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基于数据挖掘的网络团购选品研究的开题报告 1.研究背景 近年来,随着互联网技术和电子商务的快速发展,网络团购平台逐渐成为消费者购物的主要渠道之一。网络团购平台不仅为消费者提供了方便快捷的购物方式,还为商家提供了广泛的宣传渠道和销售机会,因此得到了广泛的关注和应用。然而,在众多的网络团购产品中,如何选择最优的团购产品成为了消费者和商家所关心的问题。因此,基于数据挖掘技术来分析网络团购产品的选品问题具有重要的实际意义和理论价值。 2.研究目的和意义 本研究旨在使用数据挖掘技术来分析网络团购平台上团购产品的选品问题,探索网络团购产品的选品规律和特征,为消费者和商家提供选品建议和决策支持。具体研究目标包括以下方面: (1)分析网络团购产品的选品规律和特征,探索影响团购产品销售的因素; (2)使用数据挖掘技术建立网络团购产品选品模型,为消费者提供选品建议和决策支持; (3)为商家提供团购产品选品策略和推广建议,促进商品销售和品牌建设。 通过对网络团购产品选品问题的研究,可以为消费者提供更好的购物体验和消费决策,同时也可以为商家提供更好的销售和品牌推广平台。 3.研究内容和方法 本研究的内容主要包括以下方面: (1)数据采集和预处理:通过网络爬虫技术获取网络团购产品数据,对数据进行清洗、去重、缺失值填充和特征选取等预处理操作; (2)数据挖掘方法:采用分类、聚类、关联规则挖掘等数据挖掘方法,分析网络团购产品的选品规律和特征; (3)选品模型构建:基于数据挖掘结果,建立网络团购产品选品模型,为消费者提供选品建议和决策支持; (4)选品策略分析:结合数据挖掘结果和选品模型,为商家提供团购产品选品策略和推广建议,促进商品销售和品牌建设。 4.预期成果和创新点 本研究预期将基于数据挖掘技术来分析网络团购产品的选品问题,主要成果包括: (1)对网络团购产品的选品规律和特征进行深入的探索和分析; (2)建立网络团购产品选品模型,为消费者提供选品建议和决策支持; (3)为商家提供团购产品选品策略和推广建议,促进商品销售和品牌建设; (4)推动数据挖掘技术在网络团购选品问题中的应用和发展。 本研究的创新点主要体现在以下方面: (1)通过数据挖掘技术深入分析网络团购产品的选品问题,探索选品规律和特征; (2)建立基于数据挖掘技术的网络团购产品选品模型,为消费者提供选品建议和决策支持; (3)为商家提供团购产品选品策略和推广建议,促进商品销售和品牌建设。 5.参考文献 [1]WangY,WuJ,YuanC,etal.Understandingthecharacteristicsofdeal-of-the-dayusers[C]//Proceedingsofthe21thACMSIGKDDinternationalconferenceonknowledgediscoveryanddatamining.ACM,2015:1919-1928. [2]LiY,WangX,ChenY,etal.Grouppurchaserecommendationbyidentifyinguserpreferencetransition[C]//2013IEEEInternationalConferenceonDataMiningWorkshop.IEEE,2013:344-351. [3]ChenY,PengM,ZhangF,etal.Grouppurchasepredictionusinglocation-basedtemporaldynamics[C]//WSDM.2014:203-212. [4]LiuB,XiaY,YuY,etal.Miningpurchasebehaviorandpreferencesforrecommendation[C]//Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2009:805-814.