出者都有小禮品贈(zèng)送，贈(zèng)送的時(shí)候回答問(wèn)題。

7、游戲簡(jiǎn)介

勝出均得小禮品一份，在拿之前，要回答一個(gè)問(wèn)題，關(guān)于阿Q、智越工作室、__網(wǎng)的一些簡(jiǎn)單的問(wèn)題。

(1)我們到底有沒(méi)有緣

PS游戲規(guī)則：

1、參賽每組由男女同學(xué)各一個(gè)，圍觀者禁止提示;

2、男生附身，背對(duì)著女生，女生從工作人員手中抽取一張小紙條，每一個(gè)字條里面有一至三個(gè)字。

3、女生在男生背上書寫所抽中的字，而附身的男生來(lái)猜女生所寫的字是什么?

4、游戲時(shí)間：每猜一次有三次機(jī)會(huì)。

(2)紙杯傳水

PS游戲規(guī)則：每個(gè)組出4個(gè)人站成一列，每人嘴上叼一只紙杯，然后從前往后傳水，不能用手，全憑嘴和頭的動(dòng)作，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)按傳到最后的水的多少算勝負(fù)。

(3)吹氣球比賽

PS游戲規(guī)則：每一輪參賽三人，每人2個(gè)氣球，誰(shuí)先把2個(gè)氣球吹爆，誰(shuí)就勝出。

(4)橡皮筋接力賽

PS游戲規(guī)則：

1、每輪參賽男女各5位，男女交替排成一列;

2、每組有一名工作人員，參與人員由工作人員發(fā)給每人一根吸管。

3、游戲開(kāi)始時(shí)，參與者用嘴夾著吸管，由工作人員在每組最前列向第一位同學(xué)嘴上的吸管放橡皮筋，然后第一位同學(xué)傳給下一位，第一位選手橡皮筋傳出后，可立即傳下一個(gè)橡皮筋。

4、3分鐘后，由每組最后一同學(xué)手上的橡皮筋數(shù)量多少?zèng)Q定每組勝負(fù)。

5、18：10，所以工作室成員清理活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)。

四、人員安排

1、2：00準(zhǔn)時(shí)開(kāi)始布置活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)、工作室的男生需要的桌子、音響話筒都安排到位、__負(fù)責(zé)小禮品、黑色墨性水筆、紙杯、皮筋、垃圾袋、小紙條、大的信紙箱、氣球全部器材到位。

2、支持人(可適當(dāng)調(diào)整)

3、組織秩序著：

4、攝像人：

5、主動(dòng)參與活動(dòng)帶動(dòng)氣氛著(防冷場(chǎng))：__等除了以上幾位所有工作室成員、以及現(xiàn)場(chǎng)的大一考察成員。

6、清理現(xiàn)場(chǎng)：男生負(fù)責(zé)歸還音響、課桌女生負(fù)責(zé)清理現(xiàn)場(chǎng)的垃圾以及現(xiàn)場(chǎng)的一些器材(__監(jiān)督)

第三部分活動(dòng)宣傳及經(jīng)費(fèi)預(yù)算

一、活動(dòng)宣傳

1、宣傳單發(fā)放

在11月10號(hào)周四全體工作室成員穿著室服在__學(xué)院各個(gè)地點(diǎn)發(fā)放宣傳單

2、利用我們__網(wǎng)站、__、__校園廣播推廣宣傳

3、朋友圈宣傳

二、經(jīng)費(fèi)預(yù)算

略

雙十一活動(dòng)方案3有人說(shuō)：“我一輩子最幸福的事，莫過(guò)于，不管有多少美女(帥哥)，TA的眼神，永遠(yuǎn)在我身上?！?/p>

關(guān)于戀愛(ài)，總是有很多很多的要去說(shuō)，卻在見(jiàn)到你的那一刻不知從何說(shuō)起。就像第一次我見(jiàn)到你的那一刻，從此深陷其中……

將至，__婚紗將會(huì)為你打造最最完美的瞬間!

情定，愛(ài)約一世!

最美好的我，你值的擁有!

好戲連臺(tái)，步步驚心，愛(ài)TA其實(shí)很簡(jiǎn)單。

第一步：愛(ài)的關(guān)注

即日起，官方微博：__婚紗攝影每天都會(huì)在微博發(fā)出一條活動(dòng)微博，只要關(guān)注__婚紗攝影，并且當(dāng)天回復(fù)并轉(zhuǎn)載此條微博的客戶就有機(jī)會(huì)獲得由__婚紗攝影提供的價(jià)值188元的抱抱熊一只。(注：當(dāng)天轉(zhuǎn)發(fā)微博的客戶里面我將選取第8位，第28位，第48位，第68位……以此類推每間隔20位我們將送出一份禮品，并且每個(gè)微博賬號(hào)僅限領(lǐng)取一次禮品。)

第二步：愛(ài)的呼喚

愛(ài)TA就要大聲說(shuō)出來(lái)，即日起關(guān)注官方微博：__婚紗攝影的網(wǎng)友在轉(zhuǎn)載__婚紗活動(dòng)微博的同時(shí)@你愛(ài)的人就可以憑此條微博到店領(lǐng)取一份我們精心準(zhǔn)備的愛(ài)的禮物：施華洛世奇項(xiàng)鏈一條。

第三步：愛(ài)很簡(jiǎn)單

愛(ài)很簡(jiǎn)單，其實(shí)不需要太多，就在__婚紗攝影也給一份簡(jiǎn)單的愛(ài)給你們!只需網(wǎng)絡(luò)客服報(bào)備，限套愛(ài)情專屬2999元超值套餐即日開(kāi)放!愛(ài)就要長(zhǎng)長(zhǎng)久久!

第四步：愛(ài)的感恩

即日起所有關(guān)注官方微博：__婚紗攝影的網(wǎng)友只要是找到__婚紗攝影網(wǎng)絡(luò)部客服報(bào)備過(guò)，并且轉(zhuǎn)介紹朋友來(lái)__婚紗攝影成功訂單的就可以享受價(jià)值888元的夏日激情魅力寫真一套。

第五步：愛(ài)最美麗

凡是所有參與本活動(dòng)的客戶只要經(jīng)網(wǎng)絡(luò)客服報(bào)備，就可以訂單時(shí)額外享受最新國(guó)際品牌婚紗拍攝權(quán)限一次!

