给大家分享5篇关于美妆的计算机专业论文

今天分享的是关于美妆的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到美妆等主题,本文能够帮助到你

C公司营销策略研究

这是一篇关于美妆,营销,策略,行业市场的论文, 主要内容为随着国民经济的持续增长,国内美妆市场需求不断增长,产业规模也不断扩大,国外知名美妆企业纷纷涌入国内市场。由于互联网电商平台和直播带货平台的兴起,国内美妆企业之间的竞争进一步加剧。由于突如其来的新冠疫情的影响,市场销售受到了极大的冲击,部分美妆企业经营每况愈下、濒临破产,也有美妆企业抓住机遇、脱颖而出,营销策略的改变功不可没。C公司作为美妆企业之一,适时调整营销策略,适应后疫情时代美妆产业业态的变化,是当前最重要的选择。本文利用市场营销学的基本理论和PEST、4P等研究方法,分析了C公司目前的营销策略现状及问题,进一步挖掘了问题原因,并在充分调研国内美妆产业环境的基础上,制定出符合C公司目前状况的营销策略,并给出了相应保障措施。

C公司营销策略研究

基于顾客分群的美妆产品推荐

这是一篇关于顾客分群,推荐系统,概率矩阵分解,循环神经网络,美妆的论文, 主要内容为国内美妆行业受益于消费升级、美妆社交平台发展等因素增长迅速,包括护肤、彩妆、香水和个人护理在内的美妆市场销售总额从2015年的4110亿元增长到2020年的8620亿元,六年复合增长率达到16.0%。2019年我国美妆产品人均消费为50美元,而同期英国为253美元,美国为283美元,日本为308美元。可见,我国人均美妆支出有五至六倍的提升空间,行业发展潜力依旧巨大。随着美妆行业的发展,各大品牌开始加强运营精细化,力求在为顾客提供优质产品的同时进一步提高顾客满意度、个性化体验和消费频次。如何能持续吸引顾客购买使其成为忠诚顾客,一是品牌源源不断地开发出优质产品,二则是根据顾客偏好、顾客需求为其推荐合适产品,降低顾客兴趣发现成本。为了精准捕捉顾客偏好、形成有效的产品推荐,美妆产品推荐展示出广泛的行业应用价值前景。目前国内外针对美妆领域的个性化推荐研究较少,而其中又以韩国学者的研究为多数。现有研究主要关注基于美妆产品内在属性(如产品成分、功效等)进行推荐,鲜有关注如何从顾客群体特点出发开展推荐方法设计。事实上,因地域、语言、生活方式、价值观念等因素的影响,消费者内部存在不同的群体。群体的共同偏好和持续互动使内部成员行为趋于一致,而不同群体的行为偏好则呈现明显的差异性。如果能对消费者进行准确分群,那么借助群体间的差异性和群体内部的一致性,有望提高推荐效果。因此,本文从“物以类聚,人以群分”的理念出发,致力于基于分群的美妆产品推荐方法研究。研究设计上,基于分群的美妆产品推荐可以划分为两大模块。模块一为美妆顾客分群,综合考虑人口统计特征、亚文化特征、行为特征这三个维度构建顾客特征档案,采用经典的K均值(K-Means)聚类模型进行顾客群体划分。行为特征的提取是本文的一大亮点,受快消品行业衡量客户价值经典的RFM模型启发,本文提出了更适合美妆产品分群推荐的CFM(C:Category Preference,品类偏好;F:Frequency,消费频次;M:Monetary,消费金额)模型,相应地提取出彩妆偏好、护肤偏好、香氛偏好、套装偏好、消费频次、客单价(顾客每订单平均消费金额)、客单件(顾客每订单平均消费件数)、消费金额、消费件数9个特征进行顾客分群。模块二为推荐模型构建,重在探究适合不同顾客群体的推荐模型,以优化分群推荐的效果。具体来说,本文选取了三种有代表性的推荐模型,包括热门推荐、概率矩阵分解模型(Probabilistic matrix factorization;PMF)、基于循环神经网络(Recurrent Neural Network;RNN)的序列推荐模型。模型实验分两阶段展开,第一阶段为整体推荐阶段,即不考虑分群、对于全体顾客而言,探究以上三类模型推荐效果的优劣;第二阶段为分群推荐阶段,在这个阶段有两个目标:一是旨在发现对于特定顾客群体而言最适合的推荐模型,二是筛选出最能刻画美妆顾客群体特性的特征。为了验证分群美妆推荐的有效性,本文基于顾客美妆产品购买的真实数据集展开实验分析。实验数据集来源于世界最大奢侈品集团下某一美妆品牌,该品牌属于2020世界品牌500强,同时是2021年中国口红品牌线上发展排行榜单前10名。在推荐效果评估阶段本文选取精确率(precision)、召回率(recall)、F1值和准确率(accuracy)作为评估指标。通过广泛的实验探索和分析,得到了一系列有意思的结论和管理启示。就分群特征选取而言,行为特征中的客单价、客单件、消费频次和护肤偏好是最佳的美妆顾客分群特征。就分群推荐效果而言,具有低客单高频消费(低客单价、低客单件和高消费频次)的顾客更适合循环神经网络(RNN)这种考虑了序列信息的模型,而高客单价的顾客群体更具探索性,更适合概率矩阵分解(PMF)这类推荐模型。此外,男性顾客和新疆地区顾客热门推荐的效果会比其他群体高。

