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为了能在包含近百种同类品牌、几千种同品牌产品的电商平台中全面识别品牌间和品牌内产品的竞争性市场结构,根据共现理论,从消费者的在线浏览行为出发,将在线消费者同一浏览行为中共现的品牌和产品视为相互竞争关系,利用社交网络从消费者浏览行为的角度识别品牌间和品牌内产品间的竞争关系.分析结果显示,相对于品牌间的竞争强度而言,品牌内产品的同质化竞争更激烈.该结果对品牌内产品的生产线管理具有重要的实践意义,相对于着重关注品牌间竞争关系的企业而言,品牌生产企业更应将时间和精力放在品牌内生产线的长度设计上,以便快速提升品牌的市场竞争力. 相似文献
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BIM建筑信息模型有助于建筑工程行业的发展,因此在各类建筑及土木工程的建设过程中,BIM能够利用自身先进信息技术手段来高效完成各种项目。除此之外,它在现代的建筑工程中得到了很好的应用,促进工程建设低风险高效率完成。但由于我国对BIM的研究起步晚,BIM专业技术人才大量缺乏,将会影响土木工程中的发展。鉴于此,可以通过修订人才培养方案和优化课程体系、师资队伍能力提升,教师和学生在BIM实训教学中实现角色转换、教师,教材,教法,三者合一共同改革、学校BIM研究中心平台建设等措施进行解决。综上所述,将详细讲述关于BIM技术在建筑工程实践教学中的探索的必要性及出现问题后提出相关解决措施。 相似文献
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采用加压成形工艺制备6063铝合金,然后对铝合金进行535℃固溶和时效处理,研究了固溶时间(15~120 min)、时效温度(160~200℃)和时效时间(1~24 h)对该铝合金显微组织、拉伸性能和硬度的影响.结果表明:随着固溶时间的延长,6063铝合金晶粒尺寸增大,Mg2Si初生相逐渐消失并回溶至基体中,而固溶时间未对α-Al8Fe2Si相和β-Al5FeSi相的含量与形貌产生影响;固溶处理后,随着时效温度的升高或时效时间的延长,第二相Mg2Si数量增加,但过高的时效温度或过长的时效时间导致Mg2Si相粗大;随着固溶时间、时效时间的延长,或时效温度的升高,合金的强度和硬度先升高后降低,断后伸长率先减小后增大;6063铝合金适宜的固溶和时效处理制度为535℃×60 min+180℃×7 h,此时合金中析出的Mg2Si相最细小,且弥散分布,合金具有最高的强度和硬度,以及合适的断后伸长率. 相似文献
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竞争产品市场结构的识别可以更好地分析主要竞争对手及产品竞争优势.本文利用消费者浏览行为来研究消费者产品介入和产品销售之间的关系.基于某电商网站的点击流数据,用多维尺度标记法(Multidimensional Scaling Technique,MDS)和K-mean聚类模型对产品市场结构进行建模.结果表明,MDS处理的维度1直接揭示了产品销售与消费者对产品的介入程度呈正相关关系,体现了产品竞争优势的变化趋势.这项研究将有助于通过消费者产品的介入行为了解产品市场结构,并帮助企业及时发现他们的产品定位及市场竞争优势,以调整产品供应链. 相似文献
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在电子商务环境下,充分了解消费者的兴趣变化过程并预测其购买意愿是个性化推荐系统需要解决的问题,因此具有巨大潜在信息的点击流数据因其易获性及预测的准确性得到了广泛的研究与应用。为了挖掘用户点击行为所反映消费者的兴趣变化过程并预测消费者的购买意愿,通过点击流数据,基于兴趣漂移理论,采用偏好顺序结构评估法(Preference Ranking Organization Methods for Enrichment Evaluations,PROMETHEE)的多属性决策方法建立有效的模型进行测量与预测。结果建立了包括3个一级指标和8个二级指标构成的多会话消费者购买意愿评价体系,为消费者购买意愿预测提供了一种实用的评价方法。 相似文献
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消费者对产品的卷入度研究成为热点问题,然而从产品竞争市场结构中获得竞争情报一直被忽略。为了更全面了解产品的竞争市场结构,本文以在线用户行为数据为对象从卷入理论视角构建产品考虑集,利用复杂网络聚类可视化产品的非对称竞争市场。结果发现,由消费者对产品的关注卷入度构成的考虑集对映射产品非对称竞争市场是最具有代表性的;复杂网络聚类方法映射的产品非对称竞争市场结构图简洁清晰,不仅识别了焦点产品的竞争对手,还表征了与焦点产品的竞争对手之间的非对称竞争程度、不同的子市场受欢迎程度、子市场内部产品竞争程度高而外部之间产品竞争程度低等;证明了本研究模型比传统模型更具有可解释性。本文为电商企业理解焦点产品的非对称竞争市场提供了更好的理论依据及方法。 相似文献
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选取三种粒径的橡胶颗粒分别按不同比例制作成试块来进行抗压和抗弯实验,以此来探索混凝土的耐久性和使用价值,将采用不同颗粒大小的橡胶等体积替换细骨料,研究浸泡在不同浓度NaCl溶液中,对其抗压等力学性能的影响。分析同配比下不同浓度浸泡溶液浸泡之后的对比和不同配比下相同浓度浸泡液浸泡之后的抗压、抗弯强度对比。从而探讨橡胶混凝土运用前景。 相似文献
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密度峰聚类(DPC)算法采用点的密度与距离属性对数据进行划分。该算法对大多数数据集能获得较好的聚类结果。然而,对于存在交叉、重叠情况的数据集,DPC算法的最近邻居分配方法将造成较大误差。针对这一缺陷,本文考虑到数据点的大部分邻居属于相同的簇,提出一种多邻居投票的聚类方法。该方法采取多个邻居的投票结果来决定未知点的归属。数值实验表明,基于投票法的密度峰聚类算法在面对点分布存在交叉、重叠情况的数据集时优于DPC算法。 相似文献
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