基于数据挖掘的服装推荐系统研究

为满足用户网上购物的个性化需要,针对用户自身特点,建立了服装推荐系统.以西服为例,将服装的主要特征分为领型、扣子、面料、颜色、款式等不同要素,并归纳了各要素的分类取值.在对服装的特征要素进行抽取分类的基础上,采用BDEU决策树算法,构筑了用户类别偏好模型,向用户提供了个性化的推荐服务.     

基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型

为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98. 4%,推荐准确率为99. 2%,运行时间小于0. 04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.     

基于结构方程模型的绿色服装购买行为研究

以消费者的绿色服装购买行为作为研究内容,旨在从心理学角度发现绿色服装购买意愿的影响因素,并探讨行为意愿和影响因素之间的关系.以计划行为理论为依据建立理论模型并设计调查问卷,选取北京、上海、大连3所城市的在校大学生作为调研对象,运用结构方程模型方法,借助SPSS17.0和AMOS7.0软件进行数据分析,得出研究结果.研究结果有助于国内外绿色服装的生产经营商了解国内的市场,也在一定程度上丰富了我国在绿色服装消费领域的学术研究.     

数据挖掘在服装企业决策支持中的应用

从数据挖掘的定义及特点、数据挖掘的步骤以及数据挖掘技术的分类三个方面对数据挖掘技术做了阐述，结合服装行业特点对数据挖掘在服装企业计划决策中应用进行了探讨。     

数据挖掘在服装企业决策支持中的应用

从数据挖掘的定义及特点、数据挖掘的步骤以及数据挖掘技术的分类三个方面对数据挖掘技术做了阐述,结合服装行业特点对数据挖掘在服装企业计划决策中应用进行了探讨.     

基于改进RFM模型的百度外卖客户价值分析

为了核算百度外卖客户给企业带来的价值,对百度外卖客户进行价值分析,提出一种改进的最近消费时间、消费频率、消费金额(recency frequency monetary,RFM)模型。该模型由平均订单交易时间间隔、客户一定时期内的交易次数、平均单次订单交易金额、客户贡献时间4个指标构成,运用离差标准化方法对4个指标进行规范化处理,采用主成分分析法计算4个指标的权重,4个指标与指标对应权重的乘积之和为客户的价值,采用K-Means聚类算法将客户分为价值由高到低的客户群。对2017年百度外卖企业某商家为期3个月的4 815名客户的订单交易数据进行聚类,结果表明,4 815名客户可以分为重要保持型客户、忠诚型客户、发展型客户、一般客户、低价值客户5类客户群体。改进后RFM模型可用于百度外卖客户价值分析。     

基于WEB的数据挖掘模型

随着WEB技术的全球普及和基于数据仓库的数据挖掘技术的日趋成熟，使得基于WEB的数据挖掘技术成了新的研究热点。提出了一个具有良好发展前景的基于WEB进行数据挖掘的模型，并详细阐述了该模型的结构和工作机理。     

基于AHP的服装企业生产系统柔性度量模型

随着市场对服装产品、种类需求的变化，多品种、小批量生产方式下要求企业生产系统更具有柔性。通过对服装企业生产系统柔性要素在时间、范围、费用维度的分析，建立了反应速度快、适应能力强、工作效率高的生产系统柔性评价体系。应用AHP方法并结合企业实际的生产状况建立柔性度量模型，通过服装企业实际生产案例分析验证模型。     

基于改进RFM模型和证据推理的MOOC学习者忠诚度度量模型研究

MOOC学习者忠诚度的度量是MOOC学习者分类管理的基础,而当前关于学习者忠诚度度量的研究较为欠缺。在RFM模型思想的基础之上,提出MOOC学习者忠诚度的度量指标,通过粗糙集理论中的属性重要度方法对各指标的权重进行了计算。运用证据推理方法对各指标进行了证据合成,从而度量出学习者的忠诚度,而后通过"中国大学MOOC"平台的学习者行为数据对学习者忠诚度度量方法进行了实证。     

服装企业社会责任对顾客购买意向的影响研究

为了使企业足够了解消费者购买意向,高效实施企业社会责任,基于企业形象和消费者信任,构建服装企业社会责任和购买意向之间的关系模型,通过结构方程模型实证检验几者之间的影响关系.结果发现:服装企业社会责任部分维度对消费者信任、企业形象和顾客购买意向有直接正向影响;消费者信任对购买意向有直接正向影响,由此为服装企业社会责任的权衡和完善提出对策建议.     

基于DEA模型的中国纺织服装企业竞争力评价研究

纺织服装出口额、国际市场占有率等统计指标的“繁荣”背后是大量纺织服装企业破产倒闭的残酷“现 实”,这一现象表明以“国家”作为评价“载体”的宏观指标法难以准确评价我国纺织服装产业竞争力的真实现 状。因而从微观层面通过分析企业效率变动“把脉”中国纺织服装产业竞争力更具意义。本文采用DEA 方法,以 23 家纺织服装上市公司投入、产出数据为样本,对我国纺织服装企业在金融危机前后的效率值进行比较分析,研 究表明,美国次贷危机以后,样本企业的DEA 效率均值明显降低,企业员工人数“超量”和利润总额“亏量”是 导致效率降低的主要原因,最后本文就提升中国纺织服装产业竞争力提出了相关建议。     

基于顾客满意度的在线租赁模型

以会员订单为依据,分别定义了两种满意度函数,建立了相应分配方案的整数规划模型.通过对两种分配方案的比较,说明模型建立的合理性,为经营者的决策提供了理论依据.     