雙十一活動(dòng)方案4一、前言

1、單身禮品

過(guò)節(jié)送禮!這樣的炒作方式很符合民意，尤其在這百年一遇的神棍節(jié)呢，是不是幸運(yùn)的神棍，都想送自己一樣特殊的禮品來(lái)紀(jì)念或者祭奠一下這個(gè)很特別的時(shí)刻。自己送自己禮物，當(dāng)然也要有好友送自己禮物的刺激嘍，光棍節(jié)本來(lái)就是個(gè)寂寞的節(jié)日，好友借此機(jī)會(huì)送禮，是不是會(huì)讓人感受到一點(diǎn)點(diǎn)溫暖呢?2、11元搶購(gòu)

11元搶購(gòu)?這可是京東商城最近正熱搞的光棍節(jié)促銷活動(dòng)方案吶。是不是很有創(chuàng)意?當(dāng)然了，想搞好棍棍促銷，首先要算好成本，要做到薄利多銷，還要借此良機(jī)打好名氣，為以后的生意做鋪墊!11元，真的不是很貴嘍，每一個(gè)人都會(huì)舍得在這樣的日子里話費(fèi)不大的價(jià)錢，買到一件心儀已久的東東，所以你的產(chǎn)品還要有吸引人又實(shí)惠的優(yōu)點(diǎn)哦!3、降價(jià)促銷

降價(jià)促銷，永遠(yuǎn)都是節(jié)日促銷不變的主題!降價(jià)，要巧妙地降價(jià)，要讓消費(fèi)者感受到真真正正的實(shí)惠，你才有銷路，才能大賺一筆的哦!降價(jià)若不當(dāng)?shù)脑挘苋菀捉o消費(fèi)者造成負(fù)面的影響，這可是事關(guān)你以后生意能不能成功的關(guān)鍵呢!

4、送光棍節(jié)吉祥物，祝福光棍們?cè)缛?/p>

每一個(gè)光棍都是不想就此光棍下去的吧!所以吉祥物會(huì)被奉為上品哦，光棍節(jié)促銷活動(dòng)方案中也可以專門買光棍節(jié)吉祥物，當(dāng)然也可以“進(jìn)店有禮”，送個(gè)性的光棍節(jié)吉祥物，這樣能吸引大批的消費(fèi)者進(jìn)店的，進(jìn)得人多了，生意自然就旺旺了。當(dāng)然，您也可以在消費(fèi)者購(gòu)物滿多少元的時(shí)候送什么級(jí)別的光棍節(jié)吉祥物的。這絕對(duì)不是一個(gè)壞的光棍節(jié)促銷活動(dòng)方案。

二、活動(dòng)背景

在活動(dòng)前夕，商家可以參加淘金幣、聚劃算、等活動(dòng)以增加其的品牌曝光率，提高品牌知名度，從而在活動(dòng)中的銷售做鋪墊?！啊奔粗该磕甑?1月11日，由于日期特殊，因此又被稱為光棍節(jié)。微商城利用這一天來(lái)進(jìn)行一些大規(guī)模的打折促銷活動(dòng)，以提高銷售額度。20__年11月11日前后，在微商城上，眾多商家推出5折優(yōu)惠促銷活動(dòng)，許多人的集體瘋搶，以及多家知名品牌參與。單日成交額達(dá)上好幾億。

三、活動(dòng)時(shí)間與活動(dòng)商品

活動(dòng)時(shí)間：11月7日到11月13日活動(dòng)方式：

1.淘金幣：挑選10款產(chǎn)品(顧家支持)上淘金幣活動(dòng)聚劃算：挑選3款產(chǎn)品(顧家支持)上聚劃算活動(dòng)

顧家商品A，原價(jià)___，淘金幣價(jià)___+100淘金幣，數(shù)量500份，折扣5-7折，附送一些小禮品等，例如禮品杯，環(huán)保袋，鼠標(biāo)墊2.活動(dòng)時(shí)間：2016.11.11凌晨一點(diǎn)至24點(diǎn)。宣傳語(yǔ)：全場(chǎng)五折還包郵哦!

四、活動(dòng)目的

由于“”活動(dòng)主會(huì)場(chǎng)分會(huì)場(chǎng)的展示位有限，我們旗艦店開(kāi)業(yè)才1個(gè)多月，還無(wú)法

得到微商城展示位支持。但是我們可以利用這次高流量高成交的機(jī)會(huì)，在店鋪內(nèi)推出相應(yīng)活動(dòng)，在這次瘋狂網(wǎng)購(gòu)中分一杯羹

五、店鋪活動(dòng)

1.好評(píng)送消費(fèi)券

2.收藏拿紅包或者是淘金幣3.關(guān)注有好禮

六、活動(dòng)規(guī)則

(1)消費(fèi)券只限購(gòu)買原價(jià)商品;(2)聚劃算商品不參加活動(dòng)。

七、活動(dòng)推廣

1.直通車引流2.店鋪活動(dòng)通告3.寶貝描述通告

4.幫派社區(qū)宣傳5.旺旺簽名活動(dòng)預(yù)告6.淘客聯(lián)盟

八、活動(dòng)跟進(jìn)(團(tuán)隊(duì)配合)

美工：做好退款辦理時(shí)間、訂單信息修改、發(fā)貨快遞和時(shí)間等聲明放置在首頁(yè)及商品詳情頁(yè)，設(shè)計(jì)以“”為主題的首頁(yè)，以及活動(dòng)廣告圖片。

客服：售前_名+售后_名+客審_名(負(fù)責(zé)訂單審核和打印)確保電腦配置;做好活動(dòng)內(nèi)容細(xì)節(jié)解釋的快捷回復(fù)語(yǔ)。修改部分商品價(jià)格，

網(wǎng)絡(luò)：檢查促銷軟件設(shè)置。快捷短語(yǔ)和自動(dòng)回復(fù)(提前準(zhǔn)備、包含促銷、盡量少用)倉(cāng)庫(kù)：發(fā)貨員備貨以及快遞公司提前聯(lián)系準(zhǔn)備!確保庫(kù)存準(zhǔn)確，避免缺貨。準(zhǔn)備好打印機(jī)及相關(guān)材料和打包用的材料。準(zhǔn)備適當(dāng)比例的貨品提前包裝并分開(kāi)堆放在活動(dòng)中，保證客服端、制單員、倉(cāng)庫(kù)的溝通暢通，以保證售中過(guò)程中修改訂單信息等情況的順利解決。文案：提煉活動(dòng)廣告宣傳語(yǔ)。推廣：刪除搭配減價(jià)以及刪除第三方打折軟件設(shè)置的折扣，互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于泰豐家紡的網(wǎng)頁(yè)做好回帖和店鋪活動(dòng)宣傳。

九、庫(kù)存準(zhǔn)備

(1)確定活動(dòng)上線產(chǎn)品，所有主推產(chǎn)品要占整體備貨的50%-60%所有產(chǎn)品在11.11之前一周內(nèi)必須全部入庫(kù)完成，店鋪庫(kù)存按實(shí)際的90%-95%去完成，如果需要贈(zèng)送環(huán)保袋、鼠標(biāo)墊等禮品也需進(jìn)行備貨

