满减促销背景下考虑顾客凑单行为的平台商最优决策研究
这是一篇关于平台零售,满减促销,推荐服务,退货承诺,凑单退货行为的论文, 主要内容为网络科技的迅速发展也推动着网络购物的迅速发展,而便利的电子银行服务和快捷的配送体系更促使网购成为了当代人类最基本的消费方式。电子商务平台已经成为了消费者网上购买、商品网上买卖等的最基本场所,为各种销售策略创造了巨大发展空间,然而由于平台信息的过载使得消费者挑选商品更加艰难,严重影响了其购买意向和行为,而且由于网上营销的虚拟性和信息传播方式的局限,导致了消费者对购买的感知风险和不确定性增加。为此,电商平台针对消费者购物偏好提供产品推荐服务,解决消费者购物选择困难问题;提供退货承诺提高消费者在感知产品质量不确定下的购买信心,但这也催生了顾客投机化发展的态势。满减促销策略、推荐服务策略,以及退货承诺等促销手段已经在电子商务平台中得到了广泛实施。基于此,针对顾客促销额度、凑单等异质性偏好以及顾客的投机行为,探讨电子商务平台在不同促销策略影响下的营销决策问题有重大现实意义。本文以开展满减促销活动,并提供凑单推荐服务和退货承诺的电商平台为研究主体,结合现有平台的销售方式,以及存在的现实问题,运用效用理论、博弈论和最优化理论等方法,构建满足各对象收益最优化约束下的博弈决策模型和定价决策模型,在此基础上,分析平台商的凑单推荐服务水平优化选择机制,以及凑单退货对平台商最优定价决策的影响等问题。具体研究内容和结论如下:(1)基于满减促销的平台商最优凑单推荐服务水平策略研究。针对消费者对原价购买偏好、凑单偏好和减免额度偏好的异质性,在对平台商期望利润函数和顾客期望效用函数探讨的基础上,构建了反映平台零售商凑单推荐服务水平和顾客购物意愿间相互关系的Stackelberg博弈模型,并基于导函数分析方法与数值仿真技术,分析在消费者偏好异质性情形下保留价格、推荐凑单商品价格和减免额度对平台零售商最佳凑单推荐服务水平的影响机制。研究结果表明:保留价格、减免额度,以及消费者偏好对平台零售商最佳凑单推荐服务水平的影响不同。合理地上调购物凑单推荐服务水平可以在一定程度上提高顾客购物意向,进而增加平台零售商利润。(2)考虑顾客凑单退货行为的平台商促销定价决策研究。基于平台零售商存在的满减促销价格问题,考虑由一个平台零售商和两类消费者(投机型/普通型)组成的购物场景,在存在投机型消费者凑单退货情形下,建立了单周期销售决策模型并分别得到了平台商在不允许退货和允许退货模式下的最优促销定价决策。研究发现:在两种模式下均存在最优的促销价格使得平台商利润最大。不允许退货模式下的最优促销价格仅仅与两种产品之间的相关程度有关;允许退货模式下两种产品的最优促销价格随其中一个产品被凑单的概率和投机型消费者比例的变化而变化。通过综合比较两种模式下的利润,发现允许退货下的利润并不始终高于不允许退货下的情况,进一步给出了平台商选择(不)允许退货模式的临界条件。(3)顾客凑单退货环境下考虑销售不完全互补产品的平台商促销定价决策研究。在研究凑单退货对平台商促销定价的基础上,针对平台商可能存在无法估计出两种产品之间相关程度这种情况,进一步探究销售不完全互补产品的平台商的满减促销定价问题。首先,定义了产品之间互补弹性的概念,并用此概念来度量两种产品之间的互补程度;然后,考虑到市场中存在投机型消费者的凑单式退货行为,建立了利润决策模型并分别获得了平台商在不允许退货和允许退货两种情形下的最优促销定价决策。对比四个模型,探究投机型消费者的凑单退货行为对平台商在产品之间具有不同互补弹性下的最优促销价格和总利润的影响。