基于蚁群算法的第三方B2B平台中小卖方企业定价研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4 论文创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 研究内容与论文框架 | 第14-17页 |
| 第二章 文献综述 | 第17-25页 |
| 2.1 平台卖方企业定价环境分析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 微观环境分析 | 第17页 |
| 2.1.2 宏观环境分析 | 第17-18页 |
| 2.2 卖方企业定价要素和方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 中小企业平台交易成本 | 第18-19页 |
| 2.2.2 电子商务环境下产品定价 | 第19-21页 |
| 2.2.3 电子商务环境下企业定价方法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 存在的问题 | 第22页 |
| 2.3 蚁群聚类算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 蚁群算法简介 | 第22-23页 |
| 2.3.2 蚁群聚类算法基本模型 | 第23-25页 |
| 第三章 平台定价服务模型构造分析 | 第25-34页 |
| 3.1 第三方B2B平台服务链 | 第25-27页 |
| 3.1.1 B2B平台服务链节点分析 | 第25-27页 |
| 3.1.2 第三方B2B平台交易体系 | 第27页 |
| 3.2 基于数据挖掘的平台定价服务模型构建 | 第27-30页 |
| 3.2.1 B2B平台应用数据挖掘技术的优势 | 第27-28页 |
| 3.2.2 平台定价增值服务模型 | 第28-30页 |
| 3.3 卖方定价影响因素分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 影响因素指标体系 | 第30-32页 |
| 3.3.2 指标定义与量化 | 第32-34页 |
| 第四章 改进多蚁群算法的卖方企业聚类分析 | 第34-46页 |
| 4.1 卖方定价的蚁群聚类算法的必要性和可行性 | 第34-35页 |
| 4.2 算法改进思路 | 第35页 |
| 4.3 改进单蚁群聚类算法 | 第35-38页 |
| 4.3.1 基于信息熵的转换函数 | 第36-37页 |
| 4.3.2 设计蚁群类型行为函数 | 第37页 |
| 4.3.3 孤立点处理方法 | 第37-38页 |
| 4.4 基于超图的蚁群聚类组合 | 第38-40页 |
| 4.5 多蚁群并行聚类组合算法 | 第40-44页 |
| 4.6 聚类性能外部评价法 | 第44-46页 |
| 第五章 实证分析 | 第46-51页 |
| 5.1 算法测试结果 | 第46-47页 |
| 5.2 数据清理 | 第47-48页 |
| 5.2.1 数据收集与标准化 | 第47页 |
| 5.2.2 异常数据清除 | 第47-48页 |
| 5.3 蚁群聚类分析 | 第48-49页 |
| 5.4 研究结果讨论 | 第49-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-54页 |
| 6.1 研究结论 | 第51页 |
| 6.2 研究不足与建议 | 第51-52页 |
| 6.3 商业模式展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表论文 | 第59页 |
