基于地域特征的网购数据模式分析及应用

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1、硕士学位论文基于地域特征的网购数据模式分析及应用AnalysisandApplicationofOnline-ShoppingDataBasedonRegionalFeatures作者：王建伟导师：李存华教授中国矿业大学2016年5月中图分类号TP391.4学校代码10290UDC004.93密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于地域特征的网购数据模式分析及应用AnalysisandApplicationofOnline-ShoppingDataBasedonRegionalFeatures作者王建

2、伟导师李存华申请学位工学硕士培养单位计算机科学与技术学院学科专业计算机应用技术研究方向数据挖掘答辩委员会主席夏士雄评阅人二○一六年五月论文审阅认定书研究生王建伟在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文，经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢不知不觉又走过了三个春秋，在这三年间我成长了许多，无论是作为计算机专业研究生应该具有的开发能

3、力，还是作为研究生该具备的研究能力，相比于三年前的自己都有着新的进步。在此要感谢这三年来一直关心、帮助、支持我的老师和同学们。首先，我要着重感谢三年来在我的学术及技能方面提供大量帮助的导师李存华教授，导师在百忙之中依然关心着我的科研和技术水平，以其渊博的数学及计算机领域的知识带我走进了新的计算机科学领域。在本次论文的选题、研究和撰写过程中，导师也付出了大量的心血，在论文的方方面面都给予了巨大的帮助，在此真诚的感谢李老师给予的无私奉献。其次，我还要感谢一同在实验室中学习的师兄乔磊、师姐张文艳以及师弟

4、郁启麟，在这三年里，大家相互团结，共同进步，一同在科研道路上拼搏过，一同在技术的道路上钻研过，研究生三年，有你们所以不孤单，有你们所以更精彩。此外，我要感谢我的父母，感谢你们对于我的养育之恩，感谢父母对于我求学生涯的鼎力支持，有你们我可以走的更远，飞的更高，你们是我最坚强的后盾。在此，我向家人父母表示最诚挚的谢意！最后，还要感谢各位论文评审专家、教授，感谢各位专家、教授在百忙之中参加本人的论文评审工作。摘要近年来，我国在以在线交易为主要形式的电子商务领域获得了突飞猛进的发展。随着阿里集团、京东商城

5、等公司对基础平台建设的日臻完善，我国电子商务领域的发展已经跨过了平台建设时期，正式进入了中小型电商企业依靠平台力量开展竞争，开拓具有自身特色竞争力的快速发展的阶段。中小型电商企业通过推出个性化的产品和服务，能够更加满足人们日益增长的线上交易需求，实现了电商市场的细分和服务优化。但是，中小型电商企业由于技术和资源的限制，对自身所获取的大量交易数据资源没有引起足够的重视。一方面，因为需要依托公共平台实现在线交易业务，使得对营销推广具有核心意义的用户数据被管控在平台级电商手中；另一方面，由于对自身销售数

6、据缺乏适用的分析方法与技术工具，通过分析挖掘自身数据模式从而实现个性化服务的探索与开拓不够，从而无法在激烈的竞争中保持优势，不断增加对潜在客户的吸引力。中小型电商企业一般具有服务区域性和产品专门化的特点，因此，在产品营销和服务定制中必须充分关注地域特征的差异，从而根据不同的地域特点制订相适应的销售预测和服务推荐。本文研究基于江苏省连云港市天马网络发展有限公司的真实销售数据，通过对影响企业销售和服务的内外部因素进行分析，从而构建符合地域特征的电商销售预测及推荐模型，辅助企业进行管理及运营。本文主要研

7、究工作包括如下内容：(1)基于电商企业自身特点，通过对电商销售数据的清洗、属性选择和聚类分析，发现其中蕴含的具有季节性和经济发展水平等地域特征的商品共性分类，从而发现影响线上销售量的重要外部因素及其相关性程度，为实现面向地域的销售预测和服务推荐提供可靠的依据。(2)在对影响电商销售的地域特征信息筛选的基础上，采用时间序列分析方法建立基于地域特征信息和历史销售数据的销量预测模型，提出了一种基于隐马尔科夫模型的预测方法，该方法能够有效改善简单的基于以往销售数据的预测结果，实验验证了本文方法的有效性。(

8、3)基于上述提取的商品共性规则和地域共性规则等，建立基于遗传算法的面向地域的商品推荐模型，并对模型的泛化能力及规则限制能力做出优化，提高模型实际应用价值。该论文有图23幅，表29个，参考文献60篇。关键词：电子商务；销售特征；地域特征；销售预测；商品推荐IAbstractInrecentyears,on-linetrading,asthemainformofe-commerce,hasgainedrapiddevelopmentinChina.Withtheriseofthejug