研究表明:在不同销售模式和互补弹性下均存在一个最优的促销价格使得平台商利润最大,不允许退货模式下平台零售商的最优促销价格不受投机型消费者行为的影响;允许退货模式下,平台商的最优促销价格随产品被凑单的概率或投机型消费者比例的变化而变化,且存在互补弹性时的促销价格总要低于无互补弹性时的促销价格。通过比较平台商在不允许退货和允许退货两种模式下的利润,发现两种模式不存在绝对的占优,进而给出了平台商采取不同模式的临界条件;再通过比较不完全互补产品之间存在互补弹性时和无互补弹性时的利润,发现在一定条件下,不完全互补产品之间的互补弹性能够缓解投机型消费者的凑单退货行为造成的消极影响。
基于SOA的智慧社区管理系统的研究与设计
这是一篇关于SOA架构,智慧社区,推荐算法,推荐服务,社区管理的论文, 主要内容为近年来,随着互联网和社区建设的发展,社区的服务越来越受到人们的关注,人们希望在社区中享受到便利的社区服务。但如今大多数的社区终端软件都有这样一些缺点:功能单一,不利于功能的扩展,人机交互界面的兼容性差,不能为社区用户提供推荐服务。本课题针对上述缺点和社区用户的需求,按照智慧社区建设的标准,结合SOA体系结构松耦合、易扩展等特点,设计了基于SOA的智慧社区管理系统,系统主要为用户提供社区基础服务功能和推荐服务功能。本文的主要工作如下:1.分析国内外的智慧社区、智慧社区的推荐服务和SOA架构的B/S服务模式的研究现状,指出了智慧社区管理系统和传统软件架构的不足,结合社区用户对系统的基础服务和推荐服务功能的需求,设计系统方案,并阐述关键技术。2.根据社区用户对推荐服务的需求,深入理解常见相似度计算方法的协同过滤推荐算法和其他改进的推荐算法,将信息熵融合在协同过滤推荐算法中来减小用户评分稀疏性导致的误差,结合社区用户的特征将社区因子融合在协同过滤推荐算法中来提高推荐算法的准确率,改进的推荐算法准确率的平均值是0.79,与CTCF、IMCF、和ALS-λCF相比,准确率分别提高1.04%,1.62%和3.82%。3.根据SOA分层设计思想和B/S服务模式将软件分成表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层和数据层,并按照用户需求设计和实现系统的服务功能,这些服务功能包括个人信息管理、社区人员信息管理、社区基础设施信息管理、社区物业管理、社区通知信息管理、社区商业服务管理和社区推荐服务,同时将改进的推荐算法应用在推荐服务功能中。4.搭建测试环境,按照用户对社区服务的需求以及GB/T25000.51-2016和GB/T25000.10-2016的软件质量测试标准,对系统的功能和非功能进行测试,以此来测试系统功能的合理性和可行性。测试结果表明,系统满足用户对社区基础服务和推荐服务的需求,稳定性和兼容性符合国家软件标准。
电商平台的推荐服务与条件免运费策略研究
这是一篇关于推荐服务,条件免运费,平台零售,渠道竞争,Stackelberg博弈的论文, 主要内容为移动互联网、在线支付、智慧物流和网络安全保障等技术不断进步及应用普及,网上购物已成为人们最基本消费的方式,而电商平台作为消费者在线购物、产品在线交易等的最基本场所,在给各种促销策略供发挥空间的同时,也催生了销售渠道、消费者购物多元化发展的态势。而过量信息接入使消费者购物选择更加困难,严重影响其购物意愿和行为。为此,电商平台逐渐针对消费者不同购物行为供产品推荐服务,以高企业销售业绩,解决消费者购物选择难问题。条件免运费(CFS)政策、凑单推荐服务(AIRS)策略和广告推荐服务(ARS)引入等促销手段已在电商平台中得以普遍实施。因此,针对消费者运费、凑单、渠道选择等异质性偏好,探究电商平台在不同促销策略影响下的运营决策问题具有重要意义。