基于机器学习的供应链众筹最优设计

发布时间：2022-02-21 08:45

　　供应链众筹已逐渐成为一个重要的融资渠道。然而,大多数众筹平台的项目往往以失败而告终。大数据时代的发展,机器学习和人工智能成为越来越多领域解决相关问题所采用的方法。众筹产品的实施与发展离不开众筹的发起者和支持者,文章从众筹支持者角度分析,每个支持者对产品的偏好存在不确定,采用Apriori算法来优化传统的分类方法,能够为支持者提供更适合的众筹项目。文章的评价指标都已经接近90%,能将相同的支持者进行正确的分类,进而进行供应链众筹项目的推荐,为众筹的发展提供了有意义的管理建议。 

【文章来源】：物流科技. 2020,43(04)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]产品众筹项目融资成功率影响因素实证研究[J]. 杨智斌,赵嵩正.  东岳论丛. 2019(08)
[2]产品型农业众筹消费者参与度影响因素研究[J]. 刘思成,汤梦悦,李宛莹.  商场现代化. 2019(12)
[3]众筹项目的个性化推荐:面向稀疏数据的二分图模型[J]. 王伟,陈伟,祝效国,王洪伟.  系统工程理论与实践. 2017(04)
[4]众筹项目融资效率的影响因素分析[J]. 张天顶,胡颦杨.  软科学. 2017(03)

硕士论文
[1]基于ELM理论的互联网回报类众筹用户行为研究[D]. 刘萍.杭州电子科技大学 2019
[2]消费者参与众筹行为影响因素研究[D]. 陈文文.天津财经大学 2017
[3]众筹项目融资总额影响因素的实证研究[D]. 王斌.山东大学 2017
[4]基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究[D]. 范鑫鑫.电子科技大学 2017



本文编号：3636904