基于情景感知中央红沃沃购电商用户兴趣推荐研究
这是一篇关于中央红沃沃购,人工蜂群算法,情景感知,个性化推荐,K-means聚类的论文, 主要内容为随着时代的发展和科技的进步,电子商务逐渐成为了人们交易方式,使人们生活在大数据的环境中,面对海量的信息,导致用户需要消耗大量的时间成本去挑选、辨别适合自身的产品,甚至无从选择。这种现象的出现是必然,也是急需解决的情况。电子商务领域中需要有推荐系统智能地帮助用户筛选出自身所需的信息,而评价推荐系统的优良是由推荐算法决定的。由于目前协同过滤算推荐算法存在数据值单一、数据量稀少、实时性差、计算量大、推荐效率低等问题,论文在中央红沃沃购电子商务企业协同过滤推荐算法的应用研究基础上,进行了进一步的研究,论文整体研究内容如下:(1)针对传统协同过滤算法中推荐效率低、计算量大的问题,提出了基于改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony Algorithm,IABC)的 K-means 聚类协同推荐算法。论文通过初始化、适应度函数两方面来对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm.ABC)进行改进,与K-means迭代结合,得到更加精准的聚类效果,再并入协同过滤算法,完成推荐。通过实验分析证明了基于IABC算法的K-means聚类协同过滤推荐效果比传统协同过滤算法和基于K-means聚类的协同推荐算法更好,可有效地应用在中央红沃沃购电商平台的推荐系统中。(2)针对传统协同过滤算法中数据稀疏性、实时性差和数据值单一的问题,提出了基于情景感知的用户兴趣模型(Context-Awareness User Interest Model,CA-UI)。论文通过用户的显式行为和隐式行为记录数据,从而丰富了数据量,在一定程度缓解了数据稀疏性的问题,同时将用户实时行为和情景因素引入,使数据不再是单一的布尔量化值,而是精准地表现了用户对项目的关注程度,得到用户-项目关注度矩阵,解决了实时性差和数据值单一的问题,有效地缓解了中央红沃沃购电商平台的用户数据稀缺的问题。(3)运用基于IABC算法的K-means聚类协同推荐算法对用户进行推荐,保证个性化推荐在推荐性能和推荐精度上的优越性。通过实验分析证明了基于IABC算法的K-means聚类协同过滤推荐算法在基于情景感知的用户兴趣模型(CA-UI)推荐方面具有更好效果,能够有效地解决中央红沃沃购电商平台推荐系统存在的问题。论文针对协同过滤算法的不足,提出了基于情景感知的用户兴趣模型(CA-UI)和用户聚类协同推荐算法。利用基于IABC算法的K-means聚类协同推荐算法对关注度矩阵中的用户进行推荐。通过实验表明基于CA-UI模型及用户聚类协同推荐算法的推荐效果比传统协同过滤推荐效果好,能够更好地为中央红沃沃购电商平台的用户提供个性化的推荐。
基于情感分析的品牌形象测评——以格力和美的空调冰箱产品为例
这是一篇关于品牌形象,IPCA模型,K-means聚类,情感分析的论文, 主要内容为近年来,电商行业发展蓬勃,消费者通过电商平台实现了便捷购物的同时,在购买商品后通过发表评论来表达自己对所购商品喜欢或者讨厌的情绪也成为了一种购物习惯,因此电商平台上积累了很多用户评论。对企业来说,用户评论可以反映商品的不足,但其中发表的投诉或抱怨信息也会给企业形象产生负面影响。企业竞争从激烈的红海战略转向以用户为中心的蓝海战略,企业形象成为了各个企业关注的重点,良好的品牌形象是企业竞争的有力武器,因此许多公司成立品牌部公关部等部门建设和维护品牌形象。本文基于电商评论对品牌形象进行测评,从用户角度出发,反映和研究企业品牌形象。通过对品牌形象测评相关理论的总结和梳理,发现品牌形象在不同产品领域下的评价指标不同,因此本文基于罗子明(2001)提出的品牌形象测评理论,结合评论数据分别构建不同产品领域的品牌形象评价指标,并对其进行测评。本文选择格力和美的两个品牌作为研究对象。首先,用Python爬虫技术获取京东平台上这两个品牌下冰箱和空调两个家电产品的在线评论,对得到的原始评论预处理和分词后,通过词频统计和词云图简要分析用户的关注因素。然后,利用TF-IDF算法提取评论中的特征词,采用Word2Vec模型将特征词转换为结构化的词向量,基于K-means聚类原理对特征词聚类,确定冰箱和空调两个产品领域的品牌形象评价指标。最后,本文定义冰箱产品领域的品牌形象评价指标为品牌认知、品质认知、档次认知、功能认知、特色认知、价格评价、价值评价、附带服务和购买体验,定义空调产品领域的品牌形象评价指标为品牌认知、品质认知、档次认知、功能认知、档次联想、消费联想、价格评价、价值评价、附带服务和购买体验。确定评价指标后,用各指标下的特征词TF-IDF值之和作为指标重要度,把基于情感词典计算的各指标下情感词的情感分数之和作为指标绩效值,采用IPCA评价方法对比分析品牌形象。结果表明,格力品牌应对其冰箱产品的档次认知和功能认知指标重点改进,对空调产品的购买体验和功能认知指标加以改进,美的品牌需要重点关注冰箱产品的品牌认知和价格评价指标,空调产品的档次联想、价格评价和消费联想指标。最后,基于IPCA模型的评价结果,对包含改进指标特征词的消费者评论进行负面情绪归因,对各品牌需要重点改进的指标提出针对性的改进建议。
H宠物用品天猫专营店精准营销策略研究
