基于系统聚类的蘑菇街电商平台客户偏好研究

发布时间：2020-04-10 01:02

【摘要】：伴随着电子信息技术的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等新兴技术已经渗入当代企业的运作之中。自上世纪90年代互联网进入我国以来,电子商务企业如雨后春笋般层出不穷,越来越多的传统企业也开展了电子商务业务,以往略显趋同的市场环境渐渐被众多需求各异的消费群体所主导。电子商务时代企业的竞争是一种以客户为焦点的竞争形态,如何争取客户、建立和保持良好的客户关系、分析客户需求信息等是企业制定营销策略的重点,客户偏好的差异性和个性化信息等成为影响现代企业营销的重要因素。在我国电子商务平台高速发展的背景下,为了更好地了解和把握客户偏好对当代企业营销的影响,本文基于系统聚类算法理论,应用改进的基于近邻传播算法的AP+K-means算法,建立出客户偏好信息分析模型,针对蘑菇街电商平台进行数据采集、分析,进行了蘑菇街电商平台客户偏好的实例研究,旨在补充现有研究中系统聚类算法在电子商务平台客户偏好信息应用领域的研究并为企业提出若干发展建议,帮助企业预测客户消费行为,进行有效的客户信息分类,为企业制定下一步的营销策略提供信息支持,制定更为完善的营销方案,最终达到提高企业效益的结果。
【图文】：

在图 1.1 中对当前国内的论文发表情况进行了总结。通过对已有理果的整理发现，自 2006 年以后我国与本文研究主题有关的理论成果开始不丰富。同时发现，这些研究结论大多来自于知名的高校，且以论文的方式呈当然也有其他的呈现方式，基本实现了全面的分析。可以看出“客户偏好”问题在我国学术界已经引起了重点关注。且通过对期刊类型进行划分可以看这类理论成果大多都出现于理工类的期刊当中，，可以看出学者们做到了对科果和方法的有效利用，对客户偏好问题进行了比较深入的探讨。

K-means 聚类算法的基本流程图
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F274

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本文编号：2621526