我國電子商務在這十幾年的發(fā)展時間里,先后經(jīng)歷了起步期、調(diào)整期、回暖期、高速發(fā)展期,但是隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人口紅利逐步消失,電子商務行業(yè)也進入到轉型與升級時期,面臨用戶增長乏力、平臺業(yè)績增長趨于平緩、用戶留存壓力大等問題;在這樣的背景下,各大電商企業(yè)的平臺運營理念逐漸向商家側傾斜,從商家精細化運營入手提升平臺商家質量、用戶留存、保持業(yè)務增長;而基于商家在平臺上的表現(xiàn)將商家分成不同的層級,能夠從數(shù)據(jù)的角度輔助提升商家運營理念,對商家的精細化運營有非常好的助推作用,可以說,針對商家分層模型的研究具有非常重要的理論意義和實際應用價值。SOM自適應神經(jīng)網(wǎng)絡算法在實際應用中具有自組織映射、可視化好、計算效率高、聚類效果好的良好特性,同時神經(jīng)網(wǎng)絡算法對數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)集有更好的預測效果,因此本文選擇將SOM算法應用于商家分層模型的構建。本文詳細介紹了SOM算法,深入剖析了算法的底層原理,重新設計了學習速率和鄰域半徑的計算過程,以適應本研究的實驗環(huán)境;后續(xù)基于R語言對數(shù)據(jù)集進行了全面的數(shù)據(jù)探查,采取數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)異常值處理、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)歸一化等方法解決了原始數(shù)據(jù)集缺省值、異常值、數(shù)據(jù)偏態(tài)分布、量綱不一的... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２?２００８－２０１７中國網(wǎng)民規(guī)模及增長率??數(shù)據(jù)來源？？根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心第４１次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》數(shù)據(jù)整理??

圖１－４研究架構圖??文創(chuàng)新之處??文結合前人對電子商務商家的相關研究，以及在電商企業(yè)的實際項目經(jīng)歷，的創(chuàng)新見解；結合目前人口紅利消失的現(xiàn)狀，剖析了電子商務行業(yè)用戶運營形勢，慢慢引入從商家側進行精細化運營的理念，并運用數(shù)據(jù)挖掘的手段，商家數(shù)據(jù)對商家進行層級劃分，針對不同等級商家的特點提出可用的運營策掘手段用于商家分層，一改以往僅根據(jù)銷售額統(tǒng)計分段的方法，進而將產(chǎn)反作用于商家的個性化運營，是本文最大的一個特點。??）研究視角獨特??對于電子商務商家的研究大多停留在信用機制、評論、情感等領域，并沒劃分、精細化運營這一方面進行深入研究，對于如何對商家進行層級劃分。本文首先分析了目前電子商務行業(yè)面臨的用戶運營乏力的嚴峻形勢，引精細化運營的理念，進而提出利用數(shù)據(jù)挖掘的手段對電子商務賣家層級劃

??＂＂＾１７?〇??圖２－３權值調(diào)整函數(shù)一??圖２－３中的權值調(diào)整函數(shù)又稱墨西哥草帽函數(shù)，名稱依據(jù)其形狀而來，所有神經(jīng)元??中獲勝的節(jié)點對應最大的權重調(diào)整量，附近其他的神經(jīng)元的權重調(diào)整依據(jù)上述函數(shù)計算，??距離獲勝節(jié)點越遠的神經(jīng)元調(diào)整量越小，直到某一個距離Ｒ時調(diào)整量將為零，距離再稍??遠點時權值調(diào)整量變?yōu)樨撝�，再遠點時權值調(diào)整重新歸于零。??１４??

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于模糊理論的O2O模式商家信譽評估模型[J]. 茹永梅.  西安郵電大學學報. 2016(03)
[4]一種改進的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡對Web用戶的聚類[J]. 肖強,錢曉東,武振鋒.  情報科學. 2012(06)
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碩士論文
[1]基于改進的模糊SOM算法確定最佳聚類數(shù)目方法的研究[D]. 王積麗.華南理工大學 2016
[2]O2O模式下商家平臺用戶三方互利共生機制研究[D]. 李珈.華中師范大學 2016
[3]電子商務下引入退貨運費險對商家經(jīng)營行為影響研究[D]. 谷宇.上海交通大學 2013
[4]基于附加敏感參數(shù)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡的自動聚類系統(tǒng)的研究[D]. 施紅鑫.燕山大學 2010
[5]基于SOM算法的中文文本聚類[D]. 陳小麗.南京理工大學 2008
[6]基于自組織特征映射網(wǎng)絡的聚類算法研究[D]. 吳紅艷.重慶大學 2006
[7]基于數(shù)據(jù)挖掘技術的納稅信用等級劃分[D]. 李蓓麗.哈爾濱工程大學 2004



本文編號：2989641