本文關(guān)鍵詞：基于決策樹的網(wǎng)絡(luò)商鋪客戶穩(wěn)定性研究

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【摘要】：目前,網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)逐步成熟,用戶規(guī)模不斷壯大。與之相對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)商城和網(wǎng)絡(luò)商家也得到了較大的發(fā)展。本文基于網(wǎng)絡(luò)商鋪客戶忠誠度的基本理念,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),討論了在網(wǎng)絡(luò)商城中的網(wǎng)絡(luò)商鋪的客戶穩(wěn)定性問題。文章首先確定了描述網(wǎng)絡(luò)商鋪狀態(tài)、商品的多種因素作為網(wǎng)絡(luò)商城中商鋪的發(fā)展評價指標(biāo);并采用三分法,將各個屬性的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理,完成屬性數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)一化;最后利用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹ID3算法對影響商鋪穩(wěn)定性的各種因素、屬性進(jìn)行挖掘,最終確定了對商鋪的客戶穩(wěn)定性影響最為直接的四項屬性指標(biāo):包括收藏人氣、物流服務(wù)質(zhì)量、商鋪的賣家信用度以及以往客戶的商品評價。在利用ID3算法進(jìn)行挖掘的過程中,為了去除屬性值個數(shù)對信息增益量的影響,同時也為了對收集到的網(wǎng)絡(luò)商城中商鋪的各項屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,本文通過對各屬性值進(jìn)行差值均分的辦法,利用各屬性的最小值與最大值之間的差值進(jìn)行三等分,將所有的屬性分為了三種取值:高、中、低,既避免了ID3算法對屬性值數(shù)量的依賴,同時也使得各種不同規(guī)格的數(shù)據(jù)具有了統(tǒng)一的表達(dá)形式,也滿足了ID3算法的計算要求。而且,通過運(yùn)用三分法,將復(fù)雜的屬性取值變得更為簡單,極大地降低了計算量。在處理更為復(fù)雜問題的時候,可以較大地提高計算效率。之后通過運(yùn)用基于SQL server的商業(yè)智能挖掘平臺BIDS的數(shù)據(jù)挖掘,構(gòu)造了基于網(wǎng)絡(luò)商城中相關(guān)商鋪及商品屬性指標(biāo)的、描述客戶穩(wěn)定性的客戶分類決策樹�？蛻舴诸悰Q策樹刻畫了客戶穩(wěn)定性與相關(guān)商鋪、商品的屬性指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系。利用客戶分類決策樹,可以對其他商品的客戶穩(wěn)定性進(jìn)行分類。根據(jù)客戶穩(wěn)定性指標(biāo)與商鋪、及商鋪商品屬性的關(guān)系,挖掘的結(jié)果也為有效、定量地對顧客無法直接接觸到的網(wǎng)絡(luò)商店及商品的綜合評價提供了一種較為客觀的評價視角,同時也為各個網(wǎng)上商城等電商平臺對商鋪的管理、為網(wǎng)絡(luò)商店自身的發(fā)展、為消費(fèi)者對商鋪進(jìn)行評價提供了具體的參考。
【關(guān)鍵詞】：決策樹 ID3算法 網(wǎng)絡(luò)店鋪 數(shù)據(jù)挖掘 客戶穩(wěn)定性
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F274;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-14
• 1.1 選題背景及意義9-11
• 1.1.1 選題背景9-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 研究內(nèi)容11-12
• 1.3 研究的技術(shù)路線12-14
• 第2章 基礎(chǔ)理論與技術(shù)14-24
• 2.1 客戶穩(wěn)定性的基本理論14-16
• 2.1.1 客戶關(guān)系管理的基本理論14
• 2.1.2 客戶穩(wěn)定性14-16
• 2.2 分類挖掘的基本理論與方法16-23
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘基本概念16-19
• 2.2.2 分類挖掘方法19-20
• 2.2.3 決策樹ID3分類方法20-23
• 2.3 商業(yè)智能挖掘工具BIDS23-24
• 第3章 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備24-32
• 3.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建24-25
• 3.1.1 構(gòu)建原則24-25
• 3.1.2 指標(biāo)體系構(gòu)成25
• 3.2 商鋪數(shù)據(jù)準(zhǔn)備25-32
• 3.2.1 商鋪屬性指標(biāo)集25-28
• 3.2.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化28-32
• 第4章 基于決策樹的客戶穩(wěn)定性挖掘32-48
• 4.1 數(shù)據(jù)建模32-36
• 4.1.1 期望信息計算32
• 4.1.2 信息增益計算32-36
• 4.2 基于決策樹方法的挖掘分析36-37
• 4.3 BIDS環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)過程37-42
• 4.4 挖掘結(jié)果分析42-43
• 4.5 客戶穩(wěn)定性決策樹的應(yīng)用與探討43-48
• 4.5.1 客戶穩(wěn)定性決策樹的應(yīng)用43-44
• 4.5.2 提升客戶穩(wěn)定性的探討44-46
• 4.5.3 決策樹算法探討46-48
• 結(jié)論48-49
• 致謝49-50
• 參考文獻(xiàn)50-55
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果55

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡煜;鄭娟;;基于粗糙集理論的ID3算法的改進(jìn)與應(yīng)用[J];貴陽學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年01期

2 姚敏;萬里勇;;高級數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用[J];國際學(xué)術(shù)動態(tài);2015年01期

3 吳建源;;決策樹ID3算法在客戶信息分類中的應(yīng)用[J];佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年05期

4 李斐;楊育;于鯤鵬;包北方;謝建中;;基于UWG的客戶協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新系統(tǒng)穩(wěn)定性研究[J];科學(xué)學(xué)研究;2014年03期

5 楊延陽;李京文;劉巍;;復(fù)雜客戶網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2013年23期

6 譚科;曹薇;;我國零售業(yè)的顧客角色外行為實(shí)證研究[J];商業(yè)時代;2013年30期

7 田朝輝;;淺談汽車品牌社群的建設(shè)及經(jīng)營思路[J];湖北廣播電視大學(xué)學(xué)報;2013年10期

8 張海軍;;SN公司客戶關(guān)系穩(wěn)定性保持研究[J];思茅師范高等�？茖W(xué)校學(xué)報;2012年05期

9 喬迪;林鳳;;基于ID3算法的員工滿意度分析過程研究[J];人力資源管理;2012年04期

10 樊正洪;王少勇;趙寶山;;基于控制系統(tǒng)論的顧客滿意度系統(tǒng)穩(wěn)定性研究[J];金融經(jīng)濟(jì);2011年20期

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本文編號：900073