基于GA-SOM网络电子商务客户细分研究

发布时间：2017-09-21 16:06

  本文关键词：基于GA-SOM网络电子商务客户细分研究

  更多相关文章： SOM网络 遗传算法 客户细分 数据挖掘

【摘要】：近几年来,电子商务作为一种全新的商业运营模式,在市场交易额中的占有率逐年攀升,同比增长率也在逐步提高。2014年京东和阿里巴巴先后上市,“双11”共创571亿元的天量交易额,促使电子商务产生质的飞跃。在利益的驱动下,电商企业数量增多,其增长速度远超过网络购买客户的增长速度。因此,电商企业需要改变营销策略,促使其营销模式从以产品为中心转变为以客户为中心,营销方式从大众化转变为差异化,而差异化的营销模式和方式关键在于客户细分。因此,对于有效的客户细分研究就具有重要的意义和深远的影响。自组织映射网络(SOM)是一个无导师监督自主学习神经网络,能够将高维数据映射到低维网格中,使得大量数据进行聚类分析。但由于SOM在竞争学习过程中权值调整倾向于局部最优,从而减弱了全局最优性；而遗传算法(GA)全局寻优能力强、学习速度快。因此,本文构建基于GA优化SOM的组合模型GA-SOM,并将其应用到电子商务客户细分中。对此,针对SOM现有聚类分析研究现状和存在问题,本文主要完成以下工作：(1)采用GA优化SOM,选取SOM领域调整函数作为GA最优适应度函数,有效地规避了权值局部调整的缺点。(2)针对传统的SOM方法没有期望输出层,无法准确判断聚类效果的优劣,本文将SOM改进为有期望输出的S-SOM有监督网络,首次使用S-SOM来判断电子商务客户细分的聚类结果是否最优。(3)本文首次将SOM、GA-SOM、S-SOM三个模型融合使用,共同应用到电子商务客户细分中。
【关键词】：SOM网络 遗传算法 客户细分 数据挖掘
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 研究目的11
• 1.3 客户细分国内外研究现状11-13
• 1.3.1 客户细分理论11-12
• 1.3.2 客户细分国外研究现状12
• 1.3.3 客户细分国内研究现状12-13
• 1.4 本文结构13-14
• 第二章 客户细分理论和数据处理14-19
• 2.1 客户细分需求分析14
• 2.2 电子商务业的客户细分14-16
• 2.3 数据处理16-19
• 第三章 聚类算法的相关理论19-29
• 3.1 聚类理论介绍19
• 3.2 聚类分析的数据结构19-20
• 3.3 基本聚类分析方法20-21
• 3.4 神经网络中的聚类分析21-23
• 3.4.1 向量、分类、聚类与相似性21-22
• 3.4.2 相似性测量22-23
• 3.5 SOM网络理论介绍23-25
• 3.6 SOM算法学习介绍25-27
• 3.7 遗传算法27-29
• 第四章 GA-SOM网络的客户细分29-36
• 4.1 GA-SOM算法29-30
• 4.2 S-SOM算法30-32
• 4.3 实验结果的分析32-36
• 第五章 S-SOM对聚类结果分析36-42
• 5.1 聚类结果预测36-38
• 5.2 聚类误差分析38-42
• 第六章 总结与展望42-43
• 6.1 主要结论42
• 6.2 待研究的问题42-43
• 参考文献43-46
• 致谢46

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本文编号：895522