(2)根據(jù)預(yù)期銷售規(guī)模，做好雙11大促活動(dòng)主要銷售商品庫(kù)存的提前備貨。務(wù)必于活動(dòng)前和相應(yīng)的供貨渠道確定應(yīng)急補(bǔ)貨機(jī)制，確定供貨渠道的供貨能力，建立緊急溝通聯(lián)系方式，保障在庫(kù)存不足的情況下可以快速做到貨品補(bǔ)充或及時(shí)下架。

(3)檢查貨品條碼管理體系，確保所有發(fā)貨貨品都有條碼，便于出庫(kù)檢查配貨準(zhǔn)確時(shí)使用掃描槍掃條碼的方式做校驗(yàn)，提高速度和效率。(4)務(wù)必于雙11活動(dòng)前的2~3天做一次全倉(cāng)盤點(diǎn)或相關(guān)大促活動(dòng)商品的盤點(diǎn)，清晰庫(kù)存規(guī)模，并將真實(shí)庫(kù)存數(shù)據(jù)100%錄入到ops中。

十、人員準(zhǔn)備

(1)對(duì)可能出現(xiàn)的雙11訂單暴漲而需要招聘臨時(shí)兼職員工的，提前做好兼職員工工作安排計(jì)劃，并做好相應(yīng)的培訓(xùn)工作，做好打包環(huán)節(jié)，提前培訓(xùn)好相關(guān)的打包貼面單工作細(xì)節(jié)，提前做好員工培訓(xùn)工作

(2)對(duì)所有員工，尤其是訂單處理相關(guān)部門的員工，做完善的微店管家系統(tǒng)操作的培訓(xùn)及其他培訓(xùn)

(3)制定好部門間員工臨時(shí)調(diào)度、培訓(xùn)和工作的應(yīng)急方案，以及大促活動(dòng)持續(xù)期間的員工值班、休假等相關(guān)安排

按照流量的高低去計(jì)算各個(gè)崗位的人員數(shù)量

(5)物料要針對(duì)可能出現(xiàn)的流量和包裹數(shù)去計(jì)算

十一、物料準(zhǔn)備

(1)包裝材料準(zhǔn)備，對(duì)大促活動(dòng)銷售的商品牽涉到的各類包裝袋、包裝盒做好庫(kù)存保障，并可提前對(duì)一些特定包裝進(jìn)行初步整理，到時(shí)候只要放入商品就可以。也可以提前將商品直接打包好，只等打好快遞單后就直接張貼單據(jù)并發(fā)貨;

(2)快遞面單、發(fā)貨單紙張貯備，打印機(jī)調(diào)試、打印耗材(色帶、墨盒)準(zhǔn)備，為提升打單環(huán)節(jié)的速度，不建議雙11大促活動(dòng)期間使用普通針式打印機(jī)打印發(fā)貨單，而是建議采用激光打印機(jī)或熱敏標(biāo)簽打印機(jī)打印發(fā)貨單。對(duì)需要打印配貨匯總單或分單匯總單配貨的商家，務(wù)必準(zhǔn)備高速噴墨或激光打印機(jī)及其耗材。

(3)本次活動(dòng)提出的要求更多的是對(duì)商家的服務(wù)方面的要求，特別是發(fā)貨環(huán)節(jié)的要求，要求在2天內(nèi)將所有北、上、廣、深、杭的客戶優(yōu)先發(fā)貨。所以建議在包裝或面單上有明顯的文字標(biāo)示或顏色標(biāo)示等方式。以便快速分揀。

雙十一活動(dòng)方案5一、活動(dòng)背景及意義

__協(xié)會(huì)一直以豐富同學(xué)們課余文化生活，營(yíng)造良好的校園文化氛圍為目標(biāo)，并積極為此做出努力和創(chuàng)新。11月11日，是屬于單身一族的節(jié)日，因?yàn)檫@一天有4個(gè)1的緣故。為了讓一直處于單身的大學(xué)同學(xué)們，釋放自己的學(xué)習(xí)壓力，排除自己的寂寞、孤獨(dú)的無(wú)聊心情。

__協(xié)會(huì)特為協(xié)會(huì)干事及會(huì)員安排本次舞蹈培訓(xùn)會(huì)，促進(jìn)協(xié)會(huì)成員間的溝通和交流，增加凝聚力和團(tuán)隊(duì)合作的默契，增加大家的友情。同時(shí)也為本協(xié)會(huì)11月19日的大型舞會(huì)做好舞蹈方面的相關(guān)準(zhǔn)備。

二、活動(dòng)主題

跳的不是舞，而是寂寞

三、活動(dòng)時(shí)間

20__年11月11日晚

四、活動(dòng)地點(diǎn)

五、活動(dòng)舉辦

主辦：

承辦：

六、活動(dòng)前期準(zhǔn)備負(fù)責(zé)人：

1、__協(xié)會(huì)組織部負(fù)責(zé)場(chǎng)地的布置。

2、由本協(xié)會(huì)文藝部提前和學(xué)生會(huì)借音響等設(shè)備，并由組織部相關(guān)負(fù)責(zé)人士做好音響的調(diào)試工作。

3、由本協(xié)會(huì)相關(guān)人員負(fù)責(zé)將本培訓(xùn)會(huì)通知到協(xié)會(huì)的所有單身干事和會(huì)員。

4、文藝部做好舞蹈培訓(xùn)的內(nèi)容。

七、活動(dòng)流程

1、8：30之前將現(xiàn)場(chǎng)布置完畢，并由本協(xié)會(huì)文藝部帶動(dòng)協(xié)會(huì)成員一起學(xué)舞、跳舞。

2、舞蹈培訓(xùn)會(huì)上適當(dāng)安排協(xié)會(huì)男女成員一起搭檔，切實(shí)現(xiàn)場(chǎng)氣氛溫馨融洽。

3、會(huì)上安排幾個(gè)小的舞蹈游戲，使大家更能夠投入舞蹈培訓(xùn)中。

4、會(huì)后安排相關(guān)負(fù)責(zé)人士整理會(huì)場(chǎng)。

八、注意事項(xiàng)

1、培訓(xùn)會(huì)具體活動(dòng)時(shí)間可根據(jù)具體境況進(jìn)行調(diào)整。

2、文藝部事先必須做好舞蹈培訓(xùn)的內(nèi)容的準(zhǔn)備工作。

3、培訓(xùn)會(huì)結(jié)束后干事留下打掃衛(wèi)生。

4、做好資料、照片和DV的后期整理工作。

5、活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)的相關(guān)工作人員需注意人身、物品及財(cái)產(chǎn)安全，保持場(chǎng)地的清潔衛(wèi)生。

第3篇：社交類推廣方案范文

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；云計(jì)算；數(shù)據(jù)挖掘；個(gè)性化

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10，3969/J.issn.1003-6970.2013.03.001

