本文關鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)挖掘研究

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【摘要】：作為國民支柱產(chǎn)業(yè)的房地產(chǎn)市場近幾年發(fā)展迅猛,對經(jīng)濟社會具有深遠影響。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)的沖擊,在經(jīng)濟、人口、社會財富結構等發(fā)生重大變化的今天,房地產(chǎn)企業(yè)競爭更加激烈,企業(yè)營銷周期和成本不斷加大。利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠有效發(fā)掘潛在顧客,精準定位顧客�，F(xiàn)今,顧客在購房過程中的許多行為都通過互聯(lián)網(wǎng)來實現(xiàn),而系統(tǒng)化的對于顧客互聯(lián)網(wǎng)行為的研究理論還比較欠缺。因此,有必要構建數(shù)據(jù)挖掘模型對房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進行深入研究。本文通過對房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為主要軌跡的分析研究,確定了數(shù)據(jù)挖掘模型采集指標體系及數(shù)據(jù)采集方法為構建模型做準備。隨后,根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡原理確定了數(shù)據(jù)挖掘模型結構并說明了模型運行函數(shù)和步驟。利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱結合采集數(shù)據(jù)樣本對模型進行訓練、檢驗,實現(xiàn)了通過模型輸出購買傾向指數(shù)對顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進行預測和判別功能。本文在對模型實證研究中,通過對期望輸出的設定,將顧客購買傾向指數(shù)映射在(0,1)范圍內(nèi)的5個區(qū)間,當購買傾向指數(shù)越高,說明顧客購買傾向越強烈,反之,則越低。對購房顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進行預測時,判斷實際購買傾向指數(shù)屬于哪個區(qū)間,不同區(qū)間的顧客采取不同的營銷方法,并以此作為依據(jù)為房地產(chǎn)企業(yè)挖掘更多的潛在顧客提供一些建議及參考。
【關鍵詞】：房地產(chǎn)顧客 互聯(lián)網(wǎng)行為 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;F299.233.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究的目的和意義9-10
• 1.2.1 研究的目的9
• 1.2.2 研究的意義9-10
• 1.3 研究思路和主要內(nèi)容10-11
• 1.3.1 研究思路10-11
• 1.3.2 主要研究內(nèi)容11
• 1.4 研究方法及技術路線11-12
• 1.4.1 研究方法11-12
• 1.4.2 技術路線12
• 1.5 創(chuàng)新之處12-14
• 第二章 理論基礎與文獻綜述14-23
• 2.1 理論基礎14-19
• 2.1.1 消費者行為理論14
• 2.1.2 互聯(lián)網(wǎng)行為理論14-15
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘理論15-16
• 2.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論16-19
• 2.2 文獻綜述19-21
• 2.2.1 國外研究現(xiàn)狀19-20
• 2.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀20-21
• 2.3 相關研究述評21-23
• 第三章 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)采集與指標體系設計23-35
• 3.1 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為特征分析23-26
• 3.1.1 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為界定23
• 3.1.2 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為的特殊性23-25
• 3.1.3 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為主要軌跡25-26
• 3.2 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)采集思路26-28
• 3.2.1 傳統(tǒng)采集方法及存在問題26-27
• 3.2.2 顧客互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)采集思路及采集方法27-28
• 3.3 采集指標體系設計28-32
• 3.3.1 指標體系設計原則28-29
• 3.3.2 采集指標體系確定29-32
• 3.4 指標數(shù)據(jù)的采集32-34
• 3.5 采集數(shù)據(jù)預處理34
• 3.6 本章小結34-35
• 第四章 房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)挖掘模型構建35-45
• 4.1 模型構建目的35
• 4.2 模型構建思路35-37
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立37-40
• 4.3.1 網(wǎng)絡模型層數(shù)37
• 4.3.2 輸入和輸出神經(jīng)元37-39
• 4.3.3 隱含層單元數(shù)39
• 4.3.4 數(shù)據(jù)挖掘模型基本結構39-40
• 4.4 模型運行函數(shù)及步驟40-44
• 4.4.1 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù)40-44
• 4.4.2 模型運行步驟44
• 4.5 本章小結44-45
• 第五章 模型的實證分析45-55
• 5.1 確定樣本45-47
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練47-52
• 5.2.1 網(wǎng)絡程序及說明47-49
• 5.2.2 訓練過程及結果49-52
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型檢驗52-53
• 5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測53-54
• 5.5 本章小結54-55
• 第六章 研究成果結論及展望55-58
• 6.1 研究成果及結論55-56
• 6.2 研究的對策建議56-57
• 6.3 研究展望57-58
• 參考文獻58-62
• 附錄162-64
• 附錄264-66
• 附錄366-68
• 致謝68-69
• 攻讀學位期間發(fā)表論文及科研情況69

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6 劉q，

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