基于情感词典的美妆领域在线评论文本情感分类研究

这是一篇关于评论文本,美妆,情感分类,情感词典的论文, 主要内容为随着网络购物的出现和普及,人们已养成了线上购物以及在线发表商品评论的习惯,各个电商平台上都累积了大量的用户评论文本,针对这些文本进行自动情感分类对平台的各方使用者都有重要意义。本文以基于规则的情感分类方法展开,以电商平台中美妆领域在线评论文本为研究对象,研究目的在于对现有的情感词典进行改进和扩充,构建出更加适用于美妆领域在线评论文本的情感词典,并制定配套的情感计算规则,提升该领域在线评论文本的情感分类效果。本文主要从以下三个方面开展研究工作:第一,将已有的两部通用情感词典HowNet情感词典和中文情感词汇本体库分别应用于美妆领域在线评论文本的情感分类,考察其分类效果。实验发现已有的两部情感词典在美妆领域在线评论文本的分类中效果均不理想,表现出较低的准确率、召回率和F1值。接着对实验中产生分类错误的文本进行分析和总结,共总结出4类导致分类错误的原因,据此归纳出已有情感词典在美妆领域在线评论文本的情感分类中需要改进的三个方向。第二,按照归纳出的方向对已有情感词典进行有针对性的改进和扩充,通过对大规模真实文本的统计和语义分析完成情感词典的构建,最终构建出由基础情感词典、新增情感词典以及辅助词典三部分共7个子词典构成的美妆领域在线评论文本情感词典,并制定出针对词项和文本两个层面的配套情感计算规则,实现完整的情感自动分类系统的建立。第三,将本文所构建的美妆领域在线评论文本情感词典应用于实际评论文本的情感分类。将基于本文所构建词典的分类实验结果与基于两部已有通用词典的分类实验结果进行对比,分析评价指标的变化情况,以此来考察本文所构建词典的分类有效性。并对实验中产生分类错误的文本进行分析,总结目前的分类方法中仍存在的不足之处,以期今后能有进一步的发展完善。实验结果显示,基于本文所构建的美妆领域在线评论文本情感词典的分类方法在针对该领域正、负向情感文本进行分类计算时,准确率分别达到97.75%和91.03%,召回率分别达到94.19%和86.27%,F1值分别达到95.94%和88.59%,与基于已有情感词典的实验结果相比提升显著,实现了较好的情感分类效果。