本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guó)民支柱產(chǎn)業(yè)的房地產(chǎn)市場(chǎng)近幾年發(fā)展迅猛,對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)具有深遠(yuǎn)影響。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)的沖擊,在經(jīng)濟(jì)、人口、社會(huì)財(cái)富結(jié)構(gòu)等發(fā)生重大變化的今天,房地產(chǎn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)周期和成本不斷加大。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效發(fā)掘潛在顧客,精準(zhǔn)定位顧客�，F(xiàn)今,顧客在購(gòu)房過(guò)程中的許多行為都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn),而系統(tǒng)化的對(duì)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(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)房地產(chǎn)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進(jìn)行深入研究。本文通過(guò)對(duì)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(biāo)體系及數(shù)據(jù)采集方法為構(gòu)建模型做準(zhǔn)備。隨后,根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理確定了數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)構(gòu)并說(shuō)明了模型運(yùn)行函數(shù)和步驟。利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱結(jié)合采集數(shù)據(jù)樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、檢驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了通過(guò)模型輸出購(gòu)買(mǎi)傾向指數(shù)對(duì)顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)和判別功能。本文在對(duì)模型實(shí)證研究中,通過(guò)對(duì)期望輸出的設(shè)定,將顧客購(gòu)買(mǎi)傾向指數(shù)映射在(0,1)范圍內(nèi)的5個(gè)區(qū)間,當(dāng)購(gòu)買(mǎi)傾向指數(shù)越高,說(shuō)明顧客購(gòu)買(mǎi)傾向越強(qiáng)烈,反之,則越低。對(duì)購(gòu)房顧客互聯(lián)網(wǎng)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),判斷實(shí)際購(gòu)買(mǎi)傾向指數(shù)屬于哪個(gè)區(qū)間,不同區(qū)間的顧客采取不同的營(yíng)銷(xiāo)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(guān)鍵詞】：房地產(chǎn)顧客 互聯(lián)網(wǎng)行為 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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?jī)?nèi)容11
• 1.4 研究方法及技術(shù)路線11-12
• 1.4.1 研究方法11-12
• 1.4.2 技術(shù)路線12
• 1.5 創(chuàng)新之處12-14
• 第二章 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述14-23
• 2.1 理論基礎(chǔ)14-19
• 2.1.1 消費(fèi)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(luò)理論16-19
• 2.2 文獻(xiàn)綜述19-21
• 2.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀19-20
• 2.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀20-21
• 2.3 相關(guān)研究述評(píng)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(biāo)體系設(shè)計(jì)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(wèn)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(biāo)體系設(shè)計(jì)28-32
• 3.3.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則28-29
• 3.3.2 采集指標(biāo)體系確定29-32
• 3.4 指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集32-34
• 3.5 采集數(shù)據(jù)預(yù)處理34
• 3.6 本章小結(jié)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(gòu)建35-45
• 4.1 模型構(gòu)建目的35
• 4.2 模型構(gòu)建思路35-37
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立37-40
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)39-40
• 4.4 模型運(yùn)行函數(shù)及步驟40-44
• 4.4.1 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)40-44
• 4.4.2 模型運(yùn)行步驟44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 模型的實(shí)證分析45-55
• 5.1 確定樣本45-47
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練47-52
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)程序及說(shuō)明47-49
• 5.2.2 訓(xùn)練過(guò)程及結(jié)果49-52
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)52-53
• 5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)53-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 第六章 研究成果結(jié)論及展望55-58
• 6.1 研究成果及結(jié)論55-56
• 6.2 研究的對(duì)策建議56-57
• 6.3 研究展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄162-64
• 附錄264-66
• 附錄366-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況69

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本文編號(hào)：535180