一、基于电子商务的企业分类模型（论文文献综述）
石力[1]（2021）在《社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究》文中认为随着电子商务的快速发展,参与社区网购的用户与日俱增,同时也为企业积累了大量的运营数据。电商数据中用户的复购行为可以体现用户的偏好,也是电商企业的重要利润来源。如何基于大数据预测用户的复购行为,并提升用户的复购意向成为社区电商平台面临的重要挑战。复购行为预测可用于个性化推荐系统中,识别具有重复购买意向的客户,从而达到精准营销,为用户提供个性化服务的目的。精准挖掘用户行为规律是准确预测复购行为的关键。尽管已有部分学者开展了基于数据统计规律的电商平台推荐算法研究,但在实际应用中仍有许多问题有待解决。如何构建推荐算法,基于数据预测社区电商平台用户的复购行为成为学术界和企业界研究的热点。本文以社区电商平台为基础,从企业实际运营数据出发,通过数学建模的方式研究了基于用户特征的复购行为预测与推荐算法。首先,针对社区电商平台中“用户群体固定”和“用户重复购买”这两个核心特征,提出了改进RFM（Recency、Frequency、Monetary）模型的用户特征提取方法,利用K-means++算法对用户进行聚类分析;其次,基于该用户特征提取模型,构建了客户购买行为特征,研究用户行为预测问题,通过挖掘消费者购买行为数据分布规律,预测消费者重复购买行为;为了保证社区电商的商品推荐准确性,挖掘了T-APP消费数据特征,提出了基于重复购买行为的推荐算法;最后构建了基于数据分析的精准营销决策支持系统,并对营销效果进行了评价。本文主要研究成果如下:1.提出了基于改进RFM模型和K-means++算法的用户聚类模型。针对T-APP平台数据用户群体相对固定、消费商品相对单一化、重复购买性明显的特征,提出了基于改进RFM模型的用户特征提取方法。首先使用正反向标准化方法对指标进行规范化处理;之后利用熵值法分别计算五个指标的权重;最后针对K-means的缺点,利用K-means++算法分析用户价值,提高了用户细分的精准度。2.基于机器学习算法构建了用户复购行为的集成预测模型。通过挖掘消费者购买行为数据分布规律,使用SMOTE-ENN（Synthetic Minority Oversampling Technique）方法解决了样本不平衡问题,并取得了较好结果。使用TPE（Tree-structured Parzen Estimator）优化算法对RF（Random Forests）、XGBooste（Xtreme Gradient Boosting）、Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）的参数进行寻优,避免了复杂的参数优化过程,使用软投票方法对表现较好的RF和Light GBM算法进行融合,结果表明,RF-Light GBM集成模型,与RF、Light GBM、LSTM、CNN-LSTM模型相比较,F1指标更好,模型预测精度更高。3.提出了基于用户重复购买行为的改进推荐算法。基于T-APP历史数据,挖掘出社区电商用户的重复购买行为,提出了一种基于重复购买行为的推荐算法。首先,采用数学建模方法将用户分为稳定兴趣的活跃用户、稳定兴趣的非活跃用户、不稳定兴趣的活跃用户和不稳定兴趣的非活跃用户四类。接着,针对四类用户分别提出活跃用户稳定兴趣的推荐算法,活跃用户不稳定兴趣的推荐算法,非活跃用户稳定兴趣的推荐算法和非活跃用户不稳定兴趣的推荐算法。最后,将改进推荐算法与CF（Collaboration Filtering）算法、SVD（Singular Value Decomposition）算法、SVD++（Singular Value Decomposition++）算法和NMF（Nonnegative Matrix Factorization）算法进行了比较,结果表明改进推荐算法在准确率、召回率和F综合指标上具有明显的优越性。4.构建了基于数据分析的决策支持系统。对T-APP电商平台的原始数据进行数据清洗和数据预处理,并在此基础上验证了SVD++、User＿CF（User-based Collaboration Filtering）和Item＿CF（Item-based Collaboration Filtering）三种推荐算法的适用性。通过算例分析验证了本文提出的改进推荐算法的适用性和优越性。5.基于AISAS（Attention-Interest-Search-Action-Share）改进模型对精准营销效果进行评价。在AISAS模型的基础上结合T-APP实际情况,重新划分用户行为阶段,构建指标体系。运用实际数据进行计算分析,验证了本文提出的评价模型的有效性。本文的主要贡献有以下三点:（1）提出了基于改进RFM模型的用户特征提取方法,利用K-means++算法分析用户价值,提高了用户细分的精准度。（2）建立了用户复购行为的集成预测模型,解决了样本不平衡和超参数优化问题,提高了用户复购行为预测的准确率。（3）引入时间奖惩因子和社区电商商品复购周期,提出了基于复购动态兴趣的推荐算法,并验证了推荐算法的有效性。
张赫楠[2]（2021）在《附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究》文中进行了进一步梳理自20世纪末我国进入网络时代以来,伴随着信息技术的日新月异,网络购物蓬勃发展,目前已进入普及化阶段。近年来,随着我国居民收入水平的持续提升,中产阶级家庭规模不断扩大,国人对海外优质商品的需求强劲增长,消费升级带动跨境网购快速兴起。面对跨境网购用户规模的不断增大,传统跨境网购模式的弊端日渐凸显,跨境电子商务应运而生,跨境网购进入规范化发展阶段。在政府政策的大力支持下,我国跨境进口零售电子商务发展势头迅猛,进口跨境网购平台纷纷涌现,以跨境网购平台为核心的跨境电子商务生态系统逐步成型。在疫情期间,跨境电子商务新业态成为保障外贸稳增长的重要力量。诚然,与发达国家相比,我国跨境网购起步相对较晚,行业的过快扩张同时导致了成熟速度与发展速度难以并行、高增长与高质量无法同步的现实困境,众多跨境网购平台被频繁曝光,消费投诉居高不下,消费者信任水平普遍偏低,行业健康持续发展面临严峻挑战。由此,如何有效建立和维系消费者信任以积极推动行业的生态演进,既是跨境网购平台企业当下亟需解决的难题,亦是我国对外贸易成功转型升级的关键。为解决我国跨境网购高速发展与消费者信任整体偏低的现实矛盾以积极推动我国外贸的稳步增长,本文聚焦跨境电子商务生态系统的核心——跨境网购平台,并以其中的领导者——附属型跨境网购平台为信任客体,基于理性行为理论、信任转移理论、精细加工可能性模型、信息系统成功模型等相关理论,遵循定性分析与定量分析相结合的原则,采用文献研究、思辨归纳、理论移植、问卷调查、实证分析等方法系统探究跨境网购情境下消费者信任的影响因素及作用机理,主要内容包括以下几个方面:（1）梳理了相关基础理论与文献成果。首先,回顾了理性行为理论、计划行为理论、技术接受模型、信任转移理论等网络购物消费者信任领域以及精细加工可能性、信息系统成功模型等信息领域的相关理论,夯实本研究的理论基础。其次,梳理了网络购物消费者信任的前人研究成果,归纳网络购物消费者信任的形成机制和影响因素。再次,综述了跨境网购的相关文献成果,总结跨境网购消费者信任的研究现状。基于对现有研究的思辨评述,明确本文的研究思路。（2）构建了附属型跨境网购平台消费者信任影响因素模型。在相关理论及文献综述基础上,本文基于精细加工可能性模型视角,结合跨境网购情境特征及附属型跨境网购平台特征,从跨境网购子平台内部属性感知、跨境网购子平台外部属性感知和消费者个人因素三个方面提取附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素,并进一步整合信任转移理论,归纳附属型跨境网购平台消费者信任的影响路径,提出了包含中心路径、边缘路径、信任转移路径和调节路径的25条影响路径作用关系假设,据此构建了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素理论模型。（3）检验了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用关系。在理论研究基础上,本文进一步对理论模型及研究假设开展实证检验。