电商平台产品共同购买网络的影响因素研究

共同购买网络的推荐系统应用越加广泛，仅基于网络内生结构变量研究其共同购买链接的经济意义已有局限，故加入网络口碑这一外生变量，进行更全面的分析。采用了社会网络方法中指数随机图模型进行建模，主要围绕产品销售量、产品入度、差评率和评论数4个方面因素，探究其对共同购买网络中共同购买链接形成的影响。结果显示，销售量、产品入度和评论数对共同购买链接形成的影响呈正比关系，而差评率则会显著地降低产品共同购买的几率。该指数随机图构建出的共同购买网络为在线电商平台管理网络口碑和推荐系统优化设计提供有益参考。     

电子商务平台下的竞争产品市场结构研究

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.     

基于点击流与PROMETHEE多属性决策法的电子商务消费者购买意愿预测

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。     

基于消费者行为流视域的产品竞争市场结构分析

消费者的反馈对市场结构分析至关重要。通过消费者行为流数据追踪消费者对产品的真实外在表现, 利用贝叶斯推断识别决定性反馈行为并构建产品?行为介入矩阵, 采用K-means聚类算法和多维标度分析法对产品市场进行细分和可视化分析。研究发现, 消费者的点击和加入收藏夹行为对产品的市场份额有显著影响, 产品的市场结构揭示了少数产品的支配地位及产品在自身品牌内以及跨品牌间的竞争形势。从消费者出发, 基于其行为反馈进行的市场结构分析有助于管理者更有效地制定和调整新老产品的开发及定位等营销策略, 在提升自身竞争力的同时为消费者提供更优质的产品或服务。