本文著錄格式：[1]郭平，劉波，沈岳，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].軟件，2013，34（3）：1-6

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、下一代互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長(zhǎng)，“信息過(guò)載”問(wèn)題愈來(lái)愈嚴(yán)重，推薦系統(tǒng)（recommender systems）被認(rèn)為可以有效的緩解此難題，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)感興趣信息，滿足個(gè)性化需求。

近年來(lái)，我國(guó)在農(nóng)業(yè)個(gè)性化知識(shí)服務(wù)服務(wù)領(lǐng)域從本體論、語(yǔ)義網(wǎng)、知識(shí)工程角度開(kāi)展了廣泛的研究，成果主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：以搜索引擎為代表的知識(shí)檢索系統(tǒng)，需回答大量預(yù)設(shè)問(wèn)題進(jìn)行知識(shí)推理的專家系統(tǒng)，特定領(lǐng)域應(yīng)用系統(tǒng)，它們?cè)诟髯缘膱?chǎng)合都發(fā)揮了積極作用。然而知識(shí)檢索系統(tǒng)不能滿足用戶個(gè)性化需求，專家系統(tǒng)的應(yīng)用很難普及，特定領(lǐng)域應(yīng)用開(kāi)發(fā)成本高和重用難度大。物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)提供知識(shí)服務(wù)云實(shí)現(xiàn)物理世界的“感知控”，知識(shí)服務(wù)云的研究主要集中在制造和圖書情報(bào)領(lǐng)域，云環(huán)境下的農(nóng)業(yè)個(gè)性化知識(shí)服務(wù)的研究尚處于起步階段，主要集中在服務(wù)模式的構(gòu)建與展望。

本文是對(duì)科技部科技支撐課題“農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化關(guān)鍵技術(shù)集成與示范”（2011BAD21803）與“農(nóng)村物聯(lián)網(wǎng)綜合信息服務(wù)科技工程”（2012BAD35800）研究成果的總結(jié)，也是對(duì)農(nóng)業(yè)云推薦系統(tǒng)研究的升華。

1 農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的提出

1.1 農(nóng)業(yè)信息資源特點(diǎn)

我國(guó)自“十一五”時(shí)期以來(lái)，農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展取得了顯著成效，主要表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善、業(yè)務(wù)應(yīng)用深入發(fā)展、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中逐步推廣應(yīng)用等方面。從中央到省，市、縣建立了“三農(nóng)”綜合信息服務(wù)平臺(tái)，涉農(nóng)企業(yè)、組織和科研院所也積極搭建了各具特色的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)，目前正向鄉(xiāng)鎮(zhèn)村發(fā)展。農(nóng)村信息員隊(duì)伍及以農(nóng)業(yè)綜合信息服務(wù)站和農(nóng)業(yè)合作社為代表的農(nóng)村信息服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展迅速，“三電合一”、“農(nóng)民信箱”、“農(nóng)村熱線”等信息服務(wù)模式應(yīng)用深入。云計(jì)算利用海量的存儲(chǔ)能力把農(nóng)業(yè)信息資源形成高度集成和虛擬化的計(jì)算資源一“農(nóng)業(yè)知識(shí)聚合云”，支持用戶在任意位置、使用各種終端方便獲取信息，但由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域生態(tài)區(qū)域性和過(guò)程復(fù)雜性及農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡和農(nóng)民文化的多層次性也帶來(lái)了“信息過(guò)載”、“資源隱晦”“資源迷向”等問(wèn)題。

1.2 農(nóng)業(yè)云環(huán)境下大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送

物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算背后是大數(shù)據(jù)，在云計(jì)算模式下，用戶不確定的、智能的交互，個(gè)性化需求更加多元化，信息交互行為更加頻繁；在大量用戶通過(guò)社會(huì)標(biāo)注達(dá)成共識(shí)的過(guò)程中，逐漸形成不同社區(qū)，涌現(xiàn)出群體智能，形成“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”。利用云的海量存儲(chǔ)、群體涌現(xiàn)智能、強(qiáng)大的計(jì)算能力和物聯(lián)網(wǎng)感知控優(yōu)勢(shì)，可以提供面向用戶復(fù)雜分析計(jì)算，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重點(diǎn)由面向應(yīng)用和資源的傳統(tǒng)信息服務(wù)，轉(zhuǎn)變?yōu)榛趯?duì)海量農(nóng)業(yè)知識(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分，有目的、主動(dòng)、定制、自組織推送給有需求的農(nóng)業(yè)用戶，為農(nóng)業(yè)用戶提供實(shí)時(shí)性、個(gè)性化知識(shí)服務(wù)，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。

首先以Hadoop+MapReduce+HBaSe分布式框架為處理平臺(tái)，對(duì)“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”，融合用戶興趣偏好和社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，將這些多元用戶信息充分融入推送系統(tǒng)會(huì)更好產(chǎn)生推薦結(jié)果；將推薦對(duì)象“農(nóng)業(yè)知識(shí)聚合云”按農(nóng)業(yè)知識(shí)高維性、多樣性、多層次性特征分類聚類為各種知識(shí)塊靜態(tài)和動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)；通過(guò)智能算法推薦和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦為用戶發(fā)現(xiàn)個(gè)性化內(nèi)容；根據(jù)用戶的地理位置、用戶服務(wù)的評(píng)價(jià)以及云基礎(chǔ)服務(wù)提供商信息將預(yù)測(cè)值最高的服務(wù)推送給用戶實(shí)現(xiàn)與物理世界的互動(dòng)（如圖1）。

從以上分析可知，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的關(guān)鍵技術(shù)有用戶興趣模型、推薦對(duì)象模型，推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘四個(gè)部分，以下分別對(duì)這幾項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行論述。

1.2.1 用戶興趣模型

用戶興趣建模是個(gè)性化服務(wù)技術(shù)的基礎(chǔ)和核心，包括數(shù)據(jù)收集、模型表示、模型學(xué)習(xí)與模型更新。用戶興趣建模的方法有很多，常用的有向量空間模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、用戶一項(xiàng)目評(píng)價(jià)矩陣、基于案例的表示、基于本體論的表示、基于加權(quán)關(guān)鍵詞的表示，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的表示等。幾乎每種表示形式都是以一種私有形式進(jìn)行知識(shí)表示，此外一些表示技術(shù)還依賴于模型學(xué)習(xí)，如廣泛使用的基于向量空間模型的表示與TF-IDF學(xué)習(xí)技術(shù)聯(lián)系在一起。表示形式的私有性和對(duì)學(xué)習(xí)技術(shù)的依賴性阻礙了用戶模型在系統(tǒng)間的共享，這種共享對(duì)于減少用戶建模工作量，提高推薦算法啟動(dòng)效率具有重要意義。因此開(kāi)發(fā)獨(dú)立于模型學(xué)習(xí)技術(shù)的通用用戶模型表示技術(shù)是目前研究中熱點(diǎn)，基于語(yǔ)義網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的用戶模型在這方面表現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)。

