本文選題：全渠道消費(fèi)者行為　切入點(diǎn)：連鎖零售供應(yīng)鏈　出處：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2017年08期

【摘要】：隨著各大零售商全渠道營(yíng)銷戰(zhàn)略布局,全渠道消費(fèi)者數(shù)量呈爆炸式增長(zhǎng),對(duì)于全渠道消費(fèi)者的消費(fèi)行為研究成為熱點(diǎn)。然而連鎖零售供應(yīng)鏈全渠道消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量、高維的特征。針對(duì)這一特征,提出采用協(xié)同進(jìn)化算法對(duì)連鎖零售供應(yīng)鏈全渠道消費(fèi)者行為進(jìn)行高維關(guān)聯(lián)分析。利用粒子群優(yōu)化算法和自適應(yīng)遺傳算法各自的優(yōu)勢(shì),兩個(gè)種群同時(shí)遍歷,并在兩種群間引入信息交互機(jī)制,使兩種群協(xié)同進(jìn)化。實(shí)證研究證明協(xié)同進(jìn)化算法應(yīng)用于連鎖零售供應(yīng)鏈全渠道消費(fèi)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,不僅算法的運(yùn)算速度高,避免了遺傳算法單獨(dú)應(yīng)用時(shí)容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,而且還提高了連鎖零售供應(yīng)鏈全渠道消費(fèi)者行為關(guān)聯(lián)規(guī)則的大數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量,為全渠道消費(fèi)者購(gòu)買行為研究提供了新的方法。
[Abstract]:With the distribution of all channel marketing strategies of major retailers, the number of consumers in all channels is increasing explosively, and the research on consumer behavior of all channels has become a hot topic. However, the consumer consumption data of all channels in the chain retail supply chain are magnanimous. Aiming at the feature of high dimension, the co-evolutionary algorithm is proposed to analyze the consumer behavior of chain retail supply chain in high dimension. The advantages of particle swarm optimization algorithm and adaptive genetic algorithm are used to analyze the consumer behavior in chain retail supply chain. Two populations are traversed simultaneously, and information exchange mechanism is introduced between the two populations, which makes the two species co-evolve. The empirical study proves that the co-evolution algorithm is applied to the mining of big data association rules in the chain retail supply chain. Not only the speed of algorithm is high, but also the defect that genetic algorithm is easy to fall into local optimum when it is used alone, and the quality of big data mining the whole channel consumer behavior association rules of chain retail supply chain is improved. It provides a new method for the research of all-channel consumers' purchase behavior.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金(9162002) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(09YJA630003) 首都流通業(yè)研究基地(JD-2014-YB-001) 2015年北京工商大學(xué)研究生科研能力提升計(jì)劃
【分類號(hào)】：F713.55;TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：1666590