在線品牌忠誠度度量模型理論與方法研究——應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法.pdf

1、“十三五”規(guī)劃明確提出堅持?jǐn)U大內(nèi)需戰(zhàn)略，充分挖掘我國內(nèi)需的巨大潛力，拓展新型消費業(yè)態(tài)。尤其是在以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”背景下，在線消費作為新型消費業(yè)態(tài)的代表正逐漸改變著人們的消費觀念和方式，在線品牌忠誠在在線消費領(lǐng)域具有極其重要的地位，對于刺激消費和實現(xiàn)企業(yè)精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險管控、決策支持、效率提升和產(chǎn)品設(shè)計等商業(yè)模式、商業(yè)形態(tài)甚至商業(yè)思維方面的變革，提升企業(yè)在在線領(lǐng)域的競爭力具有極其重要的意義。應(yīng)用科學(xué)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對在線品牌忠

2、誠進(jìn)行系統(tǒng)分析和研究具有迫切性和必要性。
　　在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，面對在線消費提供的海量數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)的技術(shù)方法已逐漸無法滿足企業(yè)創(chuàng)造和維持品牌忠誠的競爭需求。突出表現(xiàn)在傳統(tǒng)隨機(jī)采樣方法很難定位具有高品牌忠誠度的消費群體;同時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)也無法處理具有海量、混雜和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特性的在線消費行為。在面對龐大量級的在線數(shù)據(jù)，以及如何實時利用在線數(shù)據(jù)鎖定品牌消費群體的需求時，傳統(tǒng)的方法具有局限性。本研究的目的就是構(gòu)建一個在線消費大數(shù)

3、據(jù)時代下的人工智能模型——機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對在線消費者的品牌商品購買行為進(jìn)行聚類，構(gòu)建在線品牌忠誠度度量模型，實現(xiàn)具有相似忠誠度的用戶的聚類，同時實現(xiàn)在線品牌忠誠度的度量。其中，重點研究機(jī)器學(xué)習(xí)路徑、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型構(gòu)建方法，以及模型的檢驗與優(yōu)化方法。
　　本研究圍繞理論研究——模型設(shè)計——模型優(yōu)化的思路，主要完成以下研究工作:
　　(1)在對品牌忠誠度理論進(jìn)行國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述的基礎(chǔ)上，對在線品牌忠誠度大

4、數(shù)據(jù)特性和在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行論述。
　　(2)構(gòu)建在線品牌忠誠度度量模型是本研究的主體，研究過程遵循在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑展開。主要包括:1）品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集，即通過設(shè)計在線數(shù)據(jù)采集模型和爬蟲算法對品牌忠誠度度量相關(guān)的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。2）品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗，即通過設(shè)計在線數(shù)據(jù)檢測算法對品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測;通過設(shè)計在線數(shù)據(jù)清洗算法對品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。3

5、）品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法建模，即根據(jù)特征選擇依據(jù)和特征指標(biāo)定義，通過設(shè)計算法完成模型所需的特征構(gòu)建;在對品牌忠誠度度量模型和模型聚類進(jìn)行數(shù)學(xué)定義的基礎(chǔ)上，通過設(shè)計聚類算法實現(xiàn)模型構(gòu)建。4）品牌忠誠度度量模型檢驗，即根據(jù)內(nèi)部有效性指標(biāo)和外部有效性指標(biāo)定義，通過設(shè)計內(nèi)部有效性檢驗算法實現(xiàn)模型內(nèi)部有效性檢驗;通過設(shè)計外部有效性檢驗算法實現(xiàn)模型外部有效性檢驗。
　　(3)對在線品牌忠誠度度量模型進(jìn)行優(yōu)化是本研究的重點。主要研究工作包

6、括通過數(shù)據(jù)處理優(yōu)化、特征工程優(yōu)化和算法調(diào)整優(yōu)化得到最優(yōu)模型，并從實現(xiàn)在線品牌忠誠度相似用戶聚類和實現(xiàn)在線品牌忠誠程度界定兩個方面對最優(yōu)模型進(jìn)行評價。
　　本研究的創(chuàng)新點主要包括:
　　(1)針對以大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)價值挖掘和以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”下的在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)的特性;以及由此帶來的在線品牌忠誠度數(shù)據(jù)分析方式、分析思維、分析技術(shù)產(chǎn)生顛覆性變革;在線品牌忠誠度數(shù)據(jù)生成的多種因素影響;在線品牌忠誠度數(shù)據(jù)分析的模型

7、和算法高復(fù)雜性等方面，首次進(jìn)行了系統(tǒng)深入的挖掘和剖析，為以互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)為代表的“新經(jīng)濟(jì)”下的在線品牌消費行為及忠誠度的進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。
　　(2)提出機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于在線品牌忠誠度度量的思路，并實現(xiàn)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對在線品牌忠誠度模型進(jìn)行構(gòu)建，其模型定義在借鑒數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的多維數(shù)據(jù)立方體概念的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，進(jìn)一步拓展了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用領(lǐng)域。
　　(3)通過全數(shù)據(jù)分析模式，即樣本等于總體的大數(shù)據(jù)分析模式，實現(xiàn)在線