用戶的興趣或需求會(huì)隨時(shí)間、情景發(fā)生變化，結(jié)合長(zhǎng)期和短期興趣及興趣的變化用戶興趣建模的重點(diǎn)，目前的更新機(jī)制很難及時(shí)跟蹤用戶興趣的變化，有更好的學(xué)習(xí)效率和動(dòng)態(tài)變化適應(yīng)能力的建模是未來(lái)的重要研究方向，國(guó)內(nèi)外大量的文獻(xiàn)對(duì)此展開(kāi)了研究，遺忘函數(shù)、時(shí)間窗、用戶興趣的漂移特性等被提出。

在湖南農(nóng)業(yè)云中，基于呼叫中心、互聯(lián)網(wǎng)，手機(jī)報(bào)、手機(jī)短信，電視廣播等用戶在多應(yīng)用系統(tǒng)中形成的興趣偏好和社交網(wǎng)絡(luò)特征，提出“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”建模思路：以圖論模型表示用戶“興趣圖”數(shù)據(jù)和“社交圖”數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)典的局域世界演化理論，綜合考慮實(shí)際情況中用戶之間的多重關(guān)系和關(guān)系的強(qiáng)弱程度，以用戶之間相似度為節(jié)點(diǎn)連接概率因素，生成動(dòng)態(tài)多維網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)的挖掘和更新；結(jié)合農(nóng)業(yè)本體，在多維社交網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，將基于農(nóng)業(yè)本體的區(qū)域用戶興趣融合在云計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行處理。

1.2.2 推薦對(duì)象模型

推薦本質(zhì)上是將推薦對(duì)象的特征與用戶的興趣偏好進(jìn)行推薦計(jì)算，所以推薦對(duì)象的描述和用戶的描述密切相關(guān)。推薦系統(tǒng)應(yīng)用不同領(lǐng)域，它推薦的對(duì)象也就各不相同，目前，湖南農(nóng)業(yè)云主要是文本性數(shù)據(jù)；不同的對(duì)象，特征也不相同，目前沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一描述，主要有基于內(nèi)容、分類、聚類的方法。

基于內(nèi)容的方法是從對(duì)象本身抽取信息表示對(duì)象，常見(jiàn)的是向量空間模型，使用最廣泛的是加權(quán)關(guān)鍵詞矢量方法進(jìn)行特征選取，使用TFIDF計(jì)算每個(gè)特征的權(quán)值。向量空間模型對(duì)模型中的特征詞進(jìn)行權(quán)重估計(jì)（TF-IDF）過(guò)程中不考慮特征詞之間的相關(guān)性，直接用特征詞作為維度構(gòu)建文檔向量，降低了文檔向量對(duì)文檔概念表達(dá)的準(zhǔn)確性以及對(duì)不同類型文檔的區(qū)分能力。

基于分類的方法是把推薦對(duì)象放入不同類別，把同類文檔推薦給對(duì)該類文檔感興趣的用戶。主要有兩種，一種是基于知識(shí)工程的方法，使專家的類別知識(shí)直接編碼為分類規(guī)則，正確率和召回率高，但工作量大；近期研究最多的是另一種一機(jī)器學(xué)習(xí)，根據(jù)訓(xùn)練樣本集建立分類器，方法有很多，常見(jiàn)的有概率分類、貝葉斯回歸分析、決策樹(shù)分類器、決策規(guī)則分類器、Rocchio分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器、支持向量機(jī)（SVM）、分類器融合、Boosting分類器、k最近鄰方法（KNN）等。

研究文本聚類的最初目的是為了提高信息檢索的查全率和查準(zhǔn)率，近年來(lái)，文本聚類用于自動(dòng)產(chǎn)生文本的多層次的類，并利用這些新生成的類對(duì)新文本進(jìn)行效率較好的歸類，已經(jīng)提出了大量的文本聚類算法。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維和海量文本時(shí)效率不很理想。針對(duì)這樣的問(wèn)題，將聚類分析與計(jì)算智能理論，并行計(jì)算、云計(jì)算等相結(jié)合，設(shè)計(jì)出高效的并行聚類算法，己經(jīng)成為一個(gè)比較流行的研究思路。

在湖南農(nóng)業(yè)知識(shí)云數(shù)據(jù)模型中，將能更好反映特征詞相關(guān)性的超圖模型引入，將文檔中提取的特征項(xiàng)表示為圖中節(jié)點(diǎn)，特征詞條之間的關(guān)系構(gòu)成圖中邊，用邊上權(quán)值表示相關(guān)聯(lián)特征項(xiàng)之間共現(xiàn)程度。通過(guò)對(duì)文本圖模型K最近鄰劃分實(shí)現(xiàn)降維降噪的粗粒度數(shù)據(jù)切片；對(duì)切片后數(shù)據(jù)反映用戶興趣如地域、時(shí)間、訴求等多維度特征的智能聚類，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的聚合與分割。

“農(nóng)業(yè)知識(shí)聚合云”模型算法建立在基于MapReduce處理的大規(guī)模圖上，得到各種知識(shí)塊靜態(tài)和動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)。

1.2.3 推薦算法

推薦算法是整個(gè)推薦系統(tǒng)中核心部分，大量的論文和著作都關(guān)注了這個(gè)方面。目前，基本包括以下幾種：基于內(nèi)容過(guò)濾推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦、基于關(guān)聯(lián)推薦、基于知識(shí)推薦、基于效用推薦、基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦、基于聚類推薦、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析推薦、混合型推薦等。通過(guò)對(duì)眾多推薦算法進(jìn)行比較分析，各種算法都有優(yōu)缺點(diǎn)（如表1）：

各種推薦方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際問(wèn)題中采用多種策略進(jìn)行混合推薦，主要有兩種混合思路：推薦結(jié)果混合和推薦算法混合。目前大部分的推薦算法都是混合推薦算法，主要還是以協(xié)同理論為核心，再配合其他算法的優(yōu)點(diǎn)或交叉學(xué)科的理論來(lái)改善推薦的質(zhì)量。另外基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化推薦算法研究是一個(gè)趨勢(shì)，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的推薦是協(xié)同過(guò)濾的延伸，通過(guò)考察結(jié)點(diǎn)之間（用戶和用戶之間或產(chǎn)品之間）的相關(guān)性和結(jié)點(diǎn)之間的信任度可以獲得比一般協(xié)同推薦更高推薦效果，如文獻(xiàn)提出將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)合到推薦算法中?？v觀國(guó)內(nèi)外在推薦算法上的研究，主要集中在基于用戶顯性評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的協(xié)同過(guò)濾算法上，對(duì)基于非顯性評(píng)分行為數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的研究卻顯得有點(diǎn)不足。目前在擴(kuò)展性問(wèn)題上學(xué)術(shù)研究不是很具有針對(duì)性，主要集中在通過(guò)各種交叉學(xué)科中的方法來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行聚類或?qū)π袨閿?shù)據(jù)進(jìn)行降維、壓縮等縮短推薦的項(xiàng)目集或減少計(jì)算量，從而提升算法的性能；有關(guān)基于云平臺(tái)上的推薦算法研究目前主要集中于協(xié)同過(guò)濾算法MapReduce化。而實(shí)際應(yīng)用中，己出現(xiàn)利用分布式集群解決算法擴(kuò)展性方法，如Google News的推薦算法就是部署在分布式環(huán)境下，從而滿足海量數(shù)據(jù)下的推薦服務(wù)。