本文以实施条件免运费政策和引入不同推荐服务的平台商为研究对象,通过分析现有主要电商平台的销售策略模式,利用消费者效用、博弈和最优化等理论,在对消费者和平台商及双电子渠道成员间的博弈关系分析基础上,构建符合各行为主体利益最大的博弈模型和优化模型,进一步探究影响电商平台最优凑单推荐服务水平、CFS决策和双电子渠道产品最优定价等问题的主要因素。本文具体研究内容如下:1.考虑条件免运费的电商平台最优凑单推荐服务水平策略。在对平台商与消费者间的主从博弈关系、消费者效用函数关系分析基础上,建立相应的Stackelberg模型,通过分析揭示电商平台凑单推荐服务水平与消费者购物意愿变化规律,进而针对消费者基础运费、凑单偏好,研究基础运费、保留价格和推荐产品价格影响下的电商平台最优购物推荐服务水平策略。研究表明:不同的基础运费和消费者偏好对电商平台利润的影响具有差异性;适度升最优购物凑单推荐服务水平能有效高消费者购物意愿、增加电商平台利润。另外,当消费者商品保留价格在一定范围内增大时,将促进电商平台升最优购物凑单推荐服务水平,而超出该范围后,随着保留价格进一步增大,将促使电商平台降低最优购物凑单推荐服务水平。2.考虑凑单推荐服务影响下的电商平台最优条件免运费决策。通过建立无凑单推荐服务和有凑单推荐服务两种情形下的博弈模型,研究凑单推荐服务引入对最优CFS决策(CFS阈值和基本运费定价)的影响,并讨论推荐服务强度、产品相关性对最优CFS决策和最优利润的影响关系。研究表明:凑单推荐服务引入并不总对电商平台有利,较高的凑单推荐服务强度反而增加了消费者支付基础运费的需求,降低了消费者凑单的需求。在相同的凑单推荐服务强度下,凑单产品价格大于消费者支付的基本运费。较温和的推荐服务强度一定程度上高了消费者购买凑单产品的意愿。此外,在拓展模型中考虑内生凑单推荐服务强度和电商平台运输成本,进一步发现电商平台只有在CFS阈值足够高时才引入凑单推荐服务;而运输成本则不会影响电商平台凑单推荐服务引入时机。3.考虑广告推荐服务引入对电商平台和品牌商双电子渠道竞争的决策影响。在对电商平台与网络品牌商直销的双电子渠道竞争关系分析基础上,构建了电商平台广告推荐引入与否的两种双电子渠道最优定价Stackelberg模型,探讨广告推荐引入与广告推荐投入水平、消费者网络代理渠道接受度间的关系及其对双电子渠道最优定价决策的影响。研究表明:广告推荐引入在拓展电商平台市场需求的同时增加了电商平台的价格竞争压力;无论是否引入广告推荐服务,电商平台产品最优售价均随消费者网络代理渠道接受度增大而增大。电商平台在合理的广告推荐投入水平区间内引入广告推荐,将有助于市场需求的扩张。而广告推荐引入使品牌商产品最优直销价格下降、批发价格上升,电商平台产品最优销售价格将随广告推荐投入水平高而上升。
基于Spark的协同过滤算法的改进与实现
这是一篇关于协同过滤算法,Spark,混合相似度,推荐服务,实时的论文, 主要内容为随着移动互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,全球数据量呈爆炸式增长,大数据时代已经到来。“信息过载”是目前人们所面临的主要问题,在电商、音乐视频、新闻等领域频发这种问题。个性化推荐引擎是信息过滤的一种手段,在解决信息过载问题中具有重要的研究与应用价值。个性化推荐最常使用的推荐技术是基于协同过滤的推荐技术。但传统的协同过滤算法存在一些问题。为克服这些问题,本文对协同过滤算法进行改进,同时为了实现海量数据的处理,需要推荐系统结合大数据处理框架。Spark作为新一代的计算框架,非常适合迭代计算和流处理。