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大数据驱动的产品定位方法研究

发布时间:2024-02-28 20:18
  随着大数据时代的到来,对大数据的分析和利用已经成为了一种新经济价值的来源,这也给企业带来了巨大的效益。最近几年,随着电子商务的快速发展,网络购物已经成为了人们消费的主要途径,因此产生了大量的网络购物数据;但如何利用这些数据资源,使其能够更加精准的进行产品定位,这已经成为摆在大家面前的一个重要问题。本文研究一种基于大数据驱动的产品定位方法,将海量的顾客购物数据中挖掘到的潜在有用信息应用到产品定位中。具体操作如下:第一步,使用网络爬虫程序Scrapy对京东商城平台上的产品评论和产品相关信息进行数据爬取,并进行噪音去除处理,得到预处理数据。第二步,对已经去噪处理的数据进行jieba分词,并使用Apriori算法来挖掘产品属性特征词,得到需要研究的产品属性和属性权重。根据得到的产品属性进行产品属性水平爬取和分析,选出具有下一步研究价值的产品属性水平,根据分析结果,设计调查问卷进行调查,获得顾客对产品各属性水平的偏好数据。为解决偏好数据的含糊性问题,本文利用云模型将顾客对产品属性水平的定性语言评价转换成定量的数据。然后,利用离散选择模型(Multinomial Logit Model,MNL),...

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1技术路线图

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桂林理工大学硕士学位论文71.3.5技术路线图1.1技术路线图1.4论文组织结构第1章:绪论。介绍本文的研究背景与意义,国内外研究现状包括:大数据技术研究现状、产品定位研究现状、MNL模型研究现状以及云模型技术研究现状。接着,阐


图3.1ABC算法流程图

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桂林理工大学硕士学位论文24图3.1ABC算法流程图3.5本章小结本章提出了本文研究的问题,首先针对顾客的偏好效用,做出了优化,将权重因素以及价格因素带来的影响同时融入到现有的顾客偏好公式当中,接着,通过云模型将定性的顾客评价语言转换成定量的评价数据,结合云模型和MNL模型利用这....


图4.1产品属性确定流程图

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桂林理工大学硕士学位论文26为下一步产品属性水平的确定奠定基础,主要步骤有:先使用网络爬虫程序对京东商城的手机商品评论进行爬取,再进行预处理和分词,然后使用Apriori算法对产品属性特征词进行挖掘提取,然后就得到比较有研究价值的产品属性。具体的选取比较有研究价值的产品属性流程如....


图4.2爬取的手机评论

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本文编号:3913972

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