隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,購(gòu)物中心如雨后春筍般在我國(guó)各地噴涌而出,隨之而來(lái)的是購(gòu)物中心之間激烈的競(jìng)爭(zhēng)。購(gòu)物中心建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)稍有不慎便會(huì)導(dǎo)致整個(gè)購(gòu)物中心的建設(shè)失敗,造成巨大的虧損。品牌的選擇對(duì)于一個(gè)購(gòu)物中心來(lái)說(shuō)非常重要,通常決定了購(gòu)物中心和品牌方是否能達(dá)到共贏。一個(gè)品牌是否適合引入購(gòu)物中心,這個(gè)品牌的店鋪坪效是最直觀的判斷方法,但引入一個(gè)品牌來(lái)獲得其坪效數(shù)據(jù)對(duì)于購(gòu)物中心來(lái)說(shuō)耗時(shí)耗力代價(jià)巨大,使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法利用目標(biāo)購(gòu)物中心已引入品牌的坪效數(shù)據(jù)和所有品牌的特征數(shù)據(jù)對(duì)品牌店鋪坪效進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要意義。首先對(duì)品牌店鋪坪效的影響因素進(jìn)行分析,抽象出可以描述品牌的各個(gè)特征,提取出的這些特征會(huì)對(duì)品牌的店鋪坪效造成影響。根據(jù)提取出的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取,主要對(duì)品牌線上銷售數(shù)據(jù)、品牌認(rèn)知相關(guān)數(shù)據(jù)、品牌普及程度相關(guān)數(shù)據(jù)、品牌自身屬性以及其它購(gòu)物中心引入品牌數(shù)據(jù)五個(gè)方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。其次,對(duì)于除目標(biāo)購(gòu)物中心外的國(guó)內(nèi)其他購(gòu)物中心的品牌引入情況,使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)二部圖對(duì)獲取到的其他購(gòu)物中心引入品牌的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到每個(gè)品牌被其他購(gòu)物中心引入的推薦引入指數(shù),并將此作為描述該品牌的其中一維特征,與描述品牌的其他特征一起作為Co...

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 購(gòu)物中心理論相關(guān)研究
        1.2.2 購(gòu)物中心規(guī)劃建設(shè)及運(yùn)營(yíng)管理模式研究
        1.2.3 租戶組合相關(guān)研究
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
        1.4.1 技術(shù)路線
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論與技術(shù)知識(shí)
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)二部圖
        2.1.1 二部圖
        2.1.2 基于二部圖的資源分配算法
    2.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)與Co-Forest算法
        2.2.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
        2.2.2 Co-Forest算法
    2.3 weka環(huán)境與數(shù)據(jù)格式
    2.4 本章小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)分析及預(yù)處理
    3.1 品牌坪效影響因素分析
        3.1.1 品牌坪效主要影響因素
        3.1.2 主要影響因素之間的關(guān)系
    3.2 特征提取
        3.2.1 品牌普及程度相關(guān)特征
        3.2.2 品牌認(rèn)知程度相關(guān)特征
        3.2.3 品牌線上銷售數(shù)據(jù)特征
        3.2.4 品牌自身相關(guān)特征
        3.2.5 其他購(gòu)物中心引入品牌特征
    3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)清洗
        3.3.2 數(shù)據(jù)集成
        3.3.3 數(shù)據(jù)歸一化
    3.4 本章小結(jié)
第4章 購(gòu)物中心品牌店鋪坪效分類預(yù)測(cè)模型
    4.1 預(yù)測(cè)模型框架
    4.2 基于二部圖的品牌推薦指數(shù)計(jì)算模型
    4.3 基于Co-Forest算法的品牌店鋪坪效分類預(yù)測(cè)模型
        4.3.1 預(yù)測(cè)模型的建立
        4.3.2 模型參數(shù)的選擇
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取
        5.1.2 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
    5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與部署
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.2.2 weka環(huán)境部署
    5.3 評(píng)估指標(biāo)
        5.3.1 KAPPA系數(shù)
        5.3.2 正確率
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3836275