基于消费者行为分析的电子商务市场研究

发布时间：2017-11-04 20:25

  本文关键词：基于消费者行为分析的电子商务市场研究

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【摘要】：随着互联网的高速发展,用户通过电子商务网站进行网络购物活动越加频繁,这促使服务商需要不断创新来满足用户需求。作为一种最能反映用户意图的重要信息,通过对消费者在网站上的行为信息进行分析和挖掘,能够获取用户的兴趣和购买意向等,从而构建消费者的兴趣和需求模型,有针对性地更改销售策略,调整服务以满足顾客需要,提升用户粘性。为进一步探索电子商务市场,本文综合利用统计分析、特征分析、多关系聚类分析等多角度多维度的数据处理方法对消费者行为进行研究,从而更好地帮助企业理解用户意图,促进电子商务的创新服务。主要工作如下: 1)为了对电子商务市场上用户的行为统计特性进行分析,本文引入人类动力学分析方法,研究顾客在群体水平上表现的统计性质,分析顾客购买模式、对比不同领域间商品的特性、以及评论行为模式的异同。通过实证分析得到了一些有用的研究结果,为进一步的特征分析和聚类分析提供了依据。 2)针对用户行为特征重要性评估问题,本文基于决策树归纳方法对新商品购买者行为进行了研究。从新商品购买者历史事务数据中抽取用户行为特征以及用户、商品的属性特征,充分利用各种行为和属性特征构造决策树,区分不同特征的重要性,并进一步提取出有用的行为模式。 3)利用电子商务中广泛存在的多关系数据,本文研究了基于统一相似度计算的市场划分问题,引入基于统一关系矩阵的相似度计算方法,通过对电子商务数据中复杂关系的集成,将异构对象间的复杂关系同构化,获得表示顾客/商品的相似度矩阵。在此基础上,应用传统数据挖掘算法进行聚类分析,实现对顾客、商品的划分并提取出有用的行为模式。 通过上述问题的研究,可为我国电子商务领域的应用问题,如营销策略的制定,推荐系统的技术支持等,提供良好的研究思路和方案,并为其它相关领域的应用问题研究提供相应的技术支持。
【学位授予单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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本文编号：1140990