基于拓展经营的交叉销售产品的订货研究

基于交叉销售构建销售组合,研究组合内产品订货量是库存决策中的重点问题。考虑企业从横向角度拓展产品市场,构建了两产品的不对称交叉销售模型,推导了两产品非线性约束规划模型的最优条件和最优解的表达式。文章证明和分析了随着两产品关联系数波动性的增大以及新产品的需求分布属性的弱化,企业为追求两产品整体利润最大化,在现有销售组合的基础上,会采取收缩原有产品订货量的决策。最后,借助MATLAB软件对实例进行了验证。     

一种改进的FP-Growth算法及其在业务关联中的应用

基于FP-树的FP-Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归地产生大量的条件FP-树,效率不高,并且不太适合应用在移动通信业务交叉销售等具有业务约束的关联规则挖掘中。因此,提出了基于项目约束的频繁模式树ICFP-树和直接在此树上进行挖掘的新算法——ICFP-Mine。理论分析和实验结果表明,ICFP-Mine算法在内存占用和时间开销等方面比FP-Growth算法更优越,在移动通信业务交叉销售领域的应用中取得了较好的效果。     

一种改进的量化关联规则算法在零售业中的应用

以超市的量化属性为研究对象,提出一种基于模糊聚类和减类聚类的量化关联规则算法.该算法基本思想是把模糊聚类技术融入到离散化过程中,使数据离散到合理的区间,再利用经典的布尔关联规则挖掘算法Apriori进行挖掘.实验证明,这种方法能够有效挖掘量化关联规则,提高交叉销售的可能性.     

关联规则聚类的外贸业务交叉销售系统设计

叙述外贸业务过程与交叉销售系统流程,说明外贸业务交叉销售关联规则聚类系统的基本结构,简述关联规则与ISODATA模糊聚类分析原理,着重介绍ISODATA模糊聚类分析的分类数c与初始模糊分类矩阵Rc^（0）的获取,以及利用其更准确建立交叉销售经营类别库与商品规则库的初始数据。     

考虑渠道权力结构的O2O供应链合作广告策略研究

通过建立和比较四种Stackelberg博弈模型,即制造商未参与网络零售平台合作广告计划的博弈模型(N模型)、网络零售平台主导的合作广告模型(P模型)、制造商主导的合作广告模型(M模型)、集中决策的合作广告模型(C模型),研究了渠道权力结构对O2O供应链渠道成员合作广告决策的影响。研究发现:当网络零售平台为供应链领导者时,只有当线上渠道交叉销售效应需到达一定水平,制造商才拥有参与网络零售平台合作广告计划的资格,且当交叉销售效应较大时,网络零售平台的利润将超过制造商;而当制造商为供应链领导者时,制造商不愿意让网络零售平台"搭便车",因此具有较高线上渠道交叉销售效应水平的制造商会选择具有较小引导作用的合作广告方案;集中决策模型中的制造商全国性广告投入及供应链整体利润最大。     

关联规则分析在电信交叉销售中的应用研究

在阐述电信运营企业市场竞争和营销活动中存在的问题的基础上,结合电信企业的特点,分析了在该行业营销领域采用交叉销售策略的必要性,并将数据挖掘中的关联规则分析法应用于交叉销售分析中.详细介绍了关联规则分析法中的Apriori算法原理,并用该算法对电信业务数据进行了分析,给出了业务之间的关联,为企业实施交叉销售提供了有力的数据支持.     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势，提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案，同时研究了这一技术的建模方法，最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。     

基于关联规则的蚁群算法在交叉销售中的应用研究

基于关联规则的数据挖掘技术对交叉销售的策略制定有着重要作用.针对关联规则算法需多次扫描数据库和可能产生庞大的候选集等问题,提出了一种新的基于关联规则的蚁群算法,利用蚁群算法中的信息素因子得到最强关联规则,从而找到具有商业价值的最大频繁项集.实验结果表明新算法充分发挥了蚁群算法自组织,多样性,并行性等优点,不仅增加了频繁项集的生成数量,而且较大的提高了它的生成效率.     

Data Mining for Inventory Item Selection with Cross-Selling Considerations

Association rule mining, studied for over ten years in the literature of data mining, aims to help enterprises with sophisticated decision making, but the resulting rules typically cannot be directly applied and require further processing. In this paper, we propose a method for actionable recommendations from itemset analysis and investigate an application of the concepts of association rules—maximal-profit item selection with cross-selling effect (MPIS). This problem is about choosing a subset of items which can give the maximal profit with the consideration of cross-selling effect. A simple approach to this problem is shown to be NP-hard. A new approach is proposed with consideration of the loss rule—a rule similar to the association rule—to model the cross-selling effect. We show that MPIS can be approximated by a quadratic programming problem. We also propose a greedy approach and a genetic algorithm to deal with this problem. Experiments are conducted, which show that our proposed approaches are highly effective and efficient.     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。