基于蚁群聚类算法的第三方B2B平台买方客户偏好研究

发布时间：2017-07-28 12:25

  本文关键词：基于蚁群聚类算法的第三方B2B平台买方客户偏好研究

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【摘要】：B2B电子商务在互联网经济中具有重要的作用,对当前商务活动有重要的影响。目前,越来越多的中小企业选择第三方B2B电子商务平台进行商业活动。中小企业的需求日益增长,第三方B2B平台之间的竞争也愈发激烈,为了生存和发展,第三方B2B平台亟需进一步完善自身,提供更好的客户服务,吸引并保留更多的客户。根据影响客户决策的影响因素,分析不同客户的偏好特点,针对不同的客户实施差异化管理策略是改善服务,提高平台竞争力的有效方法。本论文从第三方B2B平台买方客户的角度出发,针对企业客户偏好展开了研究。本论文的主要研究内容如下：首先,本论文对已有的相关研究进行分析梳理,深入分析了第三方B2B电子商务平台、客户偏好等相关概念以及研究进展。同时总结获取客户偏好的相关方法和技术,分析了不同算法的优缺点,为下文的研究奠定的基础。其次,本论文选定了蚁群聚类算法作为分析客户偏好的主要方法,对算法进行了改进,同时对改进后的算法的有效性进行了验证。本论文在改进算法的基础上构建了第三方B2B平台买方客户偏好分析模型,同时根据模型从买方客户、第三方B2B平台以及供应商这三个方面着手,设计了衡量客户偏好的指标体系。本论文通过客户偏好分析模型中的蚁群聚类算法实现对客户的聚类,并且根据衡量客户偏好指标体系对不同客户的偏好进行分析。在理论分析的基础上,本论文收集数据进行了实证分析,根据分析的结果提出了管理建议,希望有利于平台实施差异化管理,达到提升平台竞争优势的目标。最后,通过以上理论和实证的研究,本论文总结了第三方B2B电子商务平台客户偏好研究的不足以及未来的发展方向,并且提出了相关改进的对策和建议。
【关键词】：第三方B2B平台 偏好分析 蚁群聚类算法 买方客户
【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】：TP311.13;F724.6;F274;F713.55
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景、目的和意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究目的和意义9-10
• 1.2 研究对象和内容10-12
• 1.3 研究方法12-14
• 第二章 理论基础及文献综述14-25
• 2.1 第三方B2B电子商务平台相关研究14-16
• 2.1.1 第三方B2B电子商务平台含义14
• 2.1.2 第三方B2B电子商务平台商业模式研究现状14-15
• 2.1.3 第三方B2B电子商务平台竞争力研究现状15-16
• 2.2 客户偏好相关研究16-17
• 2.2.1 客户偏好含义16
• 2.2.2 客户偏好研究现状16-17
• 2.3 聚类分析17-19
• 2.3.1 聚类问题模型17-18
• 2.3.2 聚类分析主要方法18-19
• 2.4 蚁群聚类相关方法19-25
• 2.4.1 蚁群聚类基本模型20
• 2.4.2 标准蚁群聚类算法20-21
• 2.4.3 基于标准蚁群聚类算法的改进21-25
• 第三章 第三方B2B平台买方客户偏好的蚁群聚类分析模型25-32
• 3.1 客户偏好分析模型构建的意义25
• 3.2 蚁群聚类算法设计25-30
• 3.2.1 蚁群聚类算法的相关改进25-28
• 3.2.2 改进蚁群聚类算法的步骤28
• 3.2.3 改进蚁群聚类算法流程图描述28-29
• 3.2.4 改进蚁群聚类算法有效性验证29-30
• 3.3 客户偏好分析模型构建30-32
• 第四章 第三方B2B平台买方客户偏好评价指标32-44
• 4.1 指标体系设计原则32-33
• 4.2 第三方B2B平台买方客户偏好评价指标33-35
• 4.3 第三方B2B平台买方客户偏好关键评价指标提取35-42
• 4.4 评价指标定量化描述42-44
• 第五章 实例分析44-49
• 5.1 数据收集44
• 5.2 测量模型检验44-46
• 5.2.1 信度检验44-45
• 5.2.2 效度检验45-46
• 5.3 数据处理46-47
• 5.4 结果分析47-49
• 第六章 结论与展望49-52
• 6.1 研究结论与建议49-50
• 6.2 研究不足与展望50-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56
• 作者攻读硕士学位期间发表论文与参与课题56-57
• 附录57-59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：584045