因此,将Spark作为推荐系统的计算框架再合适不过。首先,针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,本文改进得到一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法结合用户评分相似度、用户兴趣相似度和用户特征相似度等三个层次来度量用户之间的相似度,同时根据用户评论数量来动态调整权重,此外还改进了推荐策略。实验结果表明改进后的算法提高了用户的推荐精度,有效地缓解了这些问题所带来的影响。其次,为新用户和老用户提供了不同的推荐服务,老用户采用改进的算法和ALS算法来实现推荐;新用户则根据用户提供的信息采取不同推荐策略来实现推荐,同时解决了算法本身存在的冷启动问题。为更好地结合Spark平台,将这些推荐策略都并行实现,设计出了基于Spark的推荐系统。最后,对于推荐系统来说,能更快更好地提供推荐服务至关重要,为模拟实时推荐的过程,本文将Kafka集群作为消息的生产者,用于生产简单的用户信息,Spark Streaming流处理框架作为消息的消费者,为用户提供实时推荐服务,通过模拟实验,证明了系统推荐模块具有实时性。
音乐电台推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化推荐,音乐基因信息,推荐服务的论文, 主要内容为随着移动互联网的快速发展,基于移动客户端的音乐电台软件已经是用户智能手机上不可缺少的一款APP,个性化推荐也已成为了音乐播放器的必备功能。基于用户口味的音乐推荐是当前个性化推荐领域最热门的应用之一。对于数字音乐服务而言,无论是音乐下载服务,还是互联网音乐电台服务,都需要有优秀的推荐系统去辅助。一套完整的音乐推荐系统更是各大社交网络平台不可或缺的部分。本文全面地分析了音乐电台推荐系统的需求和技术可行性。对系统进行模块化设计,采用敏捷的开发框架并使用合理的架构。音乐电台推荐系统按功能可分为三大子系统:音乐电台信息管理子系统、音乐电台推荐服务和音乐电台安卓客户端。音乐电台信息管理子系统主要是对音乐文件建立标签信息,根据音乐的典型属性进行分类,打上音乐标签,我们称之为音乐基因。有了音乐基因信息,就可以根据音乐基因查找和某音乐相似的音乐。除对音乐分类信息进行管理之外,音乐电台信息管理子系统还提供对用户信息和系统用户信息维护的相关操作。音乐电台推荐服务根据用户的听歌历史数据,计算出用户喜欢的歌曲类型,然后从数据库查找对应类型的歌曲推荐给用户。音乐电台安卓客户端完成歌曲的播放、歌词显示,频谱显示、用户听歌流水上报等主要功能,此外还有用户的登录注册,播放器属性设置等功能。三大子系统组成了一个完整的音乐电台推荐系统。在系统架构方面,音乐电台信息管理子系统采用B/S体系结构完成设计和开发,并采用SSH框架。前后台数据的交互采用了简单高效的JSON数据格式。推荐服务将功能组件编译成动态库插件方式部署在服务器上,实现业务的独立性和可扩展性。移动客户端是基于Android系统开发的音乐电台播放APP应用。数据库存储使用的是MySQL,并采用公司的CMEM缓存组件和MySQL集群服务。整个系统经过了完整的功能测试和专业的性能测试。在功能测试过程中,系统已经可以完成用户个性化推荐,并在移动端播放推荐的歌曲。用户的个性化推荐在测试过程中成功体现出来,满足最初系统预期的功能点。在系统性能测试过程中,整个系统的运行满足最初设计的可靠性和稳定性的要求。整个系统可投入实际使用和运行。
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