二手交易平台中产品标签对产品绩效的影响研究
这是一篇关于二手交易,产品标签,推荐网络,社会网络分析的论文, 主要内容为近几年,共享经济作为一种新的商业模式,在中国获得了飞速的发展。其中,以闲置物品交易为代表的二手交易平台发展尤为迅速,为了实现规模扩张和进一步发展,产品的绩效表现通常是其关心的重点。伴随着信息技术的进步,人们每天接受的信息越来越多,呈现信息过载趋势。在二手交易平台中,由于闲置交易存在的高度信息不对称,用户会面对相较于在传统电商平台上更复杂、更不确定性的商品信息,从而陷入信息过载状态,无法有效做出决策。针对用户面临的信息过载问题,二手交易平台采用产品标签的形式来降低用户在信息搜集上的困难。例如,闲鱼鼓励用户给商品打标签,多抓鱼在书籍详情页提供标签等。平台通过产品标签,可以快速向用户传递信息,从而降低其信息搜集的困难,影响用户决策,最终对产品的绩效表现产生影响。但目前关于产品标签和流通绩效的研究还较为缺乏。除了采用产品标签的形式,为了帮助消费者更好的做出决策,在产品页面上,平台还提供了产品的相关推荐(这些相关推荐通过超链接建立产品间的联系,形成产品的推荐网络),以及其他用户撰写的相关评论,这些信息也可能影响消费者的决策,因此我们也希望探讨它们是否会影响产品标签与产品绩效表现的关系。针对上述问题,本文以一家国内领先的在线二手书籍交易平台为例,实证研究了产品的标签特征对于产品流通绩效影响,并探究了产品推荐网络与产品评论对上述影响的调节作用。利用收集到的二手数据进行了回归分析,结果表明:在二手交易平台中,产品的标签数量及标签流行度对产品的流通绩效具有显著的正向影响;产品在推荐网络中越处于中心位置,产品标签数量对产品流通次数的正向影响越强,产品标签数量、产品标签流行度对产品流通时长的影响越强;产品的评论数量削弱了产品标签数量与标签流行度对产品流通绩效的正向影响。在相关的补充分析中,我们发现,标签数量及标签流行度也会显著扩大产品的供需匹配差异。基于上述的研究结论,本文为二手交易平台如何有效利用产品标签提供了管理建议,考虑到产品标签会提升产品流通绩效,但却会扩大产品供需不平衡,平台应当合理利用产品标签功能,找出能使产品流通绩效与供需平衡同时达到最佳状态的解决方案。此外,对产品推荐网络与产品评论的合理利用也能更好地促进产品的绩效表现。
文献计量学视角下名义负利率研究领域成果及进展分析
这是一篇关于名义负利率,文献计量学,社会网络分析,聚类分析法的论文, 主要内容为利率机制是金融市场资源配置的关键机制,名义负利率的频繁出现将导致原有金融市场的传导机制失效,带来系统性风险。2008年金融危机爆发后,丹麦、瑞典、瑞士等发达国家相继实施了名义负利率货币政策。名义利率为负是从未有过的现象,也是人类面临的全新的金融问题。作为一种罕见的经济现象,名义负利率研究日益受到国内外有关学者的关注,虽然研究成果颇多,但目前来看学术界和政策制定部门仍未达成共识。为系统梳理已有研究成果,促进该领域研究共识,以揭示名义负利率的本质与影响机制。本文以文献计量学的视角,从整体上把握相关研究热点和演进脉络,以知识图谱的形式直观地呈现该领域的研究成果和研究前沿,可以更好地把握负名义利率研究发展的客观规律和学术研究生态,为我国学者后续研究的纵深推进和研究资源的充分利用提供支撑。本文基于英文WOS数据库和中文CNKI数据库对1999—2020年中英文名义负利率研究的相关文献进行对比分析,系统梳理了该领域现有成果的不同维度特征,比较了中英文文献的研究机构与作者分布、研究热点、演进脉络、研究前沿等差异,探讨了中英文文献研究生态特征。从高产者角度分析论文产出效率的问题,借此判断核心作者论文在其学术领域的地位和被认可度;通过核心作者产出与其论文引证数据之间的关系,验证核心作者产出是否对名义负利率研究进展起到了推动作用。