發(fā)布時(shí)間：2020-05-12 04:30

【摘要】：近幾年,網(wǎng)絡(luò)零售商越來(lái)越重視借助商務(wù)智能進(jìn)行科學(xué)選品。運(yùn)用商務(wù)智能技術(shù)選品,例如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘等,改變了以往網(wǎng)絡(luò)零售商依靠經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行選品導(dǎo)致的準(zhǔn)確率低的情況,使得企業(yè)能夠從現(xiàn)有龐大和繁雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提煉出有用的知識(shí)和信息,并針對(duì)這些信息作出判斷,從而輔助企業(yè)做出正確的選品決策。個(gè)性化推薦技術(shù)是目前較為流行的智能化產(chǎn)品策略,而且已被廣泛應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域,但是在目前還沒(méi)有一種推薦方案適用于電子商務(wù)選品領(lǐng)域,因此本文針對(duì)選品領(lǐng)域的特點(diǎn),提出一種基于用戶畫(huà)像和熱銷品匹配的個(gè)性化推薦方案,無(wú)論在理論方法和應(yīng)用實(shí)踐方面,都具有重要意義。本文提出的選品方法重點(diǎn)解決了以下兩個(gè)問(wèn)題:第一,基于網(wǎng)絡(luò)店鋪訂單數(shù)據(jù)的群體用戶畫(huà)像構(gòu)建。通過(guò)獲取店鋪訂單數(shù)據(jù),對(duì)店鋪用戶的特征與行為進(jìn)行分析并創(chuàng)建用戶畫(huà)像模板,然后針對(duì)不同指標(biāo)類型進(jìn)行規(guī)劃化處理,在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用經(jīng)典的K均值算法構(gòu)建了基于用戶基本屬性、購(gòu)買偏好屬性的網(wǎng)絡(luò)店鋪群體用戶畫(huà)像模型,并以合作的第三方電商平臺(tái)的賣家數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的精確率驗(yàn)證。第二、平臺(tái)熱銷品特征與網(wǎng)絡(luò)店鋪用戶畫(huà)像的映射方法設(shè)計(jì)。通過(guò)采集平臺(tái)熱銷品數(shù)據(jù)創(chuàng)建了熱銷品特征實(shí)例庫(kù),然后根據(jù)熱銷品的不同屬性類型,采用分而治之的匹配策略,分別構(gòu)建了基于人口統(tǒng)計(jì)特征和基于產(chǎn)品特征的匹配方法,并根據(jù)用戶畫(huà)像和熱銷品的精準(zhǔn)匹配實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化產(chǎn)品推薦,最后利用平臺(tái)的熱銷榜數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,(1)采用改進(jìn)的聚類算法構(gòu)建群體用戶畫(huà)像,屬性的平均精確率達(dá)到0.913,綜合屬性精確度為0.522,表明該方法是可行的;(2)采用不同屬性類型分而治之的匹配策略,使企業(yè)能根據(jù)不同群體的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦�？偟膩�(lái)說(shuō)基于用戶畫(huà)像和熱銷品的網(wǎng)絡(luò)店鋪選品方法是有效的,對(duì)企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷具有一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13;F724.6

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1 常知?jiǎng)?基于用戶畫(huà)像和熱銷品特征的網(wǎng)絡(luò)店鋪選品方法研究[D];河南工業(yè)大學(xué);2019年

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本文編號(hào)：2659656