在问卷开发阶段,本文明确了测量变量的概念,遵循问卷设计的原则选取测量量表、开发初始问卷,按照规范的问卷设计流程通过访谈法、小规模测试和问卷预试对问卷的内外部质量进行评价,经过反复修订形成具有良好信效度的正式问卷。在正式问卷调查阶段,本文科学确定目标样本容量,采用线上与线下相结合的方式发放调查问卷,最终收集整理得到549份有效样本,其人口统计特征基本符合跨境网购用户画像。在实证分析阶段,本文运用SPSS和AMOS软件对样本数据进行基本统计分析,测量模型通过了信效度检验,样本数据质量较高;在此基础上运用AMOS软件建立结构方程模型,结合SPSS软件开展假设检验,分析结果表明,结构模型的整体配适度较高,25条研究假设中的20条通过了假设检验。（4）提出了跨境网购情境下增强消费者信任的管理建议。通过对实证分析结果的分类讨论,本文归纳了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理,为相关平台企业提出了有益的管理建议:为有效建立和维系消费者信任,企业应注重提升其跨境网购平台的内部质量,着力构建消费者信任的核心路径;切实优化其跨境网购平台的外部属性,努力寻求消费者信任的支持线索;充分利用其境内网购主平台的累积信任,积极推动消费者信任的优势转移;积极应对跨境网购信任的动态变化,及时调整消费者信任的构建策略;密切关注跨境网购消费的个体差异,有效规避消费者信任的不利威胁。通过理论建构与实证分析,本文揭示了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理,得出了具有理论贡献和应用价值的研究结论。附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程符合信息加工原理,消费者对附属型跨境网购平台内外部属性的感知（中心路径和边缘路径）能够积极促进消费者信任水平的提升;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程遵循信任转移机制,境内网购主平台消费者信任能够对其跨境网购子平台消费者信任产生直接和间接的显着正向影响;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程存在路径选择差异,跨境网购经验丰富的消费者更倾向于选择中心路径（感知信息质量和感知服务质量）建立信任,跨境网购经验不足的消费者则更倾向于依据边缘路径（感知平台声誉和感知结构保证）建立信任;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程受到个体心理因素影响,消费者民族中心主义倾向负向调节部分影响因素（感知信息质量、感知服务质量和感知主观规范）对消费者信任的作用强度,从而在一定程度上阻碍了消费者对附属型跨境网购平台的信任建立。与前人研究相比,本研究的创新之处主要体现在以下几个方面:（1）提出了具有现实意义的“附属型跨境网购平台”新概念,引入了新的研究视域,填补了该领域消费者信任影响因素及作用机理的研究空白,提升了跨境网购情境下消费者信任问题的研究深度,为后续研究提供了重要的理论与实证依据。（2）融合精细加工可能性模型和信任转移理论重构了跨境网购情境下消费者信任的影响因素,基于精细加工可能性模型的双路径视角结合研究情境提出了“跨境网购子平台内部属性感知”和“跨境网购子平台外部属性感知”的新命名,明确了不同影响因素的作用机理,实现了既有理论间的有机结合和相互补充。（3）探索了跨境网购情境下消费者信任的转移机制。本文在归纳跨境网购平台消费者信任的一般影响路径基础上,结合附属型跨境网购平台的独特属性,基于信任转移理论提出了“境内网购主平台消费者信任”这一特殊的影响因素,并据此构建了信任转移的直接影响路径和间接影响路径,首次在跨境网购情境下通过实证检验了消费者信任的转移机制,提出了消费者信任建立的新依据。（4）本文以跨境网购经验调节变量反映了跨境网购情境下消费者信任的动态特征,以发展性视角阐释了消费者信任的形成机理,提高了研究模型的适用性,贡献了跨境网购情境下消费者信任研究的新思路,为平台企业制定灵活多元的营销策略提供有益参考。（5）本文通过实证分析在跨境网购情境下支持了既有理论的重要观点,同时践行了基础理论的新应用,以跨境电子商务新业态中的消费者信任为切入点,扩展了既有理论的研究范畴,对于基础理论的动态发展具有积极的推动作用。
刘阳[3]（2021）在《基于交易数据的JDC集团跨境电商营销策略研究》文中进行了进一步梳理
李娜[4]（2021）在《作业成本法在JS电子商务公司的应用研究》文中认为近年来,电子商务行业发展迅速,各种经营模式电商间竞争愈加激烈,尤其是中小企业电商承受着巨大的压力。经营者更加追求成本优势,注重成本效益,从过去传统商业企业仅重视商品成本逐渐转为寻找对商品销售全过程服务的成本控制方法,将降低成本、优化作业流程、不断提高成本管理能力作为增强企业竞争力的重要手段。JS电子商务公司是一家主营收纳、清洁与厨具类家居日用品的专业电商企业,由于其经营依靠第三方电商平台与第三方物流运输,加上间接成本比重已高达30%并在不断提升,因此按照传统按照单一要素分配间接成本的成本方法,提供企业内部管理使用的成本信息失真,已无法帮助企业进行准确的商品定价及部门绩效评价等,需要及时采取有效的成本核算与管理方法提高企业管理水平。文章根据电子商务企业经营与成本特点,结合作业成本法等核算与管理相关理论,研究JS电子商务公司的运营特征及成本管理方法,首先,分析出公司间接成本占比过高,无法准确地提供三大类商品的间接耗费,导致成本核算不准确,成本控制效率低等问题。其次,针对分析后发现的问题,设计JS电子商务公司应用作业成本法的方案,建立成本核算与控制体系。最后,得出作业成本法下可以完全核算进而获取更为有效的成本信息,根据成本动因研究作业,进行作业分析,判断关键作业及不增值作业,准确分析三大类商品能否为企业创造利润,创造多少利润帮助商品定价与制定销售计划。同时明确责任中心与预算体制,促进企业进行合理绩效考评与盈利能力衡量,帮助管理者进行各项决策。
葛颖[5]（2021）在《电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例》文中研究表明电子商务作为解决消费品下乡和农产品流通销售问题的有效途径,一直是政府部门和学术界关注的重点。近年来国家实施了一系列的政策和措施鼓励农村电子商务的发展,例如,农村电子商务连续八年写入中央一号文件;“农业电子商务试点方案”、“互联网+现代农业”、“电子商务进农村综合示范”、“数字乡村”等工作相继启动。在国家的大力推动下,农村电子商务呈现出如火如荼的发展态势,表现为交易规模迅速扩大,全国农村网络零售额从2014年的1800亿元快速增长到2019年的1.7万亿元;从业主体迅速增加,截止到2019年农村网店达到1384万家,带动就业人数超过3000万人;农产品上行规模高速增长,2019年全国农产品网络零售额约3975亿元。我国推动农村电子商务发展的主要目的是利用电子商务这种新型商务技术挖掘农村居民的消费潜力、拉动农产品上行、推动县域经济的发展。然而,电子商务是否实现了带动农产品上行、扩大农户的消费需求、壮大县域经济的初衷?对以上问题的回答,不仅有助于中国农业、农村、农产品电子商务的健康有序发展,而且为农村居民的消费升级提档及县域经济的可持续发展提供了科学合理的建议。基于以上背景,本文运用微观经济学、宏观经济学和计量经济学等相关理论与研究方法,以内蒙古自治区农户的微观调研数据与全国县域社会经济指标为例,识别了电子商务对农户行为与县域经济发展的影响效应,以期回答以下问题:电子商务影响农户行为的机理是怎样的?电子商务对农户行为产生了哪些影响?以及电子商如何推动县域经济的发展?本文的主要研究内容与结论陈述如下:（1）农户电商采纳行为影响因素分析:基于内蒙古的微观实证。电子商务对县域经济发展以及对农户行为产生影响的前提条件是农户采纳电子商务,因此识别农户电子商务采纳行为的影响因素有利于农村电子商务的发展。理论上,无论农户作为生产者还是消费者,都倾向于采纳电子商务,人力资本和社会资本是促使其采纳电子商务的主要因素。然而,基于微观农户数据,运用double-hurdle模型进行实证检验,结果发现,仅人力资本中的受教育年限、社会资本中的通讯支出对农户电商采纳行为具有显着的影响。