主要结论如下:(1)文献分布。从地域分布来看,欧美等发达国家尤其是美国居于核心地位,主导着该领域的研究发展。我国在国际上出版成果不少,但研究成果质量和研究影响力有待提升。从期刊分布来看,英文研究文献期刊来源广泛,近3年来相关期刊数增长加快,而国内主流学术期刊对该领域的关注相对较少。从机构分布来看,美国政策决策研究机构在持续地关注着名义负利率问题,并进行了较为全面且系统的研究;国内政策决策机构对于该领域的关注度较高,但近期的公开研究成果相对减少,这可能与我国负利率政策需求较低相关。中英文研究排名靠前5的研究机构较为稳定,但国内研究机构的稳定在很大程度上是因为大多数的成果在近三年才出现,研究生态还未成熟,未来还有较大的发展空间。从作者分布来看,在近20年和近3年的排序中,无论时英文文献还是中文文献的被引用作者排序,均表明作者研究生态结构尚未稳定。值得注意的是,英文文献近三年排名前10的作者被引用总占比远比近20年的总占比值低,表明该领域进展较为迅速,还未形成稳定结构的研究作者生态;而国内的情况正好相反,近三年排名前10的作者聚集度很高,这是由于国内文献主要是在最近几年才发表的,且研究成果数量相有限所致,也进一步表明国内相关研究较为薄弱,研究作者生态亟待发展。(2)研究热点。从中英文研究主题差异来看,英文文献研究对象除了对政策进行了探究,对流动性陷阱等理论问题也进行了探讨。由于这是新经济问题,其潜在风险成为了国外学者关注重点;相比之下,国内研究更多是对现实政策的讨论,追随现实政策演化情形的分析,理论性深入探讨明显不足。从研究聚类来看,英文文献聚类的类别重叠度较高,不同类别研究主题间的相互关联性较高;中文文献聚类差异性较大,相关的研究还处于零散的阶段,各方面探讨还有待深入。此外,英文的中心关键词囊括了名义负利率影响的不同维度,显示其研究具有系统深入特征;中文文献的研究主要是政策性的相关关键词,体现了中文文献研究沉淀不足,现实性讨论居多,也意味着中文文献成果未来提升空间较大。从研究主题时间线来看,英文文献在早期形成的主题领域影响较大,且持续时间较长,相互联系较为密集,而在近期具有较大影响力的主题明显稀少,显示负利率研究问题已陷入原有框架下未能形成突破;中文文献的研究聚焦性不高,没有明确的、具有较大影响的研究主题,主题列表的影响零散,显示该领域中文研究生态还远未形成。(3)研究前沿与趋势。目前,英文文献的研究前沿开始注重对现实政策的分析,而中文文献也开始重视对理论的研究,从某种角度上来说,研究重心都有所转换。这是因为英文文献研究陷入了困境,必须通过实证研究成果来突破现有理论研究边界;而中文文献的政策分析则缺乏深度,须通过理论深入研究,提升研究成果质量和加深该领域的认知。对于今后的学者发文来说,英文文献应重视实证研究成果贡献,中文文献要关注理论研究成果的贡献。(4)作者分布规律和高产量作者的影响。通过洛特卡定律发现中英文名义负利率研究领域中只发表一篇论文的作者比例高于成熟研究领域的60%,表明该领域研究中多数学者只是刚刚进入,研究还不是十分深入,该领域学科发展成熟度不高。从生产函数模型回归结果来看,无论是英文文献的研究还是中文文献的研究,高产量作者发文对名义负利率研究进展均会产生影响,但产生的贡献相对有限,推动作用更多的是来自群体性的贡献,目前还没有明确的引领者推动整个领域的进展。未来国内可以多关注英文文献理论方面的研究,提升中文文献研究质量,推动国内负利率研究进展。
国内外供应链金融研究热点及发展趋势分析