根據(jù)農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送實(shí)際情況將推薦結(jié)果和推薦算法混合，提出“三層推薦”策略：在豐富的知識(shí)塊云元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，將知識(shí)塊屬性和用戶興趣行為基于頻繁模式的知識(shí)關(guān)聯(lián)撮合推薦；通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法識(shí)別一個(gè)用戶多個(gè)社區(qū)興趣，融合“興趣圖”和“社交圖”協(xié)同過(guò)濾推薦，突破算法推薦的局限性，讓用戶信任的朋友圈子為其發(fā)現(xiàn)和推薦內(nèi)容，取得社交推薦的時(shí)效性和算法推薦的長(zhǎng)尾性之間的互補(bǔ)，從而針對(duì)每個(gè)社區(qū)成員提供精準(zhǔn)個(gè)性化推薦；根據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)供應(yīng)商、用戶所在的地理位置以及用戶對(duì)服務(wù)可用性評(píng)價(jià)值的相似性等，將大量用戶云終端聚類為一定數(shù)量的社區(qū)，提高云端推送服務(wù)的有效性，最終形成通過(guò)大眾參與，支持云間變換，集電信網(wǎng)、廣播電視網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)合一的自組織區(qū)域推送，較有效地處理一般推薦算法中存在的稀疏性、冷啟動(dòng)以及大規(guī)模實(shí)時(shí)計(jì)算的問(wèn)題。

1.2.4 云計(jì)算下個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘采用了多種領(lǐng)域中的思想，包括來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)以及人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。隨著數(shù)據(jù)挖掘的不斷發(fā)展，也采用了包括最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化、信息檢索、云計(jì)算、并行計(jì)算等技術(shù)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，云計(jì)算下的個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，就是通過(guò)云計(jì)算中心，向用戶提供針對(duì)其即時(shí)演化需求的數(shù)據(jù)挖掘SaaS（Software as aService，軟件即服務(wù)）服務(wù)，其基礎(chǔ)問(wèn)題主要為：對(duì)于用戶不同的數(shù)據(jù)挖掘需求以及針對(duì)用戶特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性推薦的建模和表征；數(shù)據(jù)挖掘算法適應(yīng)云計(jì)算的并行分布式化；使數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和算法能夠支持云間變換并形成一種面向用戶、即時(shí)組合的、變粒度的云服務(wù)，其中數(shù)據(jù)挖掘的云服務(wù)化是研究的難點(diǎn)。

（1）云計(jì)算下個(gè)性推薦的建模和表征

云下的個(gè)性推薦建模和表征與傳統(tǒng)上個(gè)性化推薦明顯的不同在于海量異構(gòu)大數(shù)據(jù)和用戶間群體涌現(xiàn)的社交網(wǎng)絡(luò)，它們本質(zhì)上形成了多個(gè)頂點(diǎn)的大規(guī)模圖。云計(jì)算可以為大規(guī)模個(gè)性化提供技術(shù)支撐，云服務(wù)本身也有大規(guī)模個(gè)性化定制應(yīng)用需求，目前研究?jī)烧呓Y(jié)合的文獻(xiàn)還很少，張澤華從計(jì)算資源的角度基于復(fù)雜系統(tǒng)理論對(duì)云計(jì)算聯(lián)盟體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，并基于蟻群優(yōu)化算法和復(fù)雜系統(tǒng)理論進(jìn)行了負(fù)載均衡研究；郭昱就有效處理客戶需求信息該如何選擇與分布云計(jì)算平臺(tái)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)問(wèn)題，提出了基于云計(jì)算的大規(guī)模定制客戶需求模型。趙東杰對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘與群體智能有效結(jié)合進(jìn)行了探索研究。農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送通過(guò)“農(nóng)業(yè)知識(shí)聚合云”分解的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)知識(shí)元數(shù)據(jù)和“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”形成的興趣圖、社交圖基于用戶行為和知識(shí)元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)撮合，通過(guò)人工智能和社交圈子幫助用戶發(fā)現(xiàn)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)搜索和推薦的無(wú)縫結(jié)合，為智能個(gè)性化推薦實(shí)現(xiàn)“內(nèi)容找人”愿景。

（2）算法并行分布式與高性能計(jì)算

對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，典型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)大致分為三類：基于MapReduce模型的分布式并行處理系統(tǒng)、基于BSP模型的分布式并行處理系統(tǒng)和分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘算法現(xiàn)在的發(fā)展趨勢(shì)是基于云計(jì)算的并行數(shù)據(jù)挖掘，它的同一個(gè)算法可以分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，多個(gè)算法之間是并行的，多個(gè)資源實(shí)行按需分配，而且分布式計(jì)算模型采用云計(jì)算模式，數(shù)據(jù)用DFS或者HBASE，編程模式采用MapReduce這種方式。Bhaduri等整理了一個(gè)十分詳盡的并行數(shù)據(jù)挖掘算法文獻(xiàn)目錄，包含了關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、分類、聚類、流數(shù)據(jù)挖掘四大類分布式數(shù)據(jù)挖掘算法，同時(shí)還包括分布式系統(tǒng)、隱私保護(hù)等相關(guān)的研究工作。

2 基于云計(jì)算推薦系統(tǒng)研究的重點(diǎn)、難點(diǎn)與熱點(diǎn)

2.1 云環(huán)境下用戶偏好獲取安全與可信問(wèn)題

推薦系統(tǒng)中，用戶數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量問(wèn)題，影響用戶模型的精確度、可用性，導(dǎo)致問(wèn)題的根本原因在于用戶對(duì)隱私和安全的考慮。而云環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全與隱私是用戶非常關(guān)心的問(wèn)題。既能得到準(zhǔn)確用戶信息而提高推薦系統(tǒng)性能，又能有效保護(hù)用戶信息同時(shí)檢測(cè)并能預(yù)防推薦攻擊（一些不法的用戶為了提高或降低某些對(duì)象的推薦概率，惡意捏造用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)而達(dá)到目的）將是未來(lái)推薦系統(tǒng)的一個(gè)重要研究方向。