进一步的主观解释表明,农户电子商务的认知和操作能力限制了其电商采纳行为。（2）电子商务对农户消费行为的影响研究:基于中介效应的分析。目前,农村居民的消费水平严重制约了全国整体消费水平的提升和中国农村经济的高质量发展,电子商务对农村居民消费产生了十分重要的影响。从理论上看,电子商务促进了农户的消费,基于微观农户数据,应用固定效应模型和中介效应模型对电子商务促农户消费进行实证检验,结果发现,电子商务不仅可以促进农户的家庭非生产性消费又可以提高农户的家庭生活性消费;通过增加农户的家庭总收入来提升农户的家庭消费,农户的家庭总收入具有完全的中介效应。（3）电子商务对农户农产品销售行为的影响:基于内蒙古五原县的案例。基于交易成本理论与市场边界理论分析发现,电子商务节省了农户销售农产品的交易成本、扩大了农产品的市场边界。在此基础上,以内蒙古自治区五原县成功利用电子商务销售农产品的农户为例进行实证分析,研究发现,五原县农户在原有产业优势的前提下,多方式规避了农产品鲜活易腐的特性,抓住政策机会,利用农户熟知的社群电商成功销售农产品;此外,电子商务通过扩大市场、提高农产品单位价格、减少交易成本、优化种植结构、延长农业产业链以及羊群效应推动农产品上行。（4）电子商务对县域经济发展的影响:基于电子商务进农村综合示范县的实证分析。从理论上看,“电子商务进农村综合示范”项目通过政策效应、就业效应、产业集聚效应以及人力资本提升效应推动县域经济的发展。为准确评估电子商务对县域经济发展的影响,本文进一步运用多期倍差法实证检验电子商务是否对县域经济发展的产生了影响,结果显示,示范项目对县域经济增长具有显着的推动作用,并且这一结论在安慰剂检验、匹配倍差法检验后依然成立;示范项目对第一、第二、第三产业的带动效果显着,但对第三产业的带动效果最为显着,县域经济由第一第二产业为主导转向第三产业为主导,优化了县域产业结构;示范项目对县域经济发展的政策效应存在地区异质性,对中西部地区县域经济发展的效应大于东部沿海地区。本文的创新之处主要体现在:第一,基于市场与不确定条件下的跨期消费理论分析电子商务对农户消费行为影响机理,同时运用内蒙古农户的微观调研数据,实证检验电子商务对农户消费行为的影响,既丰富了不确定条件下跨期消费理论在电子商务促消费方面的应用,又拓展了电子商务促消费领域农户微观视角的定量研究。第二,基于市场交易成本理论与市场边界理论解释电子商务对农户销售农产品行为的影响,以内蒙古五原县的案例进行分析,发掘电子商务促进农户销售农产品的内在逻辑,全面揭示农户成功利用电子商务销售农产品的特点。第三,提出示范项目通过政策效应、就业效应、产业集聚效应以及人力资本效应推动县域经济的发展,以电子商务进农村综合示范县为例实证检验了电子商务对县域经济发展的影响。上述研究发现,可以为政策制定者制定农村电子商务相关政策提供可靠的决策依据。
刘阳[6]（2021）在《内蒙古电子商务与农业产业链耦合发展研究》文中认为现代竞争,已由产品之间的竞争,转为产业链之间的竞争。但在此过程中,信息不对称、增收速度慢、生产流通脱节、资源集聚不均衡、农产品附加值低等发展不协调现象愈演愈烈。近年来,随着电子商务发展,不仅改变人们生产和生活方式,还赋能农业产业链、助力农民增收。如此背景下,研究和掌握电子商务、农业产业链发展动态,同时深入挖掘电子商务与农业产业链之间的耦合关系,具有促进农业产业链发展的现实意义,而且对丰富和拓展农业产业链相关理论具有重要的研究价值。本文对电子商务和农业产业链耦合关系进行研究,采用“内涵-过程-机理”的整体研究思路,以系统论、系统耦合理论、协同论、产业融合理论等相关理论为指导,剖析二者之间的内涵及特征,构建耦合发展整体研究框架,重点分析2008-2018年内蒙古电子商务与农业产业链耦合发展的时序演变过程,从时间维度揭示内在耦合机理。在宏观层面,依据电子商务与农业产业链耦合研究框架,评价二者耦合发展过程,构建各自的指标体系,得出主要结论:（1）电子商务指标体系的四个二级指标权重分别为业务因素权重49.41%、环境因素19.21%、服务因素15.78%、渠道因素15.60%,渠道方面所占比重较低,通过耦合农业产业链予以优化;（2）农业产业链指标体系的三个二级指标权重分别为技术因素权重53.04%、组织因素26.44%、环境因素20.52%,环境因素中尤为突出的问题是人才培养的投入难以满足现阶段农业经济发展需要;（3）从时间变化过程看,存在协同发展,相互映照。具体表现为内蒙古电子商务与农业产业链耦合协调度从2008年的0.1708到2018年的0.4164稳步上升,呈现出由严重不协调演变为勉强协调;2015年起电子商务发展水平的上升速度要快于农业产业链。对电子商务与农业产业链内在耦合机理进行定量分析,得出主要结论:（1）持续增长,趋于协调发展。电子商务与农业产业链的耦合关系处于低水平、高耦合、勉强调和协调状态,说明电子商务与农业产业链两个子系统之间关系密切,相互影响、相互制约,但是有序程度低,系统内部各要素之间尚未充分发挥作用,要优化电子商务与农业产业链耦合协调路径,向新的有序结构发展;（2）短期波动,长期协整关系。构造VAR模型得出电子商务与农业产业链之间耦合度与耦合协调度有着长期协整的关系,从长远看两个变量之间具有均衡关系,当短期波动偏离长期均衡时,通过短期偏离调整修复,以增加0.13的调整力度使之回到均衡状态,发展为一个长期的、均衡的稳定系统。在微观层面,小农户占内蒙古现有91.22%,仍然是主要的农业组织形式,参与耦合电子商务的农业产业链是实现“小农户和现代农业发展有机衔接”的有效途径。本文选取内蒙古东、中、西部地区具有代表性的农村,先后两年发放问卷进行调研,提供微观数据支持。依次分析农户参与电子商务的影响因素→参与电子商务对农户收入的影响→农户参与耦合电子商务的农业产业链的影响因素,得出主要结论:（1）基于739个农户为研究对象,参与变量、服务质量、交通状况和认知程度对农户参与电子商务有显着正向影响;（2）基于739个农户为研究对象,随着农户收入增加,采用电子商务销售农产品对收入的影响从负相关转变为正相关;（3）基于378个农户为研究对象,种植类型、参与新型经营主体、地区的差异、性别与婚姻状况等变量对农户参与耦合电子商务的农业产业链有显着影响。综合宏观层面、微观层面的研究结论,探索内蒙古电子商务与农业产业链耦合协调路径,提出促进二者耦合协调发展的建议:融入国家区域发展战略;强化农民技能培训;鼓励农民加入新型经营组织;提高农业信息化水平;培育内蒙古特色农产品品牌。本文最大的创新点是借鉴系统论思想将电子商务与农业产业链视作一个完整的耦合系统,并在此基础上构建二者耦合发展整体研究框架,有助对电子商务和农业产业链的时序演化过程和内在耦合机理展开研究。
林萍萍[7]（2021）在《基于情感分析的人机谈判研究》文中提出电子商务的发展使得在线交易日益频繁,在线交易规模也日益扩大。消费者与商家的交互越来越多,不可避免地要进行在线谈判。传统的在线谈判方式是低效的人工谈判,人工谈判已经不能满足广大消费者日益增长的潜在需求。随着人工智能技术的发展,智能主体技术已日益成熟,使得电子商务领域的自动谈判成为了可能。智能主体能够随时与人类进行高效的谈判,节约了大量人工成本。因此,人机谈判吸引越来越多的学者的兴趣。目前有很多关于自动谈判系统的研究,大多数是计算机与计算机的自动谈判系统,而关于人机谈判的研究相对较少。即使有少许关于人机谈判的研究,也往往忽略了人类谈判方的情感因素,不能根据人类谈判方的情感采用相应的谈判策略,从而导致谈判对话生硬,用户体验感较差。设计合理的自动谈判系统可以帮助买家和卖家在合理的时间范围内就价格、数量以及其他条款上达成协议。为此,本文以自动谈判理论、谈判心理学为基础,利用情感分析技术,设计新的谈判策略,并研发出了具备情感能力的人机谈判系统。本文主要有以下几个方面的贡献。第一、综述了情感分析、自动谈判、人机谈判以及对话系统。我们详细分析和比较了情感分析技术以及其广泛应用,对比了情感分析技术在不同领域的应用,并说明可以继续研究的方向。第二、创新性地将情感分析引入到人机谈判中,提出了相应情感分析方法。第三、设计基于情感的人机谈判策略。第四、利用自然语言处理技术、情感分析技术、对话系统技术开发出了人机谈判系统。第五、进行大量实验证实我们融入情感分析的人机谈判系统能够提高谈判双方的联合效用,并且提升人类谈判方的体验感。因此,我们的人机谈判系统是有效的,能很好地满足当下电子商务的需求。
