为了研究大数据分析和挖掘技术对精准营销的支持能力，本文借助文本挖掘算法对消费者的选择偏好和行为习惯进行分类研究，并尝试借助粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数做最优化处理，最终利用参数最优化的支持向量机(SVM)对互联网保险论坛用户的消费行为进行精准营销预测，为建立有针对性的营销策略提供了科学的量化依据，也验证了PSO-SVM在文本分类上的良好效果。
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