基于ga-som网络电子商务客户细分研究

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1、ｉ．１Ｕ１２６Ｗ４０９０８占学朽化础毕号分类号：■ＴＰ３９９编号禱－占乂＾ＩＮＮＥＲＭＯＮＧＯＬＩＡＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ砸ｄｂ攀隹繼褒ＭＡ浸Ｔ迟較蛟江浸浸阻胶ＴＡＴＩ（〇Ｍ＼《鸯戴攀隹）基于ＧＡ－ＳＧＭ网络电子商务客户细分研究学院：计算机学院指导教师：刘铁英教授专业：软件工程研巧方向：运筹与智能决策：赵園兰研究生－、．．．－，片、．扣Ｔ＇－．？＊．—１：学校代码：１０１２６

2、学号３１４０９０８５编号：：ＴＰ分类号３９９论文题目基于－Ｓ０Ｍ网络电子商务ＧＡ客户细分研究学院：计貸祈学院专业：软件工程研巧方向：运筹与智能决策姓名：赵国兰指导教师：刘铁英教授２０１６年６月４日原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除本文已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也＜不巧含巧获得巧蒙古大举及其他教育机构的学位或证书而僅用过的材料一同工作的同。与

3、我志棘本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。、、＞学位论文作者签名：私指导教厮签备万备式束、、、旧斯；（谷日期＝占（在学期间研究成果使用承诺书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定：，即内蒙古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并巧国家有关机构、部口送交学位论文的复印件和磯盎，允巧编入有关数据库进行检索，也可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。，、程序）属于．为保护学院和导师的知识产权作者在学期间取得的研究成果（含计篡机软

4、件内蒙古大学计算机学院。作者今后使用渉及在学期间主要研究内容或研究成果Ｉ须征得内，蒙古大学计算机学院就读期间导师的同患：若用于发表论文版权单位必须署名为内寮古大学计算机学院方可投橘或公开发表。堂仿故卞化者豁免：指导巧师歡ｇ：冲球＿！ｂ，ｏ、ｌｉｙ日期；Ｕ（）日巧：ｌｊＡｙ内蒙古大学硕古学位论文基于ＧＡ－ＳＯＭ网络电子商务客户细分硏究摘要一近几年来，电子商务作为种全新的商业运营模式，在市场交易额中的占。有率逐年攀升，同比增长率也在逐步提高２０１４年京东和阿里己己先后上市

5、，＂＂双１１共创５７１亿元的天量交易额，促使电子商务产生质的飞跃。在利益的。因驱动下，电商企业数量增多，其增长速度远超过网络购买客户的增长速度此，电商企业需要改变营销策略，促使其营销模式从产品为中也转变为Ｗ客户为中必，营销方式从大众化转变为差异化，而差异化的营销模式和方式关键。在于客户细分因此，对于有效的客户细分研巧就具有重要的意义和深远的影响。一自组织映射网络（ＳＯＭ）是个无导师监督自主学习神经网络，能够将爵维数据映射到低维网格中，使得大量数据进行聚类分析。但由于ＳＯＭ在竞争学

6、习过程中权值调整倾向于局部最优（ＧＡ），从而减弱了全局最优性而遗传算法；全局寻优能力强、学习速度快。因此，本文构建基于ＧＡ优化ＳＯＭ的组合模型－。ＧＡＳＯＭ，并将其应用到电子商务客户细分中对此，针对ＳＯＭ现有聚类分析研巧现状和存在问题，本文主要完成Ｗ下工作：（１）采用ＧＡ优化ＳＯＭ，选取ＳＯＭ领域调整函数作为ＧＡ最优适应度函。数，有效地规避了权值局部调整的缺点（２）针对传统的ＳＯＭ方法没有期望输出层，无法准确判断聚类效果的优ＳＯＭＳ－ＳＯＭ有监督网络－，首次使用ＳＳＯＭ来劣，本文将改

7、进为有期望输出的判断电子商务客户细分的聚类结果是否最优。－－（３）本文首次将ＳＯＭ、ＧＡＳＯＭ、ＳＳＯＭＨ个模型融合使用，共同应用到电子商务客户细分中。关键词：ＳＯＭ网络；遗传算法；客户细分；数据挖掘Ｉ基于ＧＡ－ＳＯＭ网络电子商务客户细分研巧ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＣＵＳＴＯＭＥＲＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＣＯＭＭＥＲＣＥＢＡＳＥＤＯＮＧＡ－ＳＯＭＮＥＴＷＯＲＫＡＢＳＴＲＡＣＴＩｔｗｔｈｔｈｅｄｒａｍａｔｉｃｄｅｖｅｌｏｔｏｆＥ

8、乂ｒｃｅｔｈｅｕａｎｔｉｔｏｆＥ－ｃｏｍｍｅｒｃｅｎｒｅｃｅｎｙｅａｒｓ，ｉｐｍｅｎｏｍｍｅ，ｑｙｃｏｍａｎｉｅｓｅｘｅｒｉｅｎｃｅｄａｎｏｂｖｉｏｕｓｉｎｃｒｅａｓｉｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｃｏｍｅｔｉｔｉｏｎａｍｏｎｔｈｅｓｅｃｏｍａｎｉｅｓｐｐｇ，ｐｇｐｆｏｒｔｈｅｉｒｃｕｓｔｏｍｅｒｓｗａｓｉｎｃｒ