本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)環(huán)境中動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式及組團(tuán)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自從上個(gè)世紀(jì)90年代末以來(lái)，B2C網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)模式因其自身的諸多優(yōu)勢(shì)，在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家得到穩(wěn)步的發(fā)展，隨著我國(guó)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的指數(shù)增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)這種新型的電子商務(wù)模式以其不斷完善的優(yōu)勢(shì)，得到更多網(wǎng)絡(luò)用戶的青睞。網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)日漸成為網(wǎng)絡(luò)用戶認(rèn)可的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)方式之一，吸引了大家越來(lái)越多的注意力。而如何使網(wǎng)絡(luò)用戶和商家在團(tuán)購(gòu)活動(dòng)中得到的效益最大化也成為近年來(lái)研究者所關(guān)注的重點(diǎn)。本文從傳統(tǒng)的電子商務(wù)模式的角度對(duì)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的團(tuán)購(gòu)模式并不能真正體現(xiàn)團(tuán)購(gòu)的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)中消費(fèi)者滿意度和消費(fèi)者購(gòu)買價(jià)格兩方面提出新的動(dòng)態(tài)的團(tuán)購(gòu)模式，并在此團(tuán)購(gòu)模式上提出一種新的組團(tuán)算法。 首先，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)還是傳統(tǒng)意義上的電子商務(wù)的一種具體表現(xiàn)形式，組團(tuán)的消費(fèi)者個(gè)數(shù)和所購(gòu)買的商品的價(jià)格沒(méi)有直接關(guān)系，這不能體現(xiàn)團(tuán)購(gòu)真正的優(yōu)勢(shì)。其次，消費(fèi)只能通過(guò)手工輸入關(guān)鍵詞選擇商品，搜索引擎會(huì)返回大量網(wǎng)頁(yè)，往往都不是消費(fèi)者感興趣的，消費(fèi)者通過(guò)手工瀏覽比較選擇商品，往往會(huì)買到毫無(wú)價(jià)值或者不能使自己滿意的商品�；诂F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)模式在上述兩方面的不足，本文提出一種新型的動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式，在此模式中，消費(fèi)者不再是通過(guò)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的輸入關(guān)鍵詞自行查找選擇商品，商家也不是提供統(tǒng)一的價(jià)格和商品信息即可。對(duì)于消費(fèi)者需求的獲取，主要利用數(shù)據(jù)挖掘方法建立消費(fèi)者偏好模型，利用層次分析法（AHP）及多屬性效用理論（MAUT）對(duì)消費(fèi)者偏好進(jìn)行量化，并分析得到能使消費(fèi)者滿意度達(dá)到最高的商品。商家在注冊(cè)時(shí)也會(huì)通過(guò)賣家定價(jià)機(jī)制所確定的動(dòng)態(tài)價(jià)格表，然后利用本文提出的基于改進(jìn)K-means的組團(tuán)算法，把具有相同偏好的消費(fèi)者聚集到一起，從而從而使消費(fèi)者在數(shù)量上占有優(yōu)勢(shì)進(jìn)而可以得到價(jià)格上的折扣。在此動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式的基礎(chǔ)上通過(guò)組團(tuán)算法為消費(fèi)者選擇滿意度和價(jià)格綜合指數(shù)較高的商品，也可以有效的提高商家的銷量，從而可以在一定程度上保證商家和消費(fèi)者的效益最大化。 本文第一章為緒論部分簡(jiǎn)要介紹了本論題的發(fā)展背景及研究意義，對(duì)本文的主要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了大體簡(jiǎn)要介紹，闡明了本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和論文的章節(jié)安排。第二章為論文的理論準(zhǔn)備工作，介紹了現(xiàn)有團(tuán)購(gòu)及其模式的發(fā)展現(xiàn)狀，介紹本文所涉及的數(shù)據(jù)挖掘的方法，以及現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘在團(tuán)購(gòu)中的應(yīng)用。 第三章和第四章為本文的核心部分，第三章重點(diǎn)描述了動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)的構(gòu)建過(guò)程，其中包括消費(fèi)者需求數(shù)據(jù)挖掘及獲得以及商家的動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制及算法的描述。第四章是在第三章提出的動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式的基礎(chǔ)上提出的組團(tuán)算法，該算法是通過(guò)對(duì)K-means算法中相似度標(biāo)準(zhǔn)的改進(jìn)為基礎(chǔ)，，并利用隨機(jī)算法生成仿真數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)將本文提出組團(tuán)算法和隨機(jī)組團(tuán)進(jìn)行對(duì)比，闡述該組團(tuán)算法的可操作性和有效性。 第五章為對(duì)本文的內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和展望，對(duì)本文的整體內(nèi)容做了總結(jié)，同時(shí)指出本文中所存在的不足之處以及需要以后進(jìn)一步的改進(jìn)工作。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)態(tài)的團(tuán)購(gòu)模式 K-MEANS算法 AHP MAUT
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;F724.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究課題背景及意義9-10
• 1.2 主要研究?jī)?nèi)容10
• 1.3 本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)10-11
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 相關(guān)工作13-19
• 2.1 團(tuán)購(gòu)的總體研究13-14
• 2.2 團(tuán)購(gòu)模式的研究14-15
• 2.3 團(tuán)購(gòu)信息挖掘15-17
• 2.3.1 主要的數(shù)據(jù)挖掘方法15-17
• 2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘方法在網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的應(yīng)用17
• 2.4 本章小結(jié)17-19
• 第三章 基于網(wǎng)站平臺(tái)的動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式19-28
• 3.1 動(dòng)態(tài)團(tuán)購(gòu)模式的設(shè)計(jì)19-21
• 3.2 消費(fèi)者需求的獲得21-24
• 3.3 商家動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制24-28
• 第四章 基于改進(jìn) K-means 的組團(tuán)算法28-41
• 4.1 引言28
• 4.2 層次分析法及多屬性效用理論28-30
• 4.3 基于滿意度的組團(tuán)算法30-36
• 4.3.1 經(jīng)典 K-means 算法30-32
• 4.3.2 改進(jìn) K-means 算法的應(yīng)用32-33
• 4.3.3 基于改進(jìn) K-means 的組團(tuán)算法33-36
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及分析36-41
• 4.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備36-39
• 4.4.2 算法效能分析39-41
• 第五章 總結(jié)與展望41-43
• 5.1 總結(jié)41
• 5.2 進(jìn)一步研究工作41-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況45-46
• 致謝46

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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5 琚春華;王蓓;;新型的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)模式:主動(dòng)式網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)[J];商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理;2006年09期

6 江耘;王

本文編號(hào)：319272