2.2 模型過(guò)擬合問(wèn)題

過(guò)擬合現(xiàn)象是指系統(tǒng)推薦給用戶的對(duì)象與用戶剛剛看過(guò)的不是太相似或者太不相關(guān)。過(guò)擬合（過(guò)學(xué)習(xí)）的問(wèn)題本質(zhì)上來(lái)自于數(shù)據(jù)的不完備性，這在實(shí)際應(yīng)用中是無(wú)法完全避免的。在于興趣偏好獲取方式或隱私等原因使用戶沒(méi)有對(duì)足夠多類別的對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)。目前解決的主要方法是引入隨機(jī)性，使推薦算法收斂到全局最優(yōu)或者逼近全局最優(yōu)，關(guān)于既要保證推薦的多樣性，又不能與用戶看過(guò)的對(duì)象重復(fù)或毫不相關(guān)這一問(wèn)題的研究是推薦系統(tǒng)研究的一個(gè)難點(diǎn)和重點(diǎn)。

2.3 稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題

稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題困擾推薦系統(tǒng)很長(zhǎng)時(shí)間了，前者的解決辦法主要過(guò)濾和降維。目前針對(duì)冷啟動(dòng)問(wèn)題提出了一些解決方法，主要分為兩大方面，一是直接利用傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合特定的方法進(jìn)行解決，二是新用戶或新項(xiàng)目的內(nèi)容屬性信息與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)相結(jié)合的方法進(jìn)行改善冷啟動(dòng)問(wèn)題。稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題一直是推薦系統(tǒng)研究的一個(gè)難點(diǎn)和重點(diǎn)。

2.4 數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和算法智能服務(wù)化

將數(shù)據(jù)挖掘算法融入針對(duì)海量用戶的使用記錄和計(jì)算資源間協(xié)作進(jìn)行優(yōu)化組合，利用這些特性通過(guò)大眾參與的交互作用，提高云間服務(wù)的智能性、有效性將是大數(shù)據(jù)時(shí)代推薦系統(tǒng)研究的一個(gè)制高點(diǎn)。將數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)及其實(shí)現(xiàn)算法服務(wù)化，通過(guò)SaaS方式向云計(jì)算中心索取所需的相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘，這可能是目前突破數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ密浖褂瞄T檻過(guò)高、普通大眾難以觸及、企業(yè)用戶使用成本太大、挖掘算法和結(jié)果難以實(shí)時(shí)得到評(píng)價(jià)和相應(yīng)修改等問(wèn)題的最有希望的解決方案之一，也是數(shù)據(jù)挖掘走向互聯(lián)網(wǎng)大眾、走向?qū)嵱没闹匾囊徊健?/p>

2.5 大數(shù)據(jù)處理與增量計(jì)算問(wèn)題

目前對(duì)大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個(gè)非常初步的階段，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，尤其算法如何快速高效地處理推薦系統(tǒng)海量和稀疏的數(shù)據(jù)成為迫在眉睫的問(wèn)題。當(dāng)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)時(shí)，算法的結(jié)果不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)集上重新進(jìn)行計(jì)算，而只需考慮增量部分，對(duì)原有的結(jié)果進(jìn)行微調(diào)，快速得到準(zhǔn)確的新結(jié)果，是增量計(jì)算的理想狀態(tài)。但一般而言，隨著信息量的增多，算法的誤差會(huì)累積變大，最終每過(guò)一段時(shí)間還是需要利用全局?jǐn)?shù)據(jù)重新進(jìn)行計(jì)算。一個(gè)特別困難的挑戰(zhàn)是如何設(shè)計(jì)一種能夠保證其誤差不會(huì)累積的算法，也就是說(shuō)其結(jié)果與利用全部數(shù)據(jù)重新計(jì)算的結(jié)果之間的差異不會(huì)單調(diào)上升，要達(dá)到這種程度，還有很長(zhǎng)的路要走。

結(jié)束語(yǔ)：

隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長(zhǎng)，搭載在云計(jì)算平臺(tái)的自組織區(qū)域推送具有它天然的優(yōu)勢(shì)：云的海量存儲(chǔ)使得推薦系統(tǒng)能有效獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)；云的分布式計(jì)算能力提供了較高的響應(yīng)能力；海量用戶的使用記錄和計(jì)算資源問(wèn)大眾參與的交互涌現(xiàn)，最終形成自組織優(yōu)化組合的智能個(gè)性化云推送。因此，農(nóng)業(yè)云自組織區(qū)域推送具有重要的研究意義和廣闊的應(yīng)用前景，對(duì)云環(huán)境下其他領(lǐng)域的個(gè)性化推送應(yīng)用具有借鑒意義，但目前存在大量問(wèn)題需要進(jìn)行深入細(xì)致的研究。

參考文獻(xiàn)

[1]孟祥武，胡勛，王立才，張玉潔，移動(dòng)推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用[J]，軟件學(xué)報(bào)，2013，24（1）：91-108

[2]楊濤，基于本體的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)服務(wù)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]，上海：復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士論文，2011，1-50

[3]楊曉蓉，分布式農(nóng)業(yè)科技信息共享關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]，北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院博士學(xué)位論文，2011，3-35

[4]趙春江，農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)[M]，北京：科學(xué)出版社，2009，1-210，

[5]何清，物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)[J]，智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2012，7（3）：1-5，

[6]黃衛(wèi)東，于瑞強(qiáng)，共享學(xué)習(xí)模式下知識(shí)服務(wù)云平臺(tái)的構(gòu)建研究[J]，電信科學(xué)，2011，12：6-11

[7]丁靜，楊善林，羅賀，丁帥，云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)模式[J]，計(jì)算機(jī)科學(xué)，2012，39（6）：217-219，237

[8]鄧仲華，錢劍紅，陸穎雋，國(guó)內(nèi)圖書情報(bào)領(lǐng)域云計(jì)算研究分析[J]，信息資源管理學(xué)報(bào)，2012，2：10-16

[9]胡安瑞，張霖，陶飛，羅永亮，基于知識(shí)的云制造資源服務(wù)管理[J]同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，40（7）：1093-1101

[10]程功勛，劉麗蘭，林智奇，俞濤，面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺(tái)研究[J]，中國(guó)機(jī)械工程，2012，23（11）：1318-1323，1336

[11]劉波，方逵，沈岳，可重構(gòu)的農(nóng)業(yè)知識(shí)服務(wù)模式研究[J]農(nóng)機(jī)化研究，2011，36（11）：66-70

[12]趙星，廖桂平，史曉慧，陳誠(chéng)，李文圃，物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算環(huán)境下的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)模式構(gòu)建[J]，農(nóng)機(jī)化研究，2012，4：142-147