这是一篇关于宠物用品,精准营销,用户画像,K-means聚类的论文, 主要内容为随着网络零售行业的成熟、零售平台推广工具的不断更新,线上销售平台的竞争日趋激烈。宠物行业作为处于高速发展期的行业,行业发展前景较好。本文研究的H宠物用品专营店受多种因素影响,出现了运营成本高、订单数量少、品牌知名度低等问题,店铺销量下滑严重。作为中小卖家的代表,H宠物用品专营店亟需了解用户特点,实施精准营销策略,降低运营成本,增加订单量。本文以H宠物用品天猫专营店为例,在走访企业、店铺诊断的基础上,将店铺存在的问题进行分析,以STP理论、精准营销理论为理论基础,以用户画像技术为主要手段,提出了基于店铺用户画像的精准营销策略。首先,通过K-means聚类算法,把现有顾客分为5类,统计每一类顾客订单时间、订单位置、顾客购买偏好,为建立用户分类和用户画像提供技术支持。其次,根据用户分类,为不同种类用户提出精准营销策略,包括精准市场定位策略、精准视觉营销策略、精准广告投放策略、精准客户关系管理策略。本文通过研究发现:第一,店铺客户分布不均、客户订单时间差异较大。通过K-means聚类,得出南方地区、省会及一线城市为H宠物用品店的主要顾客聚集地;城区与乡镇地区的顾客消费偏好有所差异,城区顾客对宠物护理用品需求较强,乡镇地区更侧重于基础宠物药品;每天18:00-22:00时段为订单较为密集的时段。第二,店铺的客户流失情况较为严重,顾客忠诚度较低,根据顾客价值实施精准分层管理是维护客户关系的必要措施。第三,店铺的视觉营销设计需提升,应结合产品性质、用户画像,实时调整商品图片,优化视觉营销。
H宠物用品天猫专营店精准营销策略研究
这是一篇关于宠物用品,精准营销,用户画像,K-means聚类的论文, 主要内容为随着网络零售行业的成熟、零售平台推广工具的不断更新,线上销售平台的竞争日趋激烈。宠物行业作为处于高速发展期的行业,行业发展前景较好。本文研究的H宠物用品专营店受多种因素影响,出现了运营成本高、订单数量少、品牌知名度低等问题,店铺销量下滑严重。作为中小卖家的代表,H宠物用品专营店亟需了解用户特点,实施精准营销策略,降低运营成本,增加订单量。本文以H宠物用品天猫专营店为例,在走访企业、店铺诊断的基础上,将店铺存在的问题进行分析,以STP理论、精准营销理论为理论基础,以用户画像技术为主要手段,提出了基于店铺用户画像的精准营销策略。首先,通过K-means聚类算法,把现有顾客分为5类,统计每一类顾客订单时间、订单位置、顾客购买偏好,为建立用户分类和用户画像提供技术支持。其次,根据用户分类,为不同种类用户提出精准营销策略,包括精准市场定位策略、精准视觉营销策略、精准广告投放策略、精准客户关系管理策略。本文通过研究发现:第一,店铺客户分布不均、客户订单时间差异较大。通过K-means聚类,得出南方地区、省会及一线城市为H宠物用品店的主要顾客聚集地;城区与乡镇地区的顾客消费偏好有所差异,城区顾客对宠物护理用品需求较强,乡镇地区更侧重于基础宠物药品;每天18:00-22:00时段为订单较为密集的时段。第二,店铺的客户流失情况较为严重,顾客忠诚度较低,根据顾客价值实施精准分层管理是维护客户关系的必要措施。第三,店铺的视觉营销设计需提升,应结合产品性质、用户画像,实时调整商品图片,优化视觉营销。
基于K-means聚类的药品推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,药品,K-means聚类,信息平台的论文, 主要内容为面对网络时代带来的海量医疗信息,高效地分析处理大量的医疗信息,对于智能医疗的意义是非凡的。比如在药品信息化领域,随着药品种类快速增长,医生和患者需要花费大量的时间才能找到自己需要的药品。浏览大量无关的信息和药品会使淹没在信息过载问题中的医生和患者感到迷茫。推荐技术因为能够精准地推荐符合医院需求的相关信息,在药品信息化领域得到越来越广泛的应用。在推荐算法、数据挖掘等领域得到普遍应用的K-means算法由于具有计算时间相对较短、容易解释、聚类效果较好的优点,受到了研究者广泛关注。本论文对K-means聚类的相关技术与推荐算法进行研究,并在此基础上设计了一个面向医院门诊医生的药品推荐系统。本文设计基于K-means聚类的药品推荐系统。首先,提出构建药品推荐系统的设计思路并进行分步研究;其次,通过引入K-means聚类算法以提高药品推荐效率,使系统能够迅速有效地推荐出符合医院门诊医生需求的药品。本文介绍了推荐系统、K-means聚类算法的相关知识以及在药品推荐系统开发中使用的模型和推荐算法。在药品推荐模型设计中,首先输入经过预处理的药品数据;其次对已有的药品数据加以分析、总结,并结合药品说明书提出基于K-means聚类算法的药品推荐模型;根据MAE曲线对药品相似度关系进行分析,得出合理的药品推荐方法;最后给出输出数据的方法。在系统设计,介绍了系统开发运行环境,系统的架构分析,并着重阐述了系统的具体设计,包括系统设置、药品数据管理、药品信息查询与推荐、药品库存管理、医生管理、系统管理等主要功能模块和数据库设计。在系统实现部分详细介绍了各功能模块的实现,并且在最后测试了系统使用情况。本文设计和实现了药品推荐系统,目的是使药品推荐系统容易被医院门诊医生接受和使用,减轻医生开药工作的负担。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设海岸 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/47951.html
