基于蚁群算法的第三方B2B平台中小卖方企业定价研究

发布时间：2017-03-26 13:03

  本文关键词：基于蚁群算法的第三方B2B平台中小卖方企业定价研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：产品价格不仅直接影响中小企业产品销量与利润,也影响着市场的竞争格局。目前,关于B2B电子商务企业定价研究的相关文献非常少,仅有的针对B2B中小企业定价分析也多是从经济学角度定性分析。本文从第三方B2B平台视角,基于数据挖掘思想,从定性和定量两个角度分析了中小企业定价影响因素。并以此为基础尝试提出了平台为卖方企业提供定价支持的增值服务。首先,阅读并梳理了相关国内外文献,并对国内外B2B网站发展现状开展调研。从宏观环境和微观环境两个方面分析了平台卖方企业的定价环境,并且明确了现有电子商务环境下产品定价的研究现状与不足。深入探讨了B2B电子商务服务链、平台交易体系及平台应用数据挖掘技术的优势,从而构建了第三方B2B平台定价增值服务模型。系统性分析了卖方定价影响因素,建立指标体系。其次,阐述了在平台定价分析模型中引入蚁群聚类算法的必要性和可行性,并指出蚁群聚类算法目前存在的不足之处。从基本模型、移动策略及孤立点处理策略三个方面,改进了基于信息熵的蚁群聚类算法,提出单蚁群聚类算法。采用多线程并行操作的方法,每个线程搭载一种速度类型的蚁群。蚁后利用超图矩阵对不同速度类型的单蚁群聚类结果组合,形成相似矩阵。迭代过程中采用循环策略和最小孤立点两种策略,选取聚类数据集。最后,对改进的蚁群聚类算法进行实验仿真,验证了平台定价增值服务的可行性,为B2B平台中小卖方企业提高定价能力提出对策与建议。
【关键词】：蚁群聚类算法 定价 中小企业 B2B 增值服务
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F724.6;F274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意义11-12
• 1.3 研究方法12-13
• 1.4 论文创新点13-14
• 1.5 研究内容与论文框架14-17
• 第二章 文献综述17-25
• 2.1 平台卖方企业定价环境分析17-18
• 2.1.1 微观环境分析17
• 2.1.2 宏观环境分析17-18
• 2.2 卖方企业定价要素和方法18-22
• 2.2.1 中小企业平台交易成本18-19
• 2.2.2 电子商务环境下产品定价19-21
• 2.2.3 电子商务环境下企业定价方法21-22
• 2.2.4 存在的问题22
• 2.3 蚁群聚类算法22-25
• 2.3.1 蚁群算法简介22-23
• 2.3.2 蚁群聚类算法基本模型23-25
• 第三章 平台定价服务模型构造分析25-34
• 3.1 第三方B2B平台服务链25-27
• 3.1.1 B2B平台服务链节点分析25-27
• 3.1.2 第三方B2B平台交易体系27
• 3.2 基于数据挖掘的平台定价服务模型构建27-30
• 3.2.1 B2B平台应用数据挖掘技术的优势27-28
• 3.2.2 平台定价增值服务模型28-30
• 3.3 卖方定价影响因素分析30-34
• 3.3.1 影响因素指标体系30-32
• 3.3.2 指标定义与量化32-34
• 第四章 改进多蚁群算法的卖方企业聚类分析34-46
• 4.1 卖方定价的蚁群聚类算法的必要性和可行性34-35
• 4.2 算法改进思路35
• 4.3 改进单蚁群聚类算法35-38
• 4.3.1 基于信息熵的转换函数36-37
• 4.3.2 设计蚁群类型行为函数37
• 4.3.3 孤立点处理方法37-38
• 4.4 基于超图的蚁群聚类组合38-40
• 4.5 多蚁群并行聚类组合算法40-44
• 4.6 聚类性能外部评价法44-46
• 第五章 实证分析46-51
• 5.1 算法测试结果46-47
• 5.2 数据清理47-48
• 5.2.1 数据收集与标准化47
• 5.2.2 异常数据清除47-48
• 5.3 蚁群聚类分析48-49
• 5.4 研究结果讨论49-51
• 第六章 结论与展望51-54
• 6.1 研究结论51
• 6.2 研究不足与建议51-52
• 6.3 商业模式展望52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-59
• 作者攻读硕士学位期间发表论文59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：268819