基于在线社交数据的消费偏好识别与分析

• 作者: 李雪茹 高洋
• 来源期刊: 商业经济研究
• 学科: 经济
• 关键词: 在线社交数据 数据挖掘 消费偏好 顾客识别模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 消费市场
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: F724
• 字数: 3831字
• 语种: 中文

摘要

消费偏好一直是营销管理研究与实践的热点问题."互联网+"的实施与自媒体平台的普及,使得消费者需求与偏好在传统研究模式下变得难以预测.本文首先对现有研究进行梳理与总结,重点从顾客识别模型构建与消费偏好研究两个方面进行;其次,利用数据挖掘技术获取顾客的在线社交数据,从而构建顾客识别模型;再次,在顾客识别模型的基础上,提出运用文本特征提取方法、抗噪声聚类算法及语义分析法挖掘数据并对偏好进行识别与分析的思路;最后,对本文进行总结,并提出对未来进一步研究的展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雪茹	西安外国语大学商学院	18	164	8.0	12.0
2	高洋	西安外国语大学商学院	6	11	2.0	3.0