曹越[8]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中研究指明数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
王木子[9]（2021）在《基于在线评论的家具产品消费者满意度研究》文中提出随着电子商务蓬勃发展,家具电子商务市场规模不断壮大。因家具选购的特殊性,网购家具过程中实物体验欠缺、物流配送困难等问题逐渐显现,降低了消费者满意度的同时也制约了家具电子商务发展。电商平台的在线评论内容能够有效反映消费者的购物体验和真实需求。因此,基于在线评论研究网购家具产品消费者满意度的影响因素及其影响机制,对家具电商企业提升消费者满意度和忠诚度,增加产品销量具有必要性和现实意义。本课题通过在线评论文本挖掘和实证分析结合的方法对网购家具产品消费者满意度进行研究。基于消费者评论视角,运用网络爬虫技术获取电商平台家具产品评论数据,利用TF-IDF算法、语义网络以及LDA算法等技术,挖掘影响消费者满意度的因素,结合挖掘结果和家具行业特点,基于ACSI模型构建网购家具产品消费者满意度理论模型。随后通过问卷法收集研究数据357份,运用方差分析研究消费者满意度差异性,并进一步通过相关性分析、回归分析以及中介作用分析等统计学方法,验证模型并分析检验结果,阐明影响网购家具产品消费者满意度的因素及其对满意度的影响机理。研究结果如下:（1）不同消费者特征对网购家具产品的满意度存在差异。（1）男性对网购家具产品的整体满意度显着高于女性;（2）教育水平对外观、环保、做工结构的满意度以及整体满意度存在显着差异,并与满意度呈负相关;（3）月收入对环保、安装服务、客服服务的满意度以及整体满意度具有显着差异,基本呈现月收入越高,满意度越低的现象;（4）地域对环保、物流配送、安装服务、客服服务的满意度以及整体满意度呈现显着差异,一二线等较发达地区相对于三四五线等次发达地区的满意度较低;（5）职业对用料的满意度呈现出显着差异;（6）年龄对任一因素的满意度均未呈现出显着差异。（2）网购家具产品外观、功能、环保、用料、做工结构、感知价值、物流配送、客服服务以及安装服务正向影响消费者满意度,包装保护不影响消费者满意度;按照对满意度的影响力大小排序依次为环保、客服服务、感知价值、外观、做工结构、功能、用料、物流配送、安装服务。（3）感知价值在部分变量对满意度的影响中起到中介作用。外观、环保、用料、做工结构、物流配送、安装服务对满意度产生直接影响的同时,还可以通过感知价值的中介作用对满意度产生间接影响,功能对满意度的影响不受感知价值的中介作用。综上所述,针对家具电商企业提出在线评论管理、产品质量提升、服务策略优化、感知价值提升、顾客精准化管理以及流量触达渠道拓展方面的经营建议。本课题结合探索性研究和验证性研究,为家具电商领域提供了新的研究视角,对家具电商企业提升消费者满意度具有一定实用价值。
冯广威[10]（2021）在《基于数据洞察的M电子商务公司营销策略研究》文中认为科技的创新与发展推动互联网技术应用不断加深,电子商务迅速成为最受欢迎的营销模式之一,随之而来的是数据的大量产生和应用,一切的行为习惯和轨迹可以用数据展示,数据正以前所未有的影响力改变着商业模式的变革。本文以经营进口家居产品类的M电商公司为研究对象,结合STP市场细分理论、4C营销理论,运用PEST、SWOT、波特五力模型分析方法,针对M公司营销策略存在的问题,提出了基于数据洞察的营销策略优化方案,认为企业在营销策略制定和调整上应通过大数据的收集、整理、分析,提取大数据中有价值的信息,实现精准营销。数据不会直接为企业产生创造价值,真正产生价值的是数据经过人为挖掘分析后,应用于企业决策链的各个环节,是企业产生核心竞争力的主要来源之一。本文在构建和应用AARRR漏斗分析、ABC分类分析、RFM顾客价值分析等模型应用和可视化呈现的基础上,运用4Cs营销组合理论,在标签系统化精准洞察消费者偏好、顾客价值分层管理驱动价值转化、共享平台数据打造营销ROI闭环、双通道沟通全天候提高客户留存等四个方面调整优化M电商公司营销策略,充分挖掘数据资源的潜在价值,利用数据洞察为企业营销赋能。
二、基于电子商务的企业分类模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于电子商务的企业分类模型（论文提纲范文）
（1）社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 1.6 论文创新性 |
| 第二章 基本概念与文献综述 |
| 2.1 大数据营销相关理论及应用 |
| 2.1.1 大数据营销理论发展 |
| 2.1.2 大数据营销应用 |
| 2.2 用户细分和用户画像 |
| 2.2.1 用户细分 |
| 2.2.2 用户画像 |
| 2.3 用户购买行为预测和预测方法综述 |
| 2.3.1 用户行为分析 |
| 2.3.2 用户购买行为预测 |
| 2.3.3 预测方法 |
| 2.4 个性化推荐系统及推荐方法综述 |
| 2.4.1 个性化推荐系统综述 |
| 2.4.2 传统个性化推荐主流方法 |
| 2.4.3 改进的推荐算法 |
| 2.5 精准营销效果评价文献综述 |
| 2.5.1 营销效果评价指标体系的构建 |
| 2.5.2 精准营销效果影响因素的分析 |
| 2.5.3 社会化网络背景下精准营销效果评价的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进RFM模型的用户细分研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的RFM模型与K-means++聚类算法 |
| 3.2.1 RFM模型 |
| 3.2.2 改进RFM模型 |
| 3.2.3 K-means++聚类算法 |
| 3.3 数值实验 |
| 3.3.1 原始数据清洗及指标计算 |
| 3.3.2 指标赋权 |
| 3.3.3 K-means++聚类 |
| 3.3.4 用户价值排名及价值分析 |
| 3.3.5 实验结果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习算法的用户复购行为预测研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 客户购买行为特征构建与样本均衡 |
| 4.2.1 用户行为特征提取 |
| 4.2.2 样本均衡 |
| 4.2.3 模型选择 |
| 4.2.4 TPE超参数优化方法 |
| 4.2.5 算法融合 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 数据描述 |
| 4.3.2 评估指标 |
| 4.3.3 采样与数据集划分结果 |
| 4.3.4 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于用户行为特征的T-APP推荐算法研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 符号定义 |
| 5.2.2 用户行为模型 |
| 5.2.3 改进协同过滤算法的模型构建 |
| 5.3 数值实验 |
| 5.3.1 数据的获取 |
| 5.3.2 改进推荐算法的评价指标 |
| 5.3.3 实验方法 |
| 5.3.4 参数的敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于数据分析的精准营销决策支持系统构建 |
| 6.1 系统总体架构 |
| 6.1.1 背景简介 |
| 6.1.2 系统功能架构及开发环境 |
| 6.2 数据处理 |
| 6.2.1 数据采集 |
| 6.2.2 数据清洗 |
| 6.3 数据分析 |
| 6.4 用户画像和商品画像的构建与生成 |
| 6.5 群体画像的精准生成 |
| 6.5.1 数据的采集与处理 |
| 6.5.2 用户标签的生成 |
| 6.5.3 方法选择与实验 |
| 6.5.4 画像的结果展示 |
| 6.6 改进推荐算法适用性分析 |
| 6.6.1 现有算法适用性分析 |
| 6.6.2 针对活跃用户的改进推荐算法评价 |
| 6.6.3 针对非活跃用户的改进推荐算法评价 |
