發(fā)布時間：2021-07-26 08:30

　　近些年,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)上購物平臺也進(jìn)入蓬勃發(fā)展期,眾多企業(yè)涌入網(wǎng)上購物平臺,原創(chuàng)品牌店鋪更是百花齊放,導(dǎo)致同類店鋪競爭加劇,同時人民生活水平的提高和個性化產(chǎn)品的需求增加,也驅(qū)使為在競爭中占據(jù)優(yōu)勢的網(wǎng)上店鋪不斷推出新產(chǎn)品,力求以此搶占市場份額。一直以來,新產(chǎn)品預(yù)告作為一種營銷手段常用于幫助企業(yè)進(jìn)行新產(chǎn)品營銷,然而新產(chǎn)品預(yù)告對消費(fèi)者制定購買決策未必一定產(chǎn)生正面影響,有些則收效甚微,若網(wǎng)上店鋪新產(chǎn)品開發(fā)失敗則會失去行業(yè)競爭的有利地位,更甚者影響投資者的投資信心,影響店鋪長遠(yuǎn)發(fā)展。因此以網(wǎng)上店鋪新產(chǎn)品預(yù)告為研究對象,重點(diǎn)分析網(wǎng)上店鋪新產(chǎn)品預(yù)告策略對消費(fèi)者購買意愿的影響關(guān)系,為店鋪開展有效地新產(chǎn)品營銷提供解決方案。本文研究思路:為了分析消費(fèi)者制定購買決策的過程并分析影響消費(fèi)者購買決策的因素,本文根據(jù)S-O-R理論和感知風(fēng)險理論分析消費(fèi)者的網(wǎng)購實(shí)施路徑,并利用灰色關(guān)聯(lián)理論構(gòu)建新產(chǎn)品預(yù)告策略關(guān)鍵指標(biāo)體系。為了量化分析網(wǎng)上店鋪新產(chǎn)品預(yù)告策略對消費(fèi)者購買意愿的影響關(guān)系,本文分析層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在分析變量之間影響關(guān)系的優(yōu)劣勢并進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ),構(gòu)建研究網(wǎng)上店鋪新產(chǎn)品預(yù)告策略對消費(fèi)者購買意... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

-O-R模型作用路徑梳理國內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)S-O-R理論模型的應(yīng)用主要集中于互聯(lián)網(wǎng)背景下的營

2相關(guān)理論綜述16BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理問題性能的強(qiáng)弱由神經(jīng)元之間的連接權(quán)值決定。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有神經(jīng)元之間的連接權(quán)值用矩陣W表示，它反映了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于輸入層與輸出層映射關(guān)系的全部知識儲備。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠訓(xùn)練收集的數(shù)據(jù)樣本，不斷改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接權(quán)值和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)能夠通過隱層神經(jīng)元的計(jì)算使輸出數(shù)據(jù)能夠不斷接近期望輸出，這一過程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，其本質(zhì)是神經(jīng)元之間可變權(quán)值的動態(tài)調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法有很多種，目前最為普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分類標(biāo)準(zhǔn)分為三類：一是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，二是無導(dǎo)師學(xué)習(xí)，三是灌輸式學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)規(guī)則包含：Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、離散感知器學(xué)習(xí)規(guī)則、記憶學(xué)習(xí)規(guī)則、連續(xù)感知器學(xué)習(xí)規(guī)則、相關(guān)學(xué)習(xí)規(guī)則、競爭學(xué)習(xí)規(guī)則六類。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（Input）、隱層（Hiddenlayer）和輸出層（OutputLayer）。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一層為輸入層，最后一層為輸出層，中間各層為隱層，BP神經(jīng)網(wǎng)路神經(jīng)元模型如圖3所示。圖3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層次之間的輸入輸出關(guān)系如下。用輸入樣本),,,(21knkkkaaaP、連接權(quán)ijw和j，計(jì)算隱層各神經(jīng)元的輸入值js，然后利用js通過傳遞函數(shù)計(jì)算隱層各神經(jīng)元的輸出jb。pjawsjiniijj,,2,1,1（2.8）bpjsLogsigjj,,2,1),(（2.9）利用隱層輸出jb，連接權(quán)jtv和閾值1計(jì)算輸出層神經(jīng)元的輸出1L，然后利用傳遞函數(shù)計(jì)算輸出層的響應(yīng)1C。qtbvLjpjj,,2,1,1111（2.10）s,2,1),(logqtLigC11（2.11）利用網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)向量）（kqkkkyyyT,,21，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值1c，計(jì)算輸出層的

2 相關(guān)理論綜述案中各個層級指標(biāo)權(quán)重加權(quán)平均的方法求出該方案的最終指標(biāo)權(quán)重，其中中間層級的權(quán)重表示其和同一層級的其余指標(biāo)相對于相比于上一層級目標(biāo)的重要性。層次分析法具有系統(tǒng)分析、過程簡潔清晰、所需定量數(shù)據(jù)少的優(yōu)點(diǎn)，適用于待解決問題有明顯的分層邏輯結(jié)構(gòu)，且各層指標(biāo)之間具有交互影響的決策問題。具體實(shí)施步驟如下。（1）分析問題，分解目標(biāo)層次。針對要解決的復(fù)雜問題，分析其相關(guān)影響因素并逐層分解目標(biāo)層次結(jié)構(gòu)，分解過程如圖 4 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]企業(yè)新產(chǎn)品發(fā)布策略與消費(fèi)者關(guān)注度研究[J]. 許泰然,伍青生.  軟科學(xué). 2020(01)
[2]產(chǎn)品市場競爭、客戶關(guān)系治理與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系研究——基于行業(yè)競爭程度與企業(yè)市場地位的雙重考量[J]. 賈軍,魏雅青.  軟科學(xué). 2019(12)
[3]考慮重復(fù)購買因素的品牌競爭對新產(chǎn)品擴(kuò)散的影響研究——基于小世界網(wǎng)絡(luò)的仿真環(huán)境[J]. 王展昭.  中國管理科學(xué). 2019(12)
[4]不同情感強(qiáng)度的負(fù)面在線評論對消費(fèi)者態(tài)度的影響——基于調(diào)節(jié)定向理論的實(shí)驗(yàn)研究[J]. 劉魯川,孫怡璐.  情報理論與實(shí)踐. 2020(05)
[5]新產(chǎn)品擴(kuò)散中領(lǐng)先用戶不同角色對普通用戶采納意愿的影響研究[J]. 王晨筱,王麗,張慶普.  研究與發(fā)展管理. 2019(05)
[6]基于傳播理論的互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新產(chǎn)品擴(kuò)散研究[J]. 張景明,朱淑珍,曹馨譽(yù).  財(cái)會月刊. 2019(18)
[7]面向網(wǎng)絡(luò)零售的感知風(fēng)險與購買意愿相關(guān)性[J]. 任俊玲,杜惠英,王興芬.  中國流通經(jīng)濟(jì). 2019(07)
[8]基于S-O-R理論的移動政務(wù)APP用戶使用意愿影響因素研究[J]. 張海,袁順波,段薈.  情報科學(xué). 2019(06)
[9]網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購買意愿影響因素實(shí)證研究[J]. 莊倩倩.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(07)
[10]感知風(fēng)險對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)沖動購買的影響[J]. 崔劍峰.  社會科學(xué)戰(zhàn)線. 2019(04)



本文編號：3303213