这是一篇关于供应链金融,共词聚类,社会网络分析,研究热点的论文, 主要内容为随着产业链条化、贸易全球化的发展,在整体供应链制造的背景下,为缓解企业融资、优化供应链资金流,大型银行及金融机构等通过对金融业务实现不断创新,推动供应链金融概念的兴起。通过协同供应链上下游各方,供应链金融可以实现缓解企业融资压力、为银行获取新的业务增长,推动供应链上下游资金的长效流动。在信息化的作用下,金融科技、区块链等新概念不断出现,这些新概念也推动着供应链金融行业多方主导的加入,逐渐形成多样化的业务形式,呈现出新的产业生态。学术界对供应链金融的关注与日俱增,相关研究理论不断成熟,供应链金融呈现出很多研究热点问题。本文基于中国知网和Web of science两个文献数据库,爬取2008年至2018年度主题为供应链金融的相关文献作为样本研究对象,利用词频分析法初步分析文献关键词发展变化情况,再结合共词聚类分析和多维尺度分析得出国内外供应链金融共同研究热点,主要包括:供应链金融、线上供应链金融、存货质押融资等。除此以外,还分析得出国内外特有研究热点。最后,运用社会网络分析研究国内外供应链金融关键词相互关系,构建网络知识图谱,并对国内外未来研究趋势进行分析。从国内外供应链金融发展趋势来看,供应链、供应链管理在国内外供应链金融研究中的比重将有所下降;中小企业的融资约束问题将仍是学者关注的热点话题;与信息化发展有关的区块链、线上供应链金融等话题热度在未来将持续增加。
邮件处理系统的设计与实现
这是一篇关于邮件处理系统,电子邮件,全文搜索,社会网络分析,可视化的论文, 主要内容为电子邮件作为一种常用的互联网应用，每天在人们的工作和生活中发挥着巨大的作用。许多大型网站都提供免费的电子邮件服务，如微软、谷歌、腾讯、网易。近些年来，网络犯罪越来越猖獗，国际恐怖主义分子也逐渐盯上中国。电子邮件是这些犯罪分子重要的沟通和联系工具。公安部门和反恐部门出于案件侦察的需要，经常需要下载、搜索和分析犯罪嫌疑人的电子邮件，以便从中发现犯罪证据和案件线索，理清罪犯关系网络。有些邮箱拥有数万份邮件和GB级的数据量，单靠人力，费时费力，又工作效率低下。公安部门和反恐部门迫切需要一款邮件处理软件。 本系统包括三个部分的功能，分别是电子邮件的下载、解码和存储；电子邮件的显示、标记、删除和搜索；电子邮件联系人关系分析。首先，本文研究了电子邮件的通信协议、格式和编码方式，下载的邮件经过解码和预处理后存入数据库。以分页的形式显示邮件，允许用户查看、标记和删除邮件，允许用户对邮件进行全文搜索。基于社会网络分析，对邮件的联系人进行人物关系网络分析，并以可视化的方式予以显示。 系统的设计基于MVC模式，由模型、视图和控制三个部分组成，将用户界面、业务逻辑和数据操作分离。系统分为三层，分别用户界面层、业务逻辑层和数据操作层。各层相对独立，又相互协作。用户界面层负责与用户交互，业务逻辑层实现了主要功能模块，数据操作负责读写数据库。系统采用Browser/Server架构，使用JSP和Python作为开发语言，使用MySQL作为数据库管理系统，采用Eclipse集成开发平台开发。本系统的开发使用软件工程的方法进行需求分析、设计、编码实现和测试。
考虑电子口碑传播影响的新产品价格折扣策略研究——以B产品为例
这是一篇关于新产品,信息传播,电子口碑情感,社会网络分析,折扣促销策略的论文, 主要内容为价格促销是商家促销常采用的一种营销方式,通过设计不同的折扣率来吸引消费者作出购买决策,对于价格促销对商家的短期和长远利益的积极和消极影响的研究也一直受到学界关注。随着电子商务平台以及微博等在线社交媒体的兴起,消费者会通过网络平台和在线社区上发布于关于产品使用或服务体验的正面或负面评论,这种新型的口碑被称为电子口碑,也被证实影响消费者的购买决策。