| 6.6.4 结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 基于AISAS模型的精准营销效果评价 |
| 7.1 精准营销效果评价指标体系的构建 |
| 7.1.1 精准营销的效果评价指标体系构建的原则 |
| 7.1.2 精准营销效果评价模型的构建 |
| 7.1.3 精准营销效果评价指标体系的构建 |
| 7.2 指标权重的确定 |
| 7.2.1 确定指标权重的方法 |
| 7.2.2 各指标的权重 |
| 7.3 数据准备与数据处理 |
| 7.3.1 数据准备 |
| 7.3.2 数据标准化处理 |
| 7.4 精准营销效果计算 |
| 7.5 精准营销效果验证 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1.K-means++聚类算法核心代码 |
| 附录 2.复购行为预测核心代码 |
| 附录 3.改进推荐算法核心代码 |
| 附录 4.T-APP大数据精准营销效果专家咨询表 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 答辩委员会决议书 |
（2）附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的及研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 理论基础概述 |
| 2.1.1 网络购物消费者信任相关理论基础 |
| 2.1.2 精细加工可能性模型 |
| 2.1.3 信息系统成功模型 |
| 2.2 网络购物消费者信任研究综述 |
| 2.2.1 网络购物消费者信任的概念研究 |
| 2.2.2 网络购物消费者信任的形成机制研究 |
| 2.2.3 网络购物消费者信任的影响因素研究 |
| 2.3 跨境网购相关研究综述 |
| 2.3.1 跨境网购的概念及分类研究 |
| 2.3.2 跨境网购平台的概念及分类研究 |
| 2.3.3 跨境网购消费者信任的相关研究 |
| 2.4 研究现状评述 |
| 2.4.1 研究成果评述 |
| 2.4.2 研究不足评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 假设提出与模型构建 |
| 3.1 影响因素提取 |
| 3.1.1 跨境网购子平台内部属性感知 |
| 3.1.2 跨境网购子平台外部属性感知 |
| 3.1.3 消费者个人因素 |
| 3.2 影响路径归纳与作用关系假设 |
| 3.2.1 中心路径作用关系假设 |
| 3.2.2 边缘路径作用关系假设 |
| 3.2.3 信任转移路径作用关系假设 |
| 3.2.4 调节路径作用关系假设 |
| 3.3 理论模型构建 |
| 3.3.1 理论模型框架 |
| 3.3.2 研究假设总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 问卷设计与数据收集 |
| 4.1 初始问卷开发 |
| 4.1.1 问卷设计依据 |
| 4.1.2 初始量表选取 |
| 4.1.3 问卷结构安排 |
| 4.1.4 问卷质量评价 |
| 4.2 初始问卷预试 |
| 4.2.1 预试问卷收集 |
| 4.2.2 量表项目分析 |
| 4.2.3 量表信度分析 |
| 4.2.4 探索性因子分析 |
| 4.3 正式问卷调查 |
| 4.3.1 调查样本选取 |
| 4.3.2 调查数据收集 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据分析与假设检验 |
| 5.1 数据分析方法 |
| 5.1.1 结构方程模型 |
| 5.1.2 多元线性回归 |
| 5.2 基本统计分析 |
| 5.2.1 同源偏差检验 |
| 5.2.2 描述性统计分析 |
| 5.2.3 信度与效度检验 |
| 5.3 模型分析与假设检验 |
| 5.3.1 结构模型分析 |
| 5.3.2 中介效应分析 |
| 5.3.3 调节效应分析 |
| 5.3.4 假设检验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结果讨论与管理建议 |
| 6.1 结果讨论 |
| 6.1.1 中心路径作用关系讨论 |
| 6.1.2 边缘路径作用关系讨论 |
| 6.1.3 信任转移路径作用关系讨论 |
| 6.1.4 调节路径作用关系讨论 |
| 6.2 管理建议 |
| 6.2.1 着力提升跨境网购平台的内部质量 |
| 6.2.2 切实优化跨境网购平台的外部属性 |
| 6.2.3 充分利用境内网购平台的累积信任 |
| 6.2.4 积极应对跨境网购信任的动态变化 |
| 6.2.5 密切关注跨境网购消费的个体差异 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究结论与研究展望 |
| 7.1 研究结论与研究贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 研究贡献 |
| 7.2 研究局限与研究展望 |
| 7.2.1 研究局限 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 跨境网购平台消费者信任影响因素调查问卷 |
| 作者简介及在学期间科研成果 |
| 致谢 |
（4）作业成本法在JS电子商务公司的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容、方法及框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 本文框架 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 基本概念及相关理论概述 |
| 2.1 作业成本法相关概述 |
| 2.1.1 作业成本法含义 |
| 2.1.2 作业成本法的要素 |
| 2.1.3 作业成本管理原理与结构 |
| 2.1.4 作业成本法与传统成本法的区别 |
| 2.2 电子商务企业成本相关理论 |
| 2.2.1 电子商务企业及其特点 |
| 2.2.2 电子商务企业各成本构成 |
| 2.2.3 作业链、价值链及供应链电子商务理论 |
| 2.2.4 电子商务企业成本核算的一般方法 |
| 2.3 作业成本核算设计流程 |
| 2.3.1 作业成本法核算的原理 |
| 2.3.2 实施作业成本法的具体程序 |
| 第三章 JS电子商务公司成本现状及问题分析 |
| 3.1 JS电子商务公司简介 |
| 3.1.1 JS电子商务公司概况 |
| 3.1.2 JS电子商务公司经营特征 |
| 3.1.3 JS电子商务公司组织结构及业务流程 |
| 3.1.4 JS电子商务公司经营现状分析 |
| 3.2 JS电子商务公司的成本现状 |
| 3.2.1 JS电子商务公司成本的构成 |
| 3.2.2 JS电子商务公司现行的成本核算方法 |
| 3.2.3 JS电子商务公司成本管理现状 |
| 3.3 JS电子商务公司的成本核算与管理存在的问题 |
| 3.3.1 JS电子商务公司存在的成本核算问题 |
| 3.3.2 JS电子商务公司存在的成本管理问题 |
| 3.4 JS电子商务公司运用作业成本法的可行性和必要性分析 |
| 3.4.1 运用作业成本法的可行性分析 |
| 3.4.2 运用作业成本法的必要性分析 |
| 第四章 JS电子商务公司运用作业成本法的方案设计 |
| 4.1 作业成本法下核算体系建立 |
| 4.1.1 JS电子商务公司运用作业成本法的理论指导 |
| 4.1.2 JS电子商务公司作业成本法核算模型的建立 |
| 4.1.3 JS电子商务公司应用作业成本法账户设置 |
| 4.2 作业成本法下控制体系建立 |
| 4.2.1 成本控制体系的构建原则 |
| 4.2.2 建立控制体系前准备工作 |
| 4.2.3 设立具体控制体系 |
| 4.3 JS电子商务公司实施作业成本法可能存在的难点及解决方法 |
| 4.3.1 实施作业成本法过程中可能存在的难点 |
