原创《基于粗糙集理论电子商务消费行为预测张艳荣》：本论文主要论述了张艳荣论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：为了解决传统电子商务知识获取瓶颈问题,本文提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,将其应用于电子商务消费行为预测条件属性集约简中,并对产生的规则进行提取和约简,得到了一种新的基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测方法.算例表明该方法预测效果良好.
关键词：粗糙集；电子商务；消费行为预测
中图分类号：F71336 文献标识码：A
一、引言
随着网民的日渐增多,全球加入到电子商务购物热潮的人数持续增长.庞大的网民蕴含的是巨大的商业契机, 2013年,欧洲电商交易总额达到4 969亿美元,我国电商销售总额突破10万亿元.Forrester Research研究公司预测,随着移动网络的广泛使用,2014年电子网络购物消费总额将会再上一个新台阶,以重大节庆作为疯狂购物的潮流将成为主流.为在巨大的市场份额中分得一杯羹,电商企业们也是使出浑身解数.但先知先觉,更加充分、科学地挖掘顾客购买特性,并对其消费行为进行准确预测,从而制定有针对性的营销模式,开辟新的市场,保持顾客忠诚,是电商企业获得成功的重要路径.
和传统实体店购物明显不同,电商购物行为具有多样性和不稳定性.电商购物环境下,顾客获得信息更加具有主观自主选择性.一个设计再精美的购物网站,如果顾客没有光顾,就没有市场！一件再怎么物美价廉的商品,如果顾客没有浏览,也不可能为企业创造商机.因此,如何设计开发电商购物平台,在消费者和企业不具备面对面信息交流的情况下,让顾客主动地选择本企业的产品是我们需要关注的.电子商务平台就是为了方便商家和消费者的沟通,支持消费者网上购物活动而建立的商业站点.网站信息呈现的方式和网站模块组织模式,会对消费者产生很强的刺激作用,影响消费者的购买决策和购买行为.如何利用这一信息界面吸引并影响消费者是网络营销的关键.
有关网络营销顾客消费行为的特征以及预测,相当多的学者做出了较为突出的贡献.何明升（2002）研究了网络消费方式的内在结构及其形成机理.罗新星等（2003）把粗糙集理论的数据挖掘方法应用于电子商务中.金玲玲等（2012）探索了基于差别函数的属性约简算法在电子商务中的应用.但这些研究在把粗糙集理论应用到电子商务中时,没有考虑到电子商务消费数据的不可得性和局限性.于是,有相当多的学者对粗糙集理论的改进算法提出了很好的建议.王明娜（2002）提出了一种改进的粗糙集数据挖掘方法.张艳荣（2012）把改进的粗糙集理论应用于森林病虫害预测.王燕（2007）在其硕士论文中探索了基于粗糙集的属性约简研究.
在上述研究的基础上,本文将以电子商务消费个体背景为基础,从信息学的角度审视电子商务顾客消费行为的全过程以及影响消费者购买决策的因素.由于电子商务消费行为相关的知识量比较大,为了能够快速、准确地从杂乱无章的海量数据中挖掘潜在的有利用价值的信息并用于电子商务消费行为的预测中,本文将粗糙集理论应用于电子商务消费行为的预测过程之中.通过对电子商务消费行为的相关数据进行收集、完备化和离散化,本文提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,并基于此算法对电子商务消费行为的条件属性集进行约简,从而对产生的规则进行提取和约简,得出了一种新的基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测方法.
二、粗糙集理论
（一 ）粗糙集的下近似集和上近似集
K等于（U,S）为给定的知识库,U表示论域,S为U上的等价关系簇,则XU和U上的一个等价关系R∈IND（K）,子集X关于知识R的上近似和下近似的定义分别为：
R（X）等于{x|（x∈U）Λ（[x]R∩X≠）}
R（X）等于{x|（x∈U）Λ（[x]RX）}
集合X的上近似、下近似和边界域如图1所示.
其中,U为论域,表示整个区域包含的元素；论域在等价关系R下的分类模式U/R表示图1中的所有方格组成的集合； R为等价关系,图中为划分整个区域的横竖线.
(二)知识约简
知识库中的知识并不是同等重要的,有些知识是冗余的.知识约简是将一些无关或多余的特征丢掉,在不影响其原有的分析预测功能的前提下,将信息量减少,即在不影响原知识分类的情况下,将n维信息空间{x1,x2,等,xn}减小为m维{x1,x2,等,xm}（m 以下为约简和核的定义,它们是知识约简中两个最基本、最重要的概念. 对于知识库K等于（U,S）和K中的一个等价关系族PS,任意的GP,若G是独立的,且 IND（G）等于IND（P）,则称G是P的一个约简,记为G∈RED（P）.其中,P的全体约简组成的集合用RED（P）表示. 令P为一个等价关系族PS,R∈P,如果INDP等于INDP-{R}成立,则称R为P中不必要的；对给定的知识库K等于（U,S）和知识库中的一个等价关系族PS,对任意的R∈P,若R满足INDP-{R}≠INDP,则称R为P中必要的.P中所有必要关系组成的集合称为P的核,记作CORE（P）. (三)知识表达系统 在智能数据处理中,知识表达占据极其重要的地位.知识表达系统是粗糙集理论中主要的知识表示方法,其基本成分是研究对象的集合.我们可以采用指定对象的基本特征和属性来进行描述,表示为S等于（U,A,V,f）,通常用S等于（U,A）来代替.其中,U表示对象的非空有限集合,即为论域；A表示属性的非空有限集合,即为属性集；V等于∪a∈ a,Va表示属性a的值域；f为U×A→V是一个信息函数,其为每一个对象的每个属性赋予一个信息值,即a∈A,x∈U,f（x,a）∈Va.这样定义的知识表达系统可以方便地用表格表达来实现.知识的表格方法可以看成一种特殊的形式语言,它用符号表达等价关系,这样的数据表成为知识表达系统. 张艳荣论文参考资料： 结论：基于粗糙集理论电子商务消费行为预测张艳荣为关于张艳荣方面的论文题目、论文提纲、马口张艳荣老师论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