事实上,企业在新产品上市前,无论是采用传统媒介还是在线社交媒体进行产品促销信息宣传,其目的都是促进消费者购买决策以获得预期收益最大化,但是在社交媒体情景下,如何设计考虑电子口碑传播影响的适合的价格促销策略,同时发挥市场价格机制和人际口碑影响的双重作用,是一个亟待研究的难题。基于此,本文首先从新产品扩散的角度出发,结合社会传染机制说明电子口碑与社会影响力如何对消费者购买新产品的决策产生影响,并以此设计考虑用户社会影响力的折扣策略。其次根据影响消费者购买决策的相关因素对用户状态转移的速率进行研究假设,再通过经典传染病SIR模型构建考虑电子口碑影响的用户购买决策模型,最后在用户购买决策模型的基础上根据预期效应理论建模出考虑电子口碑影响的折扣促销收益模型。实例研究以P公司B产品在微博社交媒体平台推广所产生的用户博文相关信息为数据来源。从话题热度、代言人影响力以及发帖内容的信息对推广效果进行分析,通过对发帖内容的情感进行量化分析,发现B产品推广的电子口碑出现两级分化的现象,可能影响B产品的推广效果。对此,本文从新产品推广的收益管理角度出发,通过构建B产品转发关系网络,结合折扣促销收益模型进行仿真实验,找到使得收益最大化的折扣策略。基于仿真实验的结果,可以得出:(1)折扣促销的幅度设计与促销时间有一定的关系,折扣促销时间越长,选择的基本折扣率应越小;(2)以点度中心性指标设计基于社会影响力的折扣策略,能使得B产品获得的收益最大;(3)基于影响力确定种子用户规模与折扣率进行组合的仿真实验,可以找到收益最大化下的折扣策略。上述研究为在微博社交媒体平台上进行新产品推广的营销者提供思路。
知识涌现与扩散演化研究——以H指数为例
这是一篇关于H指数,社会网络分析,知识涌现,演化规律的论文, 主要内容为知识经济时代,知识创新是确立国家、民族以及个人领先地位、塑造现代世界格局的重要力量,因此,了解知识创新的传播与涌现特征对于推动社会进步至关重要。随着学科融合以及跨学科研究的快速发展,关键性、开创性的文献会迅速扩散到各个领域,引发一系列的知识交流与活动。引文记录着知识创新的扩散过程与轨迹,引用行为可以促进不同领域的知识扩散,并在此基础上推动知识的创新。从引用的视角研究知识创新的涌现特征与扩散演化规律,可以促进学术研究和科研管理的发展,推动高效的创新活动和生产实践。本文以H指数这一开创性知识为例,利用社会网络分析、知识创新衡量指标、主路径分析以及科学知识图谱等多种方法,深入探讨了H指数这项指标创新的涌现特征与扩散演化规律。首先选择Web of Science核心合集中所有引用H指数的论文及其参考文献作为研究数据源,利用Python对数据进行预处理,分析了H指数这项知识创新在空间视角下(国家、机构与学者视角)的涌现特征。其次,根据学科知识的扩散指标、主题一致性指标分析了H指数知识在学科与研究主题视角下的扩散特征与演化趋势。最后,构建知识扩散网络,根据时间阶段对网络进行切片,分析知识扩散网络的时序演化特征,并提取网络的最大连通组元,运用主路径方法识别H指数知识扩散的主要路径,对H指数扩散演化的动态性特征进行了系统性分析。研究发现,从空间视角来看,H指数知识的涌现过程呈现出多元化和分散化特征,其中美国和中国的机构和学者在该领域的影响力较大;随着时间的流逝,在空间视角下的涌现数量逐步增加但知识创新能力逐渐降低。从研究主题来看,学科的知识扩散强度符合幂律分布且扩散学科范围较广,网络关键词聚类分析发现研究主题呈现出多样性和复杂性,随着时间的推移,研究主题的一致性逐渐增强。从网络内部结构来看,随着时间的演化,知识网络的密度和平均聚类系数逐渐降低,网络呈现出“中心辐射式”结构。基于主路径演化分析,揭示了H指数知识扩散的两条主要路径:一条是H指数在学术评价中的应用,另一条是H指数在文献综述上的应用。本文的研究有助于科研人员了解知识创新的涌现与扩散演化特征,为科学研究和知识创新提供参考。