| 4.3.2 解决可能存在难点的相关方法 |
| 第五章 JS电子商务公司运用作业成本法的方案实施 |
| 5.1 作业成本法下成本核算的实施 |
| 5.1.1 直接成本计算 |
| 5.1.2 间接成本计算 |
| 5.1.3 作业成本法下的账务处理 |
| 5.1.4 与现行成本核算方法下的比较 |
| 5.2 作业成本法下的控制体系实施 |
| 5.2.1 确定关键作业与分析作业增值性 |
| 5.2.2 建立预算机制 |
| 5.2.3 构建部门层次成本控制 |
| 5.2.4 落实事后反馈 |
| 5.3 作业成本法下的成本信息的应用 |
| 5.3.1 进行商品盈利能力分析 |
| 5.3.2 进行作业评价 |
| 5.3.3 内部管理贯彻责任会计制度 |
| 第六章 研究结论与不足 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（5）电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电子商务对农户行为的影响 |
| 1.2.2 电子商务对县域经济发展的影响 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 数据及资料来源 |
| 1.5.1 二手数据资料 |
| 1.5.2 实地考察与访谈资料 |
| 1.5.3 问卷调查数据 |
| 1.6 创新点与不足之处 |
| 1.6.1 创新点 |
| 1.6.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 其他相关概念 |
| 2.1.3 相近概念之间的辨析 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 农户行为理论 |
| 2.2.2 消费者行为理论 |
| 2.2.3 人力资本理论 |
| 2.2.4 社会资本理论 |
| 2.2.5 市场均衡理论 |
| 2.2.6 区域经济发展理论 |
| 2.3 理论框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 内蒙古农村电子商务发展现状及存在问题 |
| 3.1 内蒙古农村电子商务发展现状 |
| 3.1.1 内蒙古农村互联网宽带接入用户规模变化 |
| 3.1.2 内蒙古农村电商规模与其他省市的比较 |
| 3.2 内蒙古农村电子商务的发展特点 |
| 3.2.1 政策支持 |
| 3.2.2 农村电子商务支撑服务体系建设 |
| 3.2.3 示范县农村电子商务发展 |
| 3.3 农民电子商务应用情况 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 农户网购程度 |
| 3.3.3 农户网购技能熟练度 |
| 3.3.4 农户网购平台 |
| 3.3.5 农户网购原因 |
| 3.4 内蒙古农村电子商务发展存在的问题 |
| 3.4.1 农村电商的推动政策与实际需求存在偏差 |
| 3.4.2 配套资金的下放与使用不合理 |
| 3.4.3 村级电子商务服务站作用未充分发挥 |
| 3.4.4 冷链物流的高成本限制了农产品上行 |
| 3.4.5 农产品产业链各环节均存在不利于农产品上行的因素 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 农户电商采纳行为影响因素分析:基于内蒙古的微观实证 |
| 4.1 农户电商采纳行为理论模型 |
| 4.1.1 农户电商采纳理论模型:消费者电商采纳分析 |
| 4.1.2 农户电商采纳理论模型:生产者电商采纳分析 |
| 4.2 文献综述与研究假说 |
| 4.2.1 人力资本与农户电商采纳行为 |
| 4.2.2 社会资本与农户电商采纳行为 |
| 4.3 数据来源、模型构建与变量选取 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 变量选取 |
| 4.4 实证结果分析 |
| 4.4.1 农户采纳电子商务行为描述性分析 |
| 4.4.2 模型估计结果分析 |
| 4.4.3 模型稳健性检验 |
| 4.4.4 农户不愿意采纳电子商务的原因分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 电子商务对农户消费行为的影响研究:基于中介效应的分析 |
| 5.1 理论分析框架 |
| 5.1.1 电子商务影响农户消费行为的机理 |
| 5.1.2 电子商务影响农户消费行为的中介效应机理 |
| 5.2 模型与数据 |
| 5.2.1 模型设置 |
| 5.2.2 变量构建 |
| 5.2.3 数据说明 |
| 5.3 描述性统计与实证结果 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 基本模型的回归分析 |
| 5.3.3 中介效应的检验结果 |
| 5.4 结论与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 电子商务对农户农产品销售行为的影响:基于内蒙古五原县的案例 |
| 6.1 相关文献综述 |
| 6.1.1 有关的经济学解释 |
| 6.1.2 有关的文献综述 |
| 6.2 研究方法与案例来源 |
| 6.2.1 研究方法 |
| 6.2.2 案例来源 |
| 6.3 案例分析 |
| 6.3.1 电子商务改变农户农产品销售行为的机理 |
| 6.3.2 农户通过电子商务销售农产品的特点 |
| 6.3.3 农户通过电子商务销售农产品过程中存在的问题 |
| 6.4 理论分析 |
| 6.4.1 电子商务促进农户销售农产品的模式 |
| 6.4.2 电子商务对农户农产品销售行为的影响 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 电子商务对县域经济发展的影响:以电子商务进农村综合示范县为例 |
| 7.1 理论分析与研究假说 |
| 7.2 模型构建与变量描述 |
| 7.2.1 模型选择 |
| 7.2.2 数据来源 |
| 7.2.3 变量设置与描述性统计 |
| 7.3 实证分析 |
| 7.3.1 倍差法的前提假设条件 |
| 7.3.2 示范项目对县域经济增长影响的结果分析 |
| 7.3.3 稳健性检验 |
| 7.3.4 示范项目对县域产业结构优化的结果分析 |
| 7.3.5 地区异质性检验 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 主要结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 内蒙古农村电子商务发展成就与问题并存 |
| 8.1.2 人力资本、社会资本促进了农户的电子商务采纳行为 |
| 8.1.3 电子商务提升了农户的家庭消费 |
| 8.1.4 电子商务成为农户销售农产品的新载体 |
| 8.1.5 电子商务推动县域经济发展效果显着 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 优化农村电子商务相关政策 |
| 8.2.2 积极完善推动农产品上行的基础体系 |
| 8.2.3 加大对普通农民电商知识的宣讲 |
| 8.2.4 基于已有产业优势发展农村电子商务 |
| 8.2.5 “引进+培育+合作”吸引电子商务人才 |
| 8.2.6 依托电子商务优化县域产业结构 |
| 8.3 进一步展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（6）内蒙古电子商务与农业产业链耦合发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 农业产业链研究 |
| 1.2.2 电子商务产业研究 |
| 1.2.3 电子商务和农业产业链耦合发展研究 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究目的、拟解决的关键问题与研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 数据来源 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 创新之处与不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 存在的不足 |
