電子商務(wù)環(huán)境中動態(tài)團購模式及組團算法研究.pdf

1、自從上個世紀90年代末以來，B2C網(wǎng)絡(luò)團購模式因其自身的諸多優(yōu)勢，在歐美等發(fā)達國家得到穩(wěn)步的發(fā)展，隨著我國網(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，網(wǎng)絡(luò)團購這種新型的電子商務(wù)模式以其不斷完善的優(yōu)勢，得到更多網(wǎng)絡(luò)用戶的青睞。網(wǎng)絡(luò)團購日漸成為網(wǎng)絡(luò)用戶認可的網(wǎng)絡(luò)消費方式之一，吸引了大家越來越多的注意力。而如何使網(wǎng)絡(luò)用戶和商家在團購活動中得到的效益最大化也成為近年來研究者所關(guān)注的重點。本文從傳統(tǒng)的電子商務(wù)模式的角度對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)團購進行分析

2、，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的團購模式并不能真正體現(xiàn)團購的優(yōu)勢。針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)團購中消費者滿意度和消費者購買價格兩方面提出新的動態(tài)的團購模式，并在此團購模式上提出一種新的組團算法。
　　首先，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)團購還是傳統(tǒng)意義上的電子商務(wù)的一種具體表現(xiàn)形式，組團的消費者個數(shù)和所購買的商品的價格沒有直接關(guān)系，這不能體現(xiàn)團購真正的優(yōu)勢。其次，消費只能通過手工輸入關(guān)鍵詞選擇商品，搜索引擎會返回大量網(wǎng)頁，往往都不是消費者感興趣的，消費者通過手工瀏覽比較選擇商品，往往

3、會買到毫無價值或者不能使自己滿意的商品?；诂F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)團購模式在上述兩方面的不足，本文提出一種新型的動態(tài)團購模式，在此模式中，消費者不再是通過簡簡單單的輸入關(guān)鍵詞自行查找選擇商品，商家也不是提供統(tǒng)一的價格和商品信息即可。對于消費者需求的獲取，主要利用數(shù)據(jù)挖掘方法建立消費者偏好模型，利用層次分析法（AHP）及多屬性效用理論（MAUT）對消費者偏好進行量化，并分析得到能使消費者滿意度達到最高的商品。商家在注冊時也會通過賣家定價機制所確定的動態(tài)

4、價格表，然后利用本文提出的基于改進 K-means的組團算法，把具有相同偏好的消費者聚集到一起，從而從而使消費者在數(shù)量上占有優(yōu)勢進而可以得到價格上的折扣。在此動態(tài)團購模式的基礎(chǔ)上通過組團算法為消費者選擇滿意度和價格綜合指數(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者的效益最大化。
　　本文第一章為緒論部分簡要介紹了本論題的發(fā)展背景及研究意義，對本文的主要研究內(nèi)容進行了大體簡要介紹，闡明了本文的主要創(chuàng)

5、新點和論文的章節(jié)安排。第二章為論文的理論準備工作，介紹了現(xiàn)有團購及其模式的發(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)挖掘在團購中的應(yīng)用。
　　第三章和第四章為本文的核心部分，第三章重點描述了動態(tài)團購平臺的構(gòu)建過程，其中包括消費者需求數(shù)據(jù)挖掘及獲得以及商家的動態(tài)定價機制及算法的描述。第四章是在第三章提出的動態(tài)團購模式的基礎(chǔ)上提出的組團算法，該算法是通過對 K-means算法中相似度標準的改進為基礎(chǔ)，并利用隨機算法生成仿真