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1、“十三五”規(guī)劃明確提出堅(jiān)持?jǐn)U大內(nèi)需戰(zhàn)略,充分挖掘我國(guó)內(nèi)需的巨大潛力,拓展新型消費(fèi)業(yè)態(tài)。尤其是在以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”背景下,在線消費(fèi)作為新型消費(fèi)業(yè)態(tài)的代表正逐漸改變著人們的消費(fèi)觀念和方式,在線品牌忠誠(chéng)在在線消費(fèi)領(lǐng)域具有極其重要的地位,對(duì)于刺激消費(fèi)和實(shí)現(xiàn)企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管控、決策支持、效率提升和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等商業(yè)模式、商業(yè)形態(tài)甚至商業(yè)思維方面的變革,提升企業(yè)在在線領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力具有極其重要的意義。應(yīng)用科學(xué)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)在線品牌忠
2、誠(chéng)進(jìn)行系統(tǒng)分析和研究具有迫切性和必要性。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,面對(duì)在線消費(fèi)提供的海量數(shù)據(jù)信息,傳統(tǒng)的技術(shù)方法已逐漸無法滿足企業(yè)創(chuàng)造和維持品牌忠誠(chéng)的競(jìng)爭(zhēng)需求。突出表現(xiàn)在傳統(tǒng)隨機(jī)采樣方法很難定位具有高品牌忠誠(chéng)度的消費(fèi)群體;同時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)也無法處理具有海量、混雜和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特性的在線消費(fèi)行為。在面對(duì)龐大量級(jí)的在線數(shù)據(jù),以及如何實(shí)時(shí)利用在線數(shù)據(jù)鎖定品牌消費(fèi)群體的需求時(shí),傳統(tǒng)的方法具有局限性。本研究的目的就是構(gòu)建一個(gè)在線消費(fèi)大數(shù)
3、據(jù)時(shí)代下的人工智能模型——機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對(duì)在線消費(fèi)者的品牌商品購買行為進(jìn)行聚類,構(gòu)建在線品牌忠誠(chéng)度度量模型,實(shí)現(xiàn)具有相似忠誠(chéng)度的用戶的聚類,同時(shí)實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠(chéng)度的度量。其中,重點(diǎn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)路徑、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型構(gòu)建方法,以及模型的檢驗(yàn)與優(yōu)化方法。
本研究圍繞理論研究——模型設(shè)計(jì)——模型優(yōu)化的思路,主要完成以下研究工作:
(1)在對(duì)品牌忠誠(chéng)度理論進(jìn)行國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述的基礎(chǔ)上,對(duì)在線品牌忠誠(chéng)度大
4、數(shù)據(jù)特性和在線品牌忠誠(chéng)度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行論述。
(2)構(gòu)建在線品牌忠誠(chéng)度度量模型是本研究的主體,研究過程遵循在線品牌忠誠(chéng)度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑展開。主要包括:1)品牌忠誠(chéng)度度量的在線數(shù)據(jù)采集,即通過設(shè)計(jì)在線數(shù)據(jù)采集模型和爬蟲算法對(duì)品牌忠誠(chéng)度度量相關(guān)的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。2)品牌忠誠(chéng)度度量的在線數(shù)據(jù)清洗,即通過設(shè)計(jì)在線數(shù)據(jù)檢測(cè)算法對(duì)品牌忠誠(chéng)度度量的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè);通過設(shè)計(jì)在線數(shù)據(jù)清洗算法對(duì)品牌忠誠(chéng)度度量的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。3
5、)品牌忠誠(chéng)度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法建模,即根據(jù)特征選擇依據(jù)和特征指標(biāo)定義,通過設(shè)計(jì)算法完成模型所需的特征構(gòu)建;在對(duì)品牌忠誠(chéng)度度量模型和模型聚類進(jìn)行數(shù)學(xué)定義的基礎(chǔ)上,通過設(shè)計(jì)聚類算法實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建。4)品牌忠誠(chéng)度度量模型檢驗(yàn),即根據(jù)內(nèi)部有效性指標(biāo)和外部有效性指標(biāo)定義,通過設(shè)計(jì)內(nèi)部有效性檢驗(yàn)算法實(shí)現(xiàn)模型內(nèi)部有效性檢驗(yàn);通過設(shè)計(jì)外部有效性檢驗(yàn)算法實(shí)現(xiàn)模型外部有效性檢驗(yàn)。
(3)對(duì)在線品牌忠誠(chéng)度度量模型進(jìn)行優(yōu)化是本研究的重點(diǎn)。主要研究工作包
6、括通過數(shù)據(jù)處理優(yōu)化、特征工程優(yōu)化和算法調(diào)整優(yōu)化得到最優(yōu)模型,并從實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠(chéng)度相似用戶聚類和實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠(chéng)程度界定兩個(gè)方面對(duì)最優(yōu)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。
本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括:
(1)針對(duì)以大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘和以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”下的在線品牌忠誠(chéng)度大數(shù)據(jù)的特性;以及由此帶來的在線品牌忠誠(chéng)度數(shù)據(jù)分析方式、分析思維、分析技術(shù)產(chǎn)生顛覆性變革;在線品牌忠誠(chéng)度數(shù)據(jù)生成的多種因素影響;在線品牌忠誠(chéng)度數(shù)據(jù)分析的模型
7、和算法高復(fù)雜性等方面,首次進(jìn)行了系統(tǒng)深入的挖掘和剖析,為以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”下的在線品牌消費(fèi)行為及忠誠(chéng)度的進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。
(2)提出機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于在線品牌忠誠(chéng)度度量的思路,并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)在線品牌忠誠(chéng)度模型進(jìn)行構(gòu)建,其模型定義在借鑒數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的多維數(shù)據(jù)立方體概念的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),進(jìn)一步拓展了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用領(lǐng)域。
(3)通過全數(shù)據(jù)分析模式,即樣本等于總體的大數(shù)據(jù)分析模式,實(shí)現(xiàn)在線
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