随着互联网的发展,传统零售业在电商行业的冲击下表现持续低迷。利用卡券发放进行营销是零售企业常用的一种方式,但是传统的群发卡券的投放效果却越来越差,导致零售企业的用户资源不断流失。因此,利用目前广泛应用的微信公众平台的卡券功能,设计和实现基于Web的卡券精准营销系统,通过用户画像和卡券推荐帮助零售企业实现卡券的精准营销,具有重要意义和应用价值。本文针对传统卡券发放存在的管理、推广、维护不便和群发投放缺乏针对性等问题,设计并实现了基于Web的卡券精准营销系统,其功能模块包括精确卡券、用户画像、营销活动管理和全数据报表中心。系统Web平台实现基于MVC设计模式,涉及的关键技术有jQuery框架、Ajax技术和ThinkPHP框架。系统Web前端页面的功能主要包括界面展示、用户操作的获取和数据可视化展示。系统后台实现了卡券管理的业务逻辑控制、数据库操作、微信公众平台的接口调用和前后端的交互。首先,为实现卡券的精准营销,系统基于零售企业的历史销售数据和用户数据实现了用户画像。用户画像通过使用统计方法和K-means算法为用户生成多个维度的标签,对不同类型用户的消费行为进行了分析,为企业实施精准营销提供了有效依据。其次,通过卡券推荐的实现为系统进行卡券精准投放提供了品牌群组数据支撑。本文在实现卡券推荐的过程中首先对数据进行了预处理。然后使用TensorFlow深度学习框架构建了基于附加边信息的降噪自编码器的协同过滤模型,并将用户标签作为边信息输入了自编码器模型从多个方面优化了整个算法。此外,通过针对不同模型进行了评分预测实验和Top-N推荐实验,验证了基于附加边信息的降噪自编码器的协同过滤算法的性能优势。