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利用粒子群的全渠道消費者行為協同決策研究

大小:0.84 MB 人氣: 2017-11-17 需要積分:0

  隨著各大零售商全渠道營銷戰略布局,全渠道消費者數量呈爆炸式增長,對于全渠道消費者的消費行為研究成為熱點。然而連鎖零售供應鏈全渠道消費者消費數據呈現海量、高維的特征。針對這一特征,提出采用協同進化算法對連鎖零售供應鏈全渠道消費者行為進行高維關聯分析。利用粒子群優化算法和自適應遺傳算法各自的優勢,兩個種群同時遍歷,并在兩種群間引入信息交互機制,使兩種群協同進化。實證研究證明協同進化算法應用于連鎖零售供應鏈全渠道消費大數據關聯規則挖掘中,不僅算法的運算速度高,避免了遺傳算法單獨應用時容易陷入局部最優的缺陷,而且還提高了連鎖零售供應鏈全渠道消費者行為關聯規則的大數據挖掘質量,為全渠道消費者購買行為研究提供了新的方法。
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