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基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究.pdf

基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究.pdf

上传者: 碧落侍郎 2013-03-24 评分1 评论0 下载30 收藏0 阅读量405 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究pdf》,可适用于项目管理领域,主题内容包含收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目(,)上海市重点学科建设项目(S)作者简介:倪静(),女,上海人,讲师,在职博士,主要研究方向符等。

收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目(,)上海市重点学科建设项目(S)作者简介:倪静(),女,上海人,讲师,在职博士,主要研究方向为管理信息系统、电子商务、复杂网络(nijingcom)严广乐(),男,教授,博导,主要研究方向为复杂系统叶林(),男,硕士研究生,主要研究方向为工业工程、智能优化仲梁维(),男(通信作者),教授,主要研究方向为PDM、ERP基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究*倪静,严广乐,叶林,仲梁维(上海理工大学管理学院,上海)摘要:利用某电子商务网站的顾客消费数据展开实证研究,发现电子商务顾客消费网络体现出复杂网络的典型特征。通过对该网络的项目度分布及群聚特征的深入研究,从复杂网络的视角重新审视了电子商务中顾客消费行为的群聚性。针对电子商务中顾客消费的群聚行为及忠诚顾客对顾客群体行为的影响提出一种假设模式,并构建了一个电子商务顾客消费网络的演化)传播)免疫计算机模型进行模拟验证,为研究电子商务企业中顾客群体行为提供了一个新的探索和尝试。关键词:复杂网络电子商务群聚性演化传播免疫中图分类号:TP文献标志码:A文章编号:()do:ijissnSpreadingmodelofelectroniccommerceclusterconsumptionbasedoncomplexnetworkNIJing,YANGuangle,YELin,ZHONGLiangwei(SchoolofBusiness,UniversityofShanghaiforScienceTechnology,Shanghai,China)Abstract:ThispaperresearchedtheconsumptiondataofcustomersinoneecommercewebsiteatfirstItfoundthatecommercecustomerconsumingnetworkreflectedthetypicalcharacteristicsofcomplexnetworksThroughindepthstudyaboutthedegreeofprojectdistributioninnetworksandthecharacteristicsofclustering,thispaperreexaminedthestrategicsignificanceabouttheclusteringconsumingbehaviorandcustomerloyaltyinecommercefromtheviewofcomplexnetworksInaddition,presentedahypotheticalmodeldealingwiththeclusteringconsumingbehaviorofcustomersandtheinfluenceofgroupbehaviorbyloyalcustomersinecommerceandbuiltanevolutionspreadmimunitycomputermodelbasedonecommercecustomerconsumingnetworktodosmiulationverificationThusprovidedanewexplorationsandattemptsforstudyingcustomersgroupbehaviorinecommercebusinessesKeywords:complexnetworkselectroniccommerceclusteringevolutionspreadmimunity电子商务具有其他任何市场都难有的高增长率,越来越多的企业把网络视为提供客户服务和保持业务增长的重要工具,因而试图通过各种理论与方法(如数据挖掘和系统动力学等)来分析电子商务顾客的购买行为,研究影响顾客忠诚的各种因素。然而由于电子商务存在网络顾客多变性、顾客行为多样性等复杂性特征,难以从某一方面研究整个网络的变化行为。研究方法及研究思路本文对以往文献资料总结后,对电子商务中顾客忠诚的研究可以简要地以图所示的概念模型来表示。大量的实证研究和统计数据证明了顾客忠诚度对企业利益的重要作用和影响,因此,导致企业和学术界对顾客忠诚度均产生了较大的关注。通过文献整理,以往对顾客忠诚的研究一般都侧重在顾客忠诚度的决定因素,影响因素以及维系因素的确定、评价、测量等方面,如图的左侧虚线框中所示。然而笔者认为,顾客忠诚度体现在顾客对电子商务企业产品持续稳定的购买行为上,如图右侧虚线框,同时顾客之间的交流也会直接影响消费者的购买行为,只有产生持续稳定的消费购买行为才能真正为企业带来持续增长的利益。但是本研究发现,目前对于顾客之间交互作用而影响购买行为的理论研究较少,而且电子商务企业中存在顾客的多样性、变动性等高度复杂的特点,网络顾客之间相互作用影响模式对于笔者而言基本上处于黑箱的状态,为此笔者尝试使用探索复杂性的新工具)))复杂网络来对这个黑箱展开探索研究,期望能够抛砖引玉,为以后的研究探索新的研究方向和方法。本文的研究思路将按照以下思路展开:以某小型BC电子商务企业网站的实际顾客消费行为数据进行实证研究,证明顾客的行为关系网可以构建为复杂网络,为接下来使用复杂网络作为研究工具奠定理论的基础。通过对实证研究的抽象分析,构建复杂网络的演化)传播)免疫计算机模型,展开对顾客忠诚与顾客交互作用模式的探索,最后借助计算机仿真技术对提出的模型进行验证,以说明其研究方法的有效性。第卷第期年月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersVolNoMar实证研究电子商务网是一个开放的复杂巨系统,它如同因特网、科学家合作网、演员合作网一样,体现出社会网络特性,因此本研究拟采用复杂网络理论分析方法展开探讨。由于在电子商务网中存在两类不同的节点,即顾客(称之为节点)和商品(称之为项目)。当项目与节点之间若存在被购买与购买的关系,则称项目与节点之间的关系为合作关系,并把两人者用一条线相连,构成一条边。所有的项目与节点之间构成了一种隶属网络,而这种网络又可以用二部图来描述。本文对某BC电子商务网站FXXP进行了研究,该网站是经销化妆品的专业网站,自年创办起,企业的产品和顾客均在不断地增长,其中玫瑰精油MGJY系列产品的种类多达种,通过对MGJY系列产品的分析,获取了MGJY的客户购买数据,用Netdraw画出了该企业的二部图图形。图显示的是MGJY系列年和年的顾客)商品购买信息二部图。从图中可以看到,网络中的商品和顾客节点都有了很大的发展,在最初阶段,网络中的节点很少而且处于孤立阶段,但是到了年,网络中的节点数量激增,这说明在过去的几年中,随着企业的发展和业务量的增加,网络中的顾客和商品节点也在激增,通过二部图可以了解该电子商务网站的发展历程,并从中分析顾客的购买行为。项目度研究复杂网络中,项目度指的是网络中参与者参与的项目数量,在本研究中即是顾客所购买的商品种类。它从数量上体现了顾客对网站商品的忠诚度,项目度越大,表明顾客对于企业产品的信赖度越高,忠诚度也就越高。实际应用中,一般采用式()累加分布函数来测量。Ph=Ehc=hPhcEhc=hhcAh(A)()其中:h为项目度数,Ph为项目度为h的概率,A为常数幂。本研究通过SPSS统计分析发现,年累积项目度分布函数可以拟合为如下幂函数来描述:P(h)=hC,C=A()参数C=,即A=,文献的实证研究表明,对于具有典型幂律分布特征的复杂网络,A取值一般为,,这说明该电子商务企业年的顾客消费网络数据符合幂律分布的复杂网络特征。同样对该企业年的数据进行统计分析时,却发现其累积项目度分布呈现如下指数分布特征:P(h)=eh()这与年数据存在着显著差异,通过对复杂网络理论研究发现,除了具有幂律分布特征的复杂网络之外,还存在着其他类型的网络(如度分布服从指数分布的随机网络或服从泊松分布的随机网络等),而年的数据正是体现出服从指数分布的随机网络特征。通过以上计算可以看到,该电子商务企业的顾客消费数据构成了一个典型的复杂网络,但与以往单一分布特征网络不同的是,该网络在前期呈指数分布特征,后期却是典型的幂律分布。换言之,在该电子商务企业的发展过程中,顾客消费网可能存在着从指数分布特征向幂律分布特征演变的过程。群聚系数研究在电子商务环境下,顾客购买某一商品时,会习惯性地通过网络社区了解产品的信息,这无形中将具有相同偏好的顾客群体聚集在一起,形成相互影响的群体,这种社会关系称为群聚属性。这种群聚属性可通过群聚系数C来量化。文献提供了一种在度分布已知情况下群聚系数的理论预测表达式Ci=Eiki(ki)()其中:ki为节点相连的边,Ei为ki个邻居之间实际有的边数,i为节点。本文通过计算得出该电子商务企业的群聚系数,如表所示。表)年FXXP网站的群聚系数年年年年年根据复杂网络理论,群聚系数所表征的是网络中各节点相互联系的紧密程度,从实证数据可以看到,该电子商务企业的产品定位较为精细和单一,因而网络的群聚系数要远远高于一般复杂网络。这表明,在该类企业的顾客群体间存在着较大的信息交流和较紧密的顾客交互联系。构建模型及仿真模拟建模思想通过第章的实证研究,本文发现该案例企业顾客所构成##计算机应用研究第卷的网络符合了复杂网络的形态特征,但同时又具有网络拓扑结构存在演化变动、网络群聚系数较大等特殊性质。为进一步了解网络中顾客之间的交互作用关系和网络的生成演变,基于以下的思想来构造该顾客网络的演化模型。信息的不完全和局域性假设现实的电子商务过程中,消费者进行购买前一般会对商品进行信息收集和比较,但由于精力有限,并且受信息的获得成本、时间成本、甄别整理成本的限制,信息收集只能在小规模、局部范围内进行,根据博弈论的相关知识,现实世界中大部分决策都是基于不完全信息的。例如,在本文所研究的电子商务网络中,存在着一个供消费者交流讨论的论坛平台,一般模式是消费者先会在论坛上就某项商品进行求助或者浏览其他已购买目标产品的顾客的信息回馈,但是,消费者不可能有充足的时间和精力收集到该网站全部顾客意见信息,因此,他(她)所获得的信息是来自局域世界的。然而局域世界的选择又是随机的,消费者在收集已购买该网站商品的顾客的意见时,是无法控制选择哪些顾客来给自己求助回帖的,因此这些提供意见的顾客是随机选择的。择优增长假设现实的电子商务过程中,老顾客、老会员的意见更容易得到意见征求者的重视。在本文研究的电子商务过程中,这相当于新顾客(节点)会优先选择哪些网站的VIP会员、长期购买该网站产品的会员以及购买该网站产品较多的会员的意见。因此,在收集到的局域世界信息中,新顾客或潜在顾客更倾向于受到购买网站产品较多、注册时间较长的顾客的信息影响。传播免疫机制由于网络信息传递的快捷性等特点,电子商务企业的在线广告、推广营销策略以及对企业或产品不利的各种负面信息都会在顾客群体网络中快速传播并造成难以预测的影响,将这些正面或负面的信息与疾病相类比,从而引入了复杂网络传播免疫的演变流程。本文通过对复杂网络传统的免疫策略(包括随机免疫策略、目标免疫策略º、熟人免疫策略)研究,发现上述三种策略各有其优缺点,从而对策略进行组合改进,又形成新的三种免疫策略,即目标)熟人免疫策略、增强型随机)熟人免疫策略、增强型目标)熟人免疫策略。免疫研究将围绕这六种策略展开。计算机模拟根据节的相关假设,本文构建了如下的计算机模拟模型,用于验证及深入探讨电子商务企业中顾客群体之间的交互作用及影响模式。计算机详细模拟步骤如下:a)网络初始化。m个初始节点(顾客)、总项目度h构成完全图网络。b)网络生成。(a)局域世界。随机选出M个节点,构成局域世界。(b)网络增长。增加新节点,按下式择优概率与局域世界中的节点进行连接。local(hi)=c(iIlocalworld)hiEjlocalhj(c)是否达到预定网络规模否,转向步骤(a)是,输出网络邻接矩阵。(d)网络演化仿真模拟结果,如图所示。本研究采用MATLABRa的M语言对上述计算机模型进行编程模拟。如图所示,根据本文提出的演化模式,能够较好地实现从以指数分布的随机网络向以幂律分布的无标度网络的转变过程。说明电子商务顾客购买行为符合复杂网络特征,与实证结果一致,演化模型正确。c)网络传播模拟。由于网络中的顾客被某种信息感染并恢复健康后仍然会被下一次的信息传播所感染,换言之,顾客随时会受信息影响而改变购买行为,从而不具有免疫特性,本文的研究主要基于SIS模型并结合上述演化模型展开。(a)初始设定。读入网络邻接矩阵,设定易染状态到感染状态概率v及感染状态到易染状态概率D,设定预定传播时长T。(b)初始感染节点选择。随机选择初始感染节点,由感染节点感染其邻居节点。(c)易染节点(S类)受传染得病(按概率v进行决定)。(d)染病节点(I类)康复为S类(按概率D进行决定)。(e)是否达到预定传播时长T否,转向步骤(c)是,传播模拟结束。(f)传播模型仿真模拟结果,如图所示。图显示随着时间变化,不同传染率的疾病(谣言)在网络中传播达到稳定状态的变化过程此外图显示,当传播率为时疾病也是不能有效地传播开来,这说明该网络可能在附近存在着传播临界值。(g)传播临界值模拟结果。利用步骤(f)进行的传播仿真模拟所获得的数据,进行传播率与稳态感染密度的研究,如图所示。经过仿真模拟,得到该网络的传播临界值为,这进一步从定量角度验证了步骤(f)结果中对网络中存在传播临界值的猜测。d)网络免疫策略模拟。(a)免疫策略选择。从节的传播免疫假设中所提及的六种策略进行选择模拟。(b)设定预定免疫时长T,同时根据免疫策略进行免疫隔离操作。(c)易染节点(S类)受传染得病(按概率v进行决定)。(d)染病节点(I类)康复为S类(按概率D进行决定)。##第期倪静,等:基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究(e)是否达到预定免疫时长T否,转向步骤(c)是,模拟结束。图则显示了采用不同免疫隔离策略后的疾病传播及消亡过程。从图可看到每一种免疫策略对抑制病毒在网络中传播的效果。图中隔离比例指的是应选择多大比例的节点进行免疫治疗,即相当于需要从企业的网络顾客群体网络中选择若干比例的顾客进行重点的推介说明或公关解释。从图中可看到,隔离比例越高,稳态的感染密度就越小,反之,比例越低成本越低,这就需要企业就不同的需要制定不同的策略此外,从图上清晰说明,在步骤d)中的(a)所提及的策略要优于传统的策略º,明显地,本文策略组合改进整合方案对企业降低宣传成本具有良好的作用。结束语根据本文对某电子商务企业顾客网络的实证研究和计算机模拟,得到以下结论:a)如果把电子商务网站的线上顾客及其相互联系看做一个网络群体,那么在这个复杂网络中,通过定义节点项目度来衡量顾客的忠诚度,即忠诚顾客对其他顾客具有吸引力并对其消费行为具有较大影响作用增大群聚系数可以使网络中信息的透明度增强,同时增进顾客之间的交流,有利于稳定企业忠诚顾客群。b)从图可以看到,在局域演化网络的疾病传播中存在着临界值,当疾病传播率低于此临界值时,则无法在网络中有效传播,从而可以将传播临界值的概念引入到电子商务企业在线广告、营销策略推广中来,从一个全新的角度拓展了以往的认识。c)研究根据自身顾客群体网络的结构特点,充分利用忠诚顾客的高节点度特性以及高群聚系数的抑制谣言特性,选择适用的免疫策略,有针对性地选择顾客群进行相应的信息公关策略。参考文献:CHANGHH,CHENSWConsumerperceptionofinterfacequality,security,andloyaltyinelectroniccommerceJInformationManagement,,():NGKS,LIUHCustomerretentionviadataminingJArtificialIntelligenceReview,,():VERHOEFPC,FRAMSESPH,DONKERSBChangingperceptionsandchangingbehaviorincustomerrelationshipsJMarketingLetters,,():宋光兴电子商务中在线信誉管理系统设计的若干问题研究J系统工程,,():苏秦网络消费者行为影响因素分析及实证研究J系统工程,,():刘玉敏,张晓丽,徐济超顾客满意度测评的质量功能展开方法J系统工程理论与实践,,():吴国华,潘德惠一种消费者品牌偏好的模糊排序方法J系统工程理论与实践,,:NEWMANMEThestructureandfunctionofcomplexnetworksJSIAMReview,,():杨波,陈忠,段文奇基于个体选择的小世界网络结构演化J系统工程,,():汪小帆,李翔,陈关荣复杂网络理论及其应用M北京:清华大学出版社,:潘灶烽可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究J系统仿真学报,,():(上接第页)器数都是相同这个约束条件b)量化时间约束,分析时间约束、计算资源、成本等的关系c)研究调整系数与超时任务数的关系d)针对某一类特定问题,扩展调度策略集合。参考文献:ARMBRUSTM,FOXA,GRIFFITHR,etalAbovetheclouds:aBerkeleyviewofcloudcomputing,TechRepUCBEECSRBerkeley:EECSDepartment,UniversityofCalifornia,MILLERMCloudcomputing:WebbasedapplicationsthatchangethewayyouworkandcollaborateonlineMSl:Que,Amazonelasticcomputecloud(EC)EBOLhttp:awsamazoncomecGoogleappengineEBOLhttp:appenginegooglecomMicrosoftazureEBOLhttp:wwwmicrosoftcomazuredefaultmspxDEANJ,GHEMAWATSMapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclustersJCommunACM,,():GHEMAWATS,GOBIOFFH,LEUNGSTheGooglefilesystemJACMSIGOPSOperatingSystemsReview,,():HadoopEBOLhttp:hadoopapacheorgCHASEJS,IRWINDE,GRITLF,etalDynamicvirtualclustersinagridsitemanagerCProcofthethIEEEInternationalSymposiumonHighPerformanceDistributedComputingWashington,DC:IEEEComputerSociety,:EMENEKERW,JACKSOND,BUTIKOFERJ,etalDynamicvirtualclusteringwithXenandMoabCProcofISPAWorkshops:FONTANJ,VAZQUEZT,GONZALEZL,etalOpenNEbula:theopensourcevirtualmachinemanagerforclustercomputingCProcofOpenSourceGridandClusterSoftwareConferenceNURMID,WOLSKIR,GRZEGORCZYKC,etalTheeucalyptusopensourcecloudcomputingsystemCProcofCloudComputingandItsApplicationsKEAHEYK,FOSTERI,FREEMANT,etalVirtualworkspaces:achievingqualityofserviceandqualityoflifeinthegridJScientificProgramming,,():BUYYAR,YEOCS,VENUGOPALSMarketorientedcloudcomputing:vision,hype,andrealityfordeliveringitservicesascomputingutilitiesCProcofthethIEEEInternationalConferenceonHighPerfomanceComputingandCommunicationsDEELMANE,SINGHG,LIVNUM,etalThecostofdoingscienceonthecloud:themontageexampleCProcofACMIEEEConferenceonSupercomputingPiscataway:IEEEPress,:DeASSUNCAOMD,DiCOSTANZOA,BUYYAREvaluatingthecostbenefitofusingcloudcomputingtoextendthecapacityofclustersCProcofthethACMInternationalSymposiumonHighPerformanceDisiributedComputing:BARHAMP,DRAGOVICB,FRASERK,etalXenandtheartofvirtualizationJACMSIGOPSOperatingSystemsReview,,():##计算机应用研究第卷

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