[13]郭永田，中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展成效與展望[J]，電子政務(wù)，2012，02-03：99-106

[14]李道亮，中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展報(bào)告（2011）[M]，北京：電子工業(yè)出版，2012，87-150

[15]錢平，鄭業(yè)魯，農(nóng)業(yè)木體論研究與應(yīng)用[M]，北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2006，1-100

[16]吳麗花，劉魯，個(gè)性化推薦系統(tǒng)用戶建模技術(shù)綜述[J]，情報(bào)學(xué)報(bào)，2006，25（2）：55-62

[17]李珊，個(gè)性化服務(wù)中用戶興趣建模與更新研究[J]，情報(bào)學(xué)報(bào)，2010，29（1）：67-71

[18]王國(guó)霞，劉賀平，個(gè)性化推薦系統(tǒng)綜述[J]，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012，48（7）：66-76

[19]王巧容，趙海燕，曹健，個(gè)性化服務(wù)中的用戶建模技術(shù)[J]，小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2011，32（1）：39-46

軟件雜志歡迎推薦投稿：http：///

[20]張華清，動(dòng)態(tài)多維社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)性化推薦方法研究[D]，濟(jì)南：山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，16-31

[21]丹，面向跨系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)的用戶建模方法研究[J]_情報(bào)雜志，2012，31（6）：156-161

[22]鄧夏瑋，基于社交網(wǎng)絡(luò)的用戶行為研究[D]，北京：北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，4-43

[23]馬堯，基于多維用戶特征建模的個(gè)性化社交搜索引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]，廣州：華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，12-55

[24]陳恩紅，徐童，田繼雷，楊禹，移動(dòng)情景感知的個(gè)性化推薦技術(shù)[J]，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊，2013，9（3）：19-24

[25]Jong Hwa Kima，b，，Hyun JoonLeeb，Extraction of user profile based on workflow and information flow[J]，Expert Systems with Applications，2012，39（5）：5478-5487

[26]南智敏，錢松榮，引入漂移特性的用戶興趣模型優(yōu)化研究[J]，微型電腦應(yīng)用，2012，28（3）：30-32

[27]郭新明，弋改珍，混合模型的用戶興趣漂移算法[J]，智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2010，5（2）：181-184

[28]程顯毅，朱倩，文本挖掘原理[M]，北京：科學(xué)出版社，2010，9-45 [29]李濤，推薦系統(tǒng)中若干關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]，南京：南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文，2009，31-80

[30]姜倫，模糊聚類算法及其在中文文本聚類中的研究與實(shí)現(xiàn)[D]，哈爾濱：哈爾濱理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2010，18-48

[31]馮汝偉，謝強(qiáng)，丁秋林，基于文本聚類與分布式Lucene的知識(shí)檢索[J]，計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2013，33（1）：186-188

[32]陶紅，周永梅，高尚，一種基于語(yǔ)義相似度的群智能文本聚類的新方法[J]計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2012，29（2）：482-532

[33]孟海東，劉小榮，基于聚類分析的圖模型文檔分類[J]計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2012，29（1）：117-174，229

[34]饒君，張仁波，東呈曉，吳斌，基于MapReduce的大規(guī)模圖挖掘并行計(jì)算模型[J]，應(yīng)用科技，2012，39（3）：56-60

[35]于戈，谷峪，鮑玉斌，王志剛，云計(jì)算環(huán)境下的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理技術(shù)[J]，計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2011，34（10）：1753-1767

[36]呂善國(guó)，吳效葵，曹義親，基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的推薦算法[J]_實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2012，31（7）：278-280，368

[37]周佳，羅鐵堅(jiān)，一種基于內(nèi)容關(guān)聯(lián)的學(xué)術(shù)資源協(xié)同推薦算法[J]，中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2013，30（1）：117-123

[38]唐曉波，張昭，基于混合圖的在線社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[J]情報(bào)理論與實(shí)踐，2013，36（2）：91-95

[39]王立才，孟祥武，張玉潔，上下文感知推薦系統(tǒng)[J]，軟件學(xué)報(bào)，2012，23（1）：1-20

[40]劉建國(guó)，周濤，汪秉宏，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]，自然科學(xué)通報(bào)，2009，19（1）：1-15

[41]許海玲，吳瀟，李曉東，閻保平，互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]軟件學(xué)報(bào)，2009，20（2）：350-362

[42]孫冬婷，何濤，張福海，推薦系統(tǒng)中的冷啟動(dòng)問(wèn)題研究綜述[J]，計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2012，5：59-63

[43]張亮，基于聚類技術(shù)的推薦算法研究[D]，成都：電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，7-18

[44]Liu， F.，Lee， H.J. Use of social network information to enhance collaborative filterinperformance.Expert[J] Systems with Applications. 2010， 37（7）：4772-4778.

[45]Jiang， J.， Lu， J.， Zhang， G.， Long， G. Scaling- Up Item-Based CollaborativeFiltering Recommendation Algorithm Based on Hadoop[C].2011 IEEE World Congress onServices.IEEE[A]. 2011， 490-497.

[46]周源，基于云計(jì)算的推薦算法研究[D]，成都：電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，26-64

[47]呂雪驥，基于云計(jì)算平臺(tái)的智能推薦系統(tǒng)研究[D]，合肥：安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012，25-43

[48]劉晨，改進(jìn)的聚類挖掘算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)自助出版“長(zhǎng)尾”文本的推薦應(yīng)用[D]，上海：復(fù)旦大學(xué)碩士學(xué)位論文，2011，10-19

[49]陳桂生，張海粟，劉玉超，云計(jì)算下的個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)[EB/OL]，[2011-2-28]中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)通訊，http：//www，/contents/50/119，html

[50]張澤華，云計(jì)算聯(lián)盟建模及實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]，昆明：云南大學(xué)博士學(xué)位論文，2012，26-114

[51]郭昱，吳清烈，基于云計(jì)算的大規(guī)模定制客戶需求響應(yīng)模型及其節(jié)點(diǎn)的選擇與分布[J]，系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2011，31（增刊2）：1-6

[52]趙東杰，張海粟，韓言妮，楊海濤，何宇，基于網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘的群體智能研究方法[C]，Proceedings of 2010 The 3rdInternational Conference on Computational Intelligence andIndustrial Application（Volume 9）.IEEE[A].2010，239-243.

[53]AnandRajaraman，Jeffrey David Ullman著，王斌譯，互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理[M]，北京：人民郵電出版社，2012，1-253

[54]Bhaduri K， Das K， Liu Kun， et al. Distributed data mining bibliography[EB/OL]. [2011-01-03]. http：// cs. umbc. edu/～hillol/DDMBIB/

[55]楊健，汪海航，王劍，俞定國(guó)，云計(jì)算安全問(wèn)題研究綜述[J]，小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2012，33（3）：472-479