| 2 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 产业链、价值链及供应链 |
| 2.1.2 电子商务、农业电子商务及农产品电子商务 |
| 2.1.3 耦合度及耦合协调度 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 系统论 |
| 2.2.2 系统耦合理论 |
| 2.2.3 协同论 |
| 2.2.4 产业融合理论 |
| 2.3 电子商务与农业产业链耦合发展理论 |
| 2.3.1 农业产业链理论 |
| 2.3.2 网络外部性和平台理论 |
| 2.3.3 创新扩散理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电子商务与农业产业链耦合发展的理论分析 |
| 3.1 电子商务与农业产业链耦合发展内涵和特征 |
| 3.1.1 电子商务与农业产业链耦合发展现状 |
| 3.1.2 电子商务与农业产业链耦合发展内涵 |
| 3.1.3 电子商务与农业产业链耦合发展特征 |
| 3.2 电子商务与农业产业链耦合发展协调机制 |
| 3.2.1 政府机制 |
| 3.2.2 人力机制 |
| 3.2.3 产业机制 |
| 3.3 电子商务与农业产业链耦合研究框架的设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于宏观数据的电子商务与农业产业链耦合发展评价 |
| 4.1 电子商务与农业产业链耦合发展评价指标体系 |
| 4.1.1 指标体系的构建 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.1.3 指标的处理及权重计算 |
| 4.2 电子商务与农业产业链耦合度与耦合协调度测算 |
| 4.2.1 耦合度与耦合协调度测算 |
| 4.2.2 耦合发展关系的描述分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 电子商务与农业产业链耦合机理分析 |
| 5.1 电子商务与农业产业链耦合协调关系分析 |
| 5.1.1 综合发展水平的时序特征 |
| 5.1.2 耦合度的时序特征 |
| 5.1.3 耦合协调度的时序特征 |
| 5.2 电子商务与农业产业链耦合协整关系分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于微观数据分析电子商务与农业产业链耦合发展及其影响 |
| 6.1 农户参与电子商务的影响因素分析 |
| 6.1.1 研究假说 |
| 6.1.2 研究设计 |
| 6.1.3 农户参与电子商务满意度的影响分析 |
| 6.1.4 参与电子商务对农户收入的影响 |
| 6.2 农户参与电子商务耦合农业产业链的影响因素 |
| 6.2.1 数据来源 |
| 6.2.2 问卷样本特征 |
| 6.2.3 研究方法 |
| 6.2.4 问卷分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 电子商务与农业产业链耦合协调路径优化 |
| 7.1 电子商务耦合农业产业链延长化-纵向一体化 |
| 7.2 电子商务耦合农业产业链规模化-横向一体化 |
| 8 电子商务与农业产业链耦合发展研究结论及对策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 促进电子商务与农业产业链耦合协调发展的对策建议 |
| 8.2.1 提高区域协同作用,融入国家区域发展 |
| 8.2.2 提高技术因素含量,强化农民技能培训 |
| 8.2.3 提高组织因素含量,加入新型经营主体 |
| 8.2.4 提高环境因素含量,增强农业信息水平 |
| 8.2.5 提高农业的软实力,培育特色产品品牌 |
| 8.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）基于情感分析的人机谈判研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 动机 |
| 1.2.1 情感因素对于人类谈判的影响 |
| 1.2.2 情感因素对于人机谈判的影响 |
| 1.2.3 研发基于情感的人机谈判系统的意义 |
| 1.3 研究思路和技术路线 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于机器学习的情感分析 |
| 2.2.1 基于线性分类器的方法 |
| 2.2.2 基于概率分类器的方法 |
| 2.2.3 其它基于机器学习的方法 |
| 2.2.4 讨论 |
| 2.2.5 小结 |
| 2.3 基于深度学习的情感分析 |
| 2.3.1 基于卷积神经网络的方法 |
| 2.3.2 基于循环神经网络的方法 |
| 2.3.3 混合的方法 |
| 2.3.4 其它基于深度学习的方法 |
| 2.3.5 多模态的情感分析 |
| 2.3.6 小结 |
| 2.4 情感分析技术的应用 |
| 2.4.1 商业应用 |
| 2.4.2 中国的智能客服系统 |
| 2.4.3 非商业应用 |
| 2.4.4 关系和事件预测 |
| 2.4.5 对话系统 |
| 2.4.6 讨论与挑战 |
| 2.4.7 小结 |
| 2.5 自动谈判 |
| 2.5.1 机器对机器的自动谈判 |
| 2.5.2 人机自动谈判 |
| 2.6 对话系统 |
| 2.6.1 对话理解 |
| 2.6.2 对话管理 |
| 2.6.3 对话生成 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 系统结构及原理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型定义 |
| 3.3 系统框架 |
| 3.4 系统主函数 |
| 3.5 界面设计 |
| 3.6 情感分类 |
| 3.6.1 情感分类标准 |
| 3.6.2 情感强度分类标准 |
| 3.6.3 情感关键词库 |
| 3.7 意图特征和情感特征抽取 |
| 3.7.1 意图特征抽取 |
| 3.7.2 情感特征抽取 |
| 3.8 意图分类 |
| 3.9 情感分类 |
| 3.10 价格特征词及其值抽取 |
| 3.11 谈判决策 |
| 3.11.1 安抚策略 |
| 3.11.2 让步策略 |
| 3.11.3 谈判算法 |
| 3.12 生成回复 |
| 3.13 本章小结 |
| 第4章 系统的实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 收集语料与预处理 |
| 4.3 交互界面 |
| 4.4 意图和情感特征抽取 |
| 4.5 意图识别与分类 |
| 4.6 情感识别与分类 |
| 4.7 价格特征及其值抽取 |
| 4.8 谈判策略 |
| 4.9 生成回复 |
| 4.10 本章小结 |
| 第5章 谈判实例与分析 |
| 5.1 谈判成功样例分析 |
| 5.2 谈判破裂样例分析 |
| 5.3 两样例总分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统评估与分析 |
| 6.1 意图和情感分类模型的性能评估 |
| 6.2 谈判成功率 |
| 6.3 谈判结果的效用 |
| 6.4 人类谈判对手满意度 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结束语 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 部分意图语料 |
| A.1 问候意图类 |
| A.2 讲价意图类 |
| A.3 破裂意图类 |
| A.4 成交意图类 |
| 附录B 部分情感语料 |
| B.1 愤怒情感类 |
| B.2 生气情感类 |
| B.3 失望情感类 |
| B.4 着急情感类 |
| B.5 担心情感类 |
| B.6 委屈情感类 |
| B.7 高兴情感类 |
| B.8 感激情感类 |
| 附录C 部分回复模板 |
| C.1 愤怒回复模板库 |
| C.2 生气回复模板库 |
| C.3 失望回复模板库 |
| C.4 着急回复模板库 |
| C.5 担心回复模板库 |
| C.6 委屈回复模板库 |
| C.7 高兴回复模板库 |
| C.8 感激回复模板库 |
| C.9 问候类回复模板库 |
| C.10 讲价类回复模板库 |
| C.11 破裂类回复模板库 |
| C.12 成交类回复模板库 |
| 读硕期间获得的成果与奖励 |
| 致谢 |
（8）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于在线评论的家具产品消费者满意度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 家具电子商务研究现状 |
| 1.3.2 在线评论文本挖掘研究现状 |
| 1.3.3 消费者满意度研究现状 |
| 1.3.4 研究不足及发展趋势 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 家具产品电子商务 |
| 2.1.1 家具产品 |
| 2.1.2 家具电子商务经营模式 |
| 2.2 消费者满意度 |
| 2.2.1 消费者满意度概念 |
| 2.2.2 消费者满意度指数模型 |
| 2.3 在线评论 |
| 2.3.1 在线评论内涵 |
| 2.3.2 在线评论特征 |
| 2.4 文本挖掘 |
| 2.4.1 文本挖掘流程 |
| 2.4.2 文本挖掘技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于在线评论的家具产品消费者满意度影响因素分析 |
| 3.1 家具产品在线评论数据收集 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据采集 |
| 3.2 家具产品在线评论数据预处理 |
| 3.2.1 数据清洗 |
| 3.2.2 中文分词 |
| 3.2.3 去除停用词 |
| 3.3 家具产品消费者满意度影响因素分析 |
| 3.3.1 家具产品在线评论关键词提取 |
| 3.3.2 基于语义网络的特征关联分析 |
| 3.3.3 基于LDA主题模型的影响因素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于在线评论的家具产品消费者满意度研究设计 |
| 4.1 网购家具产品消费者满意度模型构建 |
| 4.1.1 研究模型 |
| 4.1.2 变量描述 |
| 4.1.3 研究假设 |
| 4.2 网购家具产品消费者满意度问卷设计与数据收集 |
| 4.2.1 问卷结构与量表设计 |
| 4.2.2 问卷前测与修改 |
| 4.2.3 问卷发放与回收 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 网购家具产品消费者满意度实证分析 |
| 5.1 描述性统计分析 |
| 5.1.1 消费者特征变量统计 |
| 5.1.2 消费者网购家具偏好统计 |
| 5.1.3 研究变量统计 |
| 5.2 信度和效度检验 |
| 5.2.1 信度检验 |
| 5.2.2 效度检验 |
| 5.3 消费者特征变量对满意度的方差分析 |
| 5.4 网购家具产品消费者满意度模型检验 |
| 5.4.1 相关性分析 |
| 5.4.2 回归分析 |
| 5.4.3 中介作用分析 |
| 5.5 研究假设检验及模型修正 |
| 5.5.1 研究假设检验 |
| 5.5.2 模型修正 |
| 5.6 家具电商企业消费者满意度提升策略 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 附录1:调查问卷 |
| 附录2:核心代码 |
（10）基于数据洞察的M电子商务公司营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.4.1 研究视角 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究结论 |
| 2 概念界定和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 电子商务 |
| 2.1.2 精准营销 |
| 2.1.3 数据洞察 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 4C营销组合策略理论 |
| 2.2.2 STP市场细分理论 |
| 2.2.3 顾客让渡价值理论 |
| 2.2.4 产品生命周期理论 |
| 3 M电子商务公司经营状况与营销策略现状分析 |
| 3.1 经营状况分析 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 公司发展历程 |
| 3.2 公司营销环境分析 |
| 3.2.1 PEST分析 |
| 3.2.2 SWOT分析 |
| 3.2.3 波特五力模型分析 |
| 3.3 公司基于4C营销策略现状及问题分析 |
| 3.3.1 顾客策略现状及问题 |
| 3.3.2 成本策略现状及问题 |
| 3.3.3 便利策略现状及问题 |
| 3.3.4 沟通策略现状及问题 |
| 4 M电子商务公司基于数据洞察的营销策略调整优化 |
| 4.1 洞察用户画像精准市场定位 |
| 4.1.1 数据收集与获取 |
| 4.1.2 建立企业数据库 |
| 4.1.3 搭建洞察指标体系 |
| 4.1.4 模型构建与应用 |
| 4.2 基于4Cs理论营销组合策略调整优化 |
| 4.2.1 标签系统化精准洞察消费者偏好 |
| 4.2.2 顾客价值分层管理驱动价值转化 |
| 4.2.3 共享平台数据打造营销ROI闭环 |
| 4.2.4 双通道沟通全天候提高客户留存 |
| 5 保障措施与预期效果分析 |
| 5.1 保障措施 |
| 5.1.1 引进数据分析系统与人才 |
| 5.1.2 强化相关分析工具与研究 |
| 5.1.3 保障数据挖掘深度与广度 |
| 5.1.4 合法途径获取数据与保护 |
| 5.2 预期效果 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于电子商务的企业分类模型（论文参考文献）
- [1]社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究[D]. 石力. 北京化工大学, 2021(02)
- [2]附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究[D]. 张赫楠. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于交易数据的JDC集团跨境电商营销策略研究[D]. 刘阳. 兰州财经大学, 2021
- [4]作业成本法在JS电子商务公司的应用研究[D]. 李娜. 西安石油大学, 2021(12)
- [5]电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例[D]. 葛颖. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [6]内蒙古电子商务与农业产业链耦合发展研究[D]. 刘阳. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [7]基于情感分析的人机谈判研究[D]. 林萍萍. 广西师范大学, 2021(09)
- [8]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [9]基于在线评论的家具产品消费者满意度研究[D]. 王木子. 南京林业大学, 2021(02)
- [10]基于数据洞察的M电子商务公司营销策略研究[D]. 冯广威. 中原工学院, 2021(09)