本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法的第三方B2B平臺中小賣方企業(yè)定價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：產(chǎn)品價格不僅直接影響中小企業(yè)產(chǎn)品銷量與利潤,也影響著市場的競爭格局。目前,關(guān)于B2B電子商務(wù)企業(yè)定價研究的相關(guān)文獻非常少,僅有的針對B2B中小企業(yè)定價分析也多是從經(jīng)濟學(xué)角度定性分析。本文從第三方B2B平臺視角,基于數(shù)據(jù)挖掘思想,從定性和定量兩個角度分析了中小企業(yè)定價影響因素。并以此為基礎(chǔ)嘗試提出了平臺為賣方企業(yè)提供定價支持的增值服務(wù)。首先,閱讀并梳理了相關(guān)國內(nèi)外文獻,并對國內(nèi)外B2B網(wǎng)站發(fā)展現(xiàn)狀開展調(diào)研。從宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面分析了平臺賣方企業(yè)的定價環(huán)境,并且明確了現(xiàn)有電子商務(wù)環(huán)境下產(chǎn)品定價的研究現(xiàn)狀與不足。深入探討了B2B電子商務(wù)服務(wù)鏈、平臺交易體系及平臺應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢,從而構(gòu)建了第三方B2B平臺定價增值服務(wù)模型。系統(tǒng)性分析了賣方定價影響因素,建立指標(biāo)體系。其次,闡述了在平臺定價分析模型中引入蟻群聚類算法的必要性和可行性,并指出蟻群聚類算法目前存在的不足之處。從基本模型、移動策略及孤立點處理策略三個方面,改進了基于信息熵的蟻群聚類算法,提出單蟻群聚類算法。采用多線程并行操作的方法,每個線程搭載一種速度類型的蟻群。蟻后利用超圖矩陣對不同速度類型的單蟻群聚類結(jié)果組合,形成相似矩陣。迭代過程中采用循環(huán)策略和最小孤立點兩種策略,選取聚類數(shù)據(jù)集。最后,對改進的蟻群聚類算法進行實驗仿真,驗證了平臺定價增值服務(wù)的可行性,為B2B平臺中小賣方企業(yè)提高定價能力提出對策與建議。
【關(guān)鍵詞】：蟻群聚類算法 定價 中小企業(yè) B2B 增值服務(wù)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F724.6;F274
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 研究方法12-13
• 1.4 論文創(chuàng)新點13-14
• 1.5 研究內(nèi)容與論文框架14-17
• 第二章 文獻綜述17-25
• 2.1 平臺賣方企業(yè)定價環(huán)境分析17-18
• 2.1.1 微觀環(huán)境分析17
• 2.1.2 宏觀環(huán)境分析17-18
• 2.2 賣方企業(yè)定價要素和方法18-22
• 2.2.1 中小企業(yè)平臺交易成本18-19
• 2.2.2 電子商務(wù)環(huán)境下產(chǎn)品定價19-21
• 2.2.3 電子商務(wù)環(huán)境下企業(yè)定價方法21-22
• 2.2.4 存在的問題22
• 2.3 蟻群聚類算法22-25
• 2.3.1 蟻群算法簡介22-23
• 2.3.2 蟻群聚類算法基本模型23-25
• 第三章 平臺定價服務(wù)模型構(gòu)造分析25-34
• 3.1 第三方B2B平臺服務(wù)鏈25-27
• 3.1.1 B2B平臺服務(wù)鏈節(jié)點分析25-27
• 3.1.2 第三方B2B平臺交易體系27
• 3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的平臺定價服務(wù)模型構(gòu)建27-30
• 3.2.1 B2B平臺應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢27-28
• 3.2.2 平臺定價增值服務(wù)模型28-30
• 3.3 賣方定價影響因素分析30-34
• 3.3.1 影響因素指標(biāo)體系30-32
• 3.3.2 指標(biāo)定義與量化32-34
• 第四章 改進多蟻群算法的賣方企業(yè)聚類分析34-46
• 4.1 賣方定價的蟻群聚類算法的必要性和可行性34-35
• 4.2 算法改進思路35
• 4.3 改進單蟻群聚類算法35-38
• 4.3.1 基于信息熵的轉(zhuǎn)換函數(shù)36-37
• 4.3.2 設(shè)計蟻群類型行為函數(shù)37
• 4.3.3 孤立點處理方法37-38
• 4.4 基于超圖的蟻群聚類組合38-40
• 4.5 多蟻群并行聚類組合算法40-44
• 4.6 聚類性能外部評價法44-46
• 第五章 實證分析46-51
• 5.1 算法測試結(jié)果46-47
• 5.2 數(shù)據(jù)清理47-48
• 5.2.1 數(shù)據(jù)收集與標(biāo)準(zhǔn)化47
• 5.2.2 異常數(shù)據(jù)清除47-48
• 5.3 蟻群聚類分析48-49
• 5.4 研究結(jié)果討論49-51
• 第六章 結(jié)論與展望51-54
• 6.1 研究結(jié)論51
• 6.2 研究不足與建議51-52
• 6.3 商業(yè)模式展望52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-59
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文59

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法的第三方B2B平臺中小賣方企業(yè)定價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：268819