基于共词分析和社会网络分析的关联数据知识图谱构建
这是一篇关于知识结构,关联数据,共词分析,聚类分析,社会网络分析,中心度分析,K-核分析的论文, 主要内容为本文研究主要目的在于借助共词分析和社会网络分析方法探索关联数据领域的知识图谱。在该研究中,数据来源于Web of Science(WOS)核心数据集合,一共检索出946篇文献,关键词共计2332个,从中最终确定30个高频关键词,并以这30个高频关键词构建关键词共现矩阵。接着,基于该矩阵,本文采用共词分析法中的主成分分析,聚类分析法,相关系数相似性分析以及多维尺度分析方法,和社会网络分析法中的中心性以及K核分析对关联数据领域的研究状况进行了分析。首先,通过共词分析本文确定了关联数据中的主体聚类,并将它们概括分为物联网”,“实体链接”,“教育”,“语义网”“,”关联数据“,”数据网“,”Dbpedia“,”数据集成“和”本体”。而后,本文借助社交网络分析描述每个关键字如何连接网络,哪些人受到影响,以及他们与每个关键词的亲近程度。根据结果,这两种分析都可以更好地理解关联数据领域的主题相互关联。它还可以用于解析不同学科思想在在关联数据领域或相关学科中的分布状况。此外,本文还考察了每个关键词关系的流向,并将关系网络的结构可视化。简而言之,这项研究通过对不同年份发表的关联数据的相关论文的分析揭示了关联数据的发展状况,旨在了解关键词所揭示的关联数据的相关研究领域。
生鲜农产品供应链风险评估与控制研究——以平度大泽山葡萄供应链为例
这是一篇关于供应链,风险管理,社会网络分析,层次分析法的论文, 主要内容为近年来,随着生活水平的改善,我国的生鲜农产品产量和需求量不断增加,用户对高品质生鲜农产品的需求量增加。但突如其来的新冠疫情,对生鲜供应链产生了极大的考验。但与此同时,群众对农产品需求量激增,不少人开始在电商平台“抢购”“囤货”,春节期间,生鲜电商软件平均每天的活跃用户人数已经突破一千万,春节过后的两周内,活跃人数甚至突破1200万。由于未能对生鲜产品的生产计划、运输计划作出调整,部分生鲜产品供不应求,部分产品甚至出现了断货情况,但部分区域由于转运不及时,又导致生鲜产品积压。因此对生鲜供应链风险进行管理和把握,并根据不同供应链的特点及时做出调整,对维护生鲜市场的总体稳定,至关重要。生鲜供应链和其他商品的供应链相比,脆弱性和复杂性更强,有必要对生鲜供应链进行针对性的风险识别和评估的相关研究。精确对供应链风险进行辨认评估并加以防范,对进步供应链的运输效力,降低供应链运输成本,有相当重要的意义。为了可以具有针对性地识别出生鲜农产品供应链风险,本文将社会网络分析法和层次分析法结合,从风险因素自身产生的影响和供应链内部成员的关联影响两个不同的角度进行分析,采用社会网络分析法,构建出生鲜农产品的供应链风险网络,识别出容易引发其他供应链风险的关键节点,再利用层次分析法,进行分层分析,逐一分析各风险因素自身的易发性和危害性。实地对平度大泽山葡萄供应链进行调研,采用两种方式对大泽山葡萄供应链风险因素进行风险评估,对风险因素进行综合研判,并对控制大泽山葡萄供应链风险提出针对性措施,对增强大泽山葡萄供应链稳定性,保证农民收入,有重要意义。通过研究发现,生鲜农产品供应链和普通的易储存、易流通的货物相比,主要风险因素存在着较大差异,水旱灾害和信息交流不顺畅,是大泽山葡萄供应链节点成员较为关注的风险点。大泽山葡萄供应链相关企业应该根据供应链本身的特点来进行风险防范,既要防范本身容易造成较大风险的供应链环节,也要防范供应链风险之间相互影响,从自身影响和关联影响两方面进行防范,从而降低意外风险造成的损失。
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