基于元分析的服装在线品牌社群顾客互动与顾客忠诚关系研究

为得到在线品牌社群顾客互动与顾客忠诚关系的量化整合结果以及了解服装领域中的二者关系,采用元分析方法研究国内外2011—2020年发表的16篇相关文献中的5137个独立样本. 研究发现:在线品牌社群顾客互动各维度对顾客忠诚均具有中等程度的促进作用;社群类型在顾客互动各维度与顾客忠诚的关系中起调节作用. 对两者之间的研究进行阶段性归纳,在关注顾客互动的同时结合自身社群类型调整侧重点,并对服装领域中两者关系进行研究,最终为服装在线品牌社群运营提出建议.     

基于RFM购买树的客户分群

针对通过零售交易数据进行客户分群时传统方法未考虑商品的价值问题,提出用RFM(recency frequency monetary)表达交易数据的方法,该方法将客户购买的商品和商品类别组成一棵RFM购买树(recency frequency monetary purchase tree,RFMPT).提出基于RFM购买树的快速聚类算法(based recency frequency monetary purchase tree clustering,BRFMPTC),把购买树构建为Cover Tree(CT)索引结构,利用CT结构快速选择k个密度最大的购买树作为中心,将其他对象划分到距它最近的类中心.实验结果表明,在距离加权下,BRFMPTC算法较传统算法在整体上能产生质量更高的聚类结果,性能得到较大提升.     

基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法

为完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,本文提出基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法,模型中首先利用模糊C均值聚类算法刻画会员购买力,并利用RFM模型给出会员生命周期和状态划分,然后计算会员生命周期中非活跃会员的激活率,从而便于管理者充分了解会员可激活的情况,最后根据得到的连带率可以合理安排会员的喜好策划促销活动。     

基于多媒体数据库的数据挖掘模型和方法

多媒体挖掘是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域。多媒体挖掘的概念、内容和方法都没有一个统一的定论,多媒体挖掘的体系结构和框架有待于进一步研究。基于此,介绍了一种适合多媒体挖掘的系统模型;阐述了与模型相关的多媒体挖掘方法：多媒体数据立方体、聚类、分类和关联规则;最后给出了采用关联规则数据挖掘方法对多媒体数据库进行数据挖掘的实例。     

基于多媒体数据库的数据挖掘模型和方法

多媒体挖掘是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域.多媒体挖掘的概念、内容和方法都没有一个统一的定论,多媒体挖掘的体系结构和框架有待于进一步研究.基于此,介绍了一种适合多媒体挖掘的系统模型;阐述了与模型相关的多媒体挖掘方法:多媒体数据立方体、聚类、分类和关联规则;最后给出了采用关联规则数据挖掘方法对多媒体数据库进行数据挖掘的实例.     

基于数据挖掘的客户复购行为分析

基于客户订单大数据的关联规则数据挖掘方法探索女包品类客户的重复购买行为规律,以天猫快时尚行业一个卖家的女包品类销售为例,共收集121 966条订单数据,并对数据处理后的77 715条订单记录构建订单数据指标集合,研究客户的重复购买行为规律,在此基础上运用关联挖掘算法从商品关联销售的角度分析头部客户购买行为规律.研究发现客户的重复购买行为、卖家所售商品的销量和销量排名均符合幂律分布,复购客户所购买商品之间存在较大的相关性,研究结果可以为卖家提供更好的销售决策支持.     

基于RFM的电信客户市场细分方法

提出电信企业客户消费的RFM模型,通过AHP法得到电信行业RFM指标的权重,并应用K-均值聚类法对客户进行分类.分析各类客户的客户等级,并结合指标权重对各类客户进行顾客终身价值比较分析.实证研究表明:本文所提出的模型和方法可以有效地对电信企业客户进行分类.     

考虑品牌影响的建筑企业顾客满意度模型

根据建筑施工项目的特征提出一个考虑品牌影响的建筑施工企业顾客满意度理论模型。在收集建筑施工企业顾客样本数据的基础上,利用结构方程模型软件对理论模型作了检验。研究结果表明：企业品牌对顾客满意度和顾客忠诚度均具有显著性影响;顾客感知质量对顾客满意度、顾客感知价值对顾客忠诚度、顾客期望对顾客抱怨、顾客满意度对顾客忠诚度具有显著性的影响;顾客期望对顾客抱怨、顾客满意度对顾客忠诚度有正面影响。研究结论具有较高的精度,模型对目标建筑施工企业顾客满意度和忠诚度有较好的解释力。