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基于社会网络挖掘的产品消费关联与销售策略研究

作 者: 许晓晓
导 师: 李勇
学 校: 重庆大学
专 业: 图书馆、情报与档案管理
关键词: 社会网络挖掘 产品网络 关联分析 凝聚子群 零售连锁
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 168次
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内容摘要


随着生产市场由卖方市场向买方市场转换的完善,随着消费者经济收入的增长和消费意识的增强,零售企业日益成为提高整个社会生产效率的重要决定因素。电器连锁零售企业得到了蓬勃发展。如能挖掘出蕴含在海量销售数据中的经营技巧和市场规律,将优化零售企业商品品类配置,从而提升供应链上产业群的整体竞争力。零售业中运用关联分析等数据挖掘技术,分析企业交易和顾客等数据,可以从海量企业数据源中挖掘有趣的关联模式,来理性的制定企业营销组合策略。然而,市场信息日益趋向对称化、完全化,促使消费模式和消费理念的改变,消费者之间的交流日益充分,单纯的买卖双方市场迅速得以拓展,消费集群应运而生。发现消费者购买行为规律,揭示产品之间具有象征意义的关联性或互补性,从而引导产品消费向新的方式转变,即产品消费集群。消费集群用合理的比例形式来分配商家的折扣让利,促进了消费者的主动消费,使零星购买行为转化为集中性的团购,增加了商家的购销总量,拉动了消费者的生活需求,因此,企业越来越重视消费者的消费环境或个人消费心理。对消费者的消费环境或个人消费行为规律的重视,必将引导以研究社会关系为主的社会网络分析方法在产品与产品、顾客与顾客及产品与顾客之间相关联系方面的拓展。本文采用社会网络分析(SNA)和数据挖掘(DM)理论方法及其相关工具,对数据挖掘新的研究方向—社会网络挖掘(SNM)进行概述,并用以分析产品关联和互补关系,对产品系列进行新的分类,总结其基本特性。文章中通过划分凝聚子网,分析不同商品特性极其之间的关联关系,并进行顾客的购买行为推测,以期发现顾客的购买习惯。借助关联规则来增加企业对商品和顾客的了解,进行对策管理,改进服务质量,提高顾客忠诚度和满意度,减少商业成本,最终达到零售连锁店竞争力的提升。

全文目录


中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究目的及意义  9
  1.3 国内外研究现状  9-13
    1.3.1 关联规则挖掘在商品消费领域的研究现状  9-12
    1.3.2 SNM 在商品消费领域的研究现状  12-13
    1.3.3 目前研究的不足之处  13
  1.4 论文研究的主要内容及框架  13-15
2 相关理论及研究概述  15-24
  2.1 数据挖掘理论  15-17
    2.1.1 数据挖掘  15
    2.1.2 聚类分析理论  15-17
  2.2 关联规则挖掘理论  17-18
    2.2.1 关联规则挖掘的提出  17
    2.2.2 关联规则挖掘的定义  17-18
    2.2.3 关联规则技术分类  18
  2.3 社会网络分析理论  18-21
    2.3.1 整体网络分析方法  19
    2.3.2 自我中心网络分析方法  19-21
  2.4 产品消费集群  21-22
  2.5 SNM 的主要工具  22-24
3 基于 SNM 的凝聚子网探测与特征分析  24-43
  3.1 问题提出及确定  24
  3.2 研究基本思路  24-25
  3.3 数据模型  25-28
    3.3.1 原始数据结构模型  25-26
    3.3.2 关联矩阵生成  26-27
    3.3.3 关联矩阵数据表格输出  27-28
  3.4 数据采集  28-31
  3.5 数据预处理  31-33
  3.6 凝聚子网探测  33-43
    3.6.1 数据模型  33-36
    3.6.2 凝聚子网特征分析  36-40
    3.6.3 品牌种子节点获取  40-43
4 基于 SNM 的产品消费关联与销售策略分析  43-48
  4.1 基于凝聚子网特征的案例分析  43-45
  4.2 基于凝聚子网特征分析的产品—顾客策略  45-48
    4.2.1 零售店—顾客  45-46
    4.2.2 零售店—产品  46-48
5 结论  48-49
致谢  49-50
参考文献  50-53
附录  53
  A. 作者在攻读硕士学位期间发表论文情况  53
  B. 作者在攻读硕士学位期间参加课题目录  53

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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