基于興趣圖譜的社會化電子商務社區(qū)發(fā)現研究.pdf

1、基于 web2.0技術的社會媒體的出現，讓人們的互聯(lián)網生活方式發(fā)生了巨大的改變，同時對傳統(tǒng)的電子商務構成了不容忽視的沖擊。社會媒體產生的大量UGC內容，真實地反應了用戶現實生活中的想法和人際關系網絡，使得人們的線上生活和線下生活緊密地結合在一起，成為了全球互聯(lián)網商業(yè)模式的第三次浪潮。越來越多的電子商務企業(yè)將社會媒體作為其實現營銷目標的主要渠道。社會媒體將成為電商產品推廣、維護客戶忠誠度以及實現價值增值的重要渠道。這種新興的電子商務模式被

2、稱為社會化電子商務，社會化電子商務在開展營銷的實踐中充分考慮了人際關系這一要素，以社交為出發(fā)點，不僅在購物上更接近現實，而且同時能夠買足消費者的心理需求。另一方面，新興信息技術與應用模式的涌現，導致整個人類社會產生的數據呈爆炸式的增長，大數據時代已經到來。而在這些不斷涌現的大數據中，大部分是由社會媒體創(chuàng)造的，傳統(tǒng)電商如何應對這兩方面的挑戰(zhàn)，將決定其未來的生存與發(fā)展。
　　傳統(tǒng)的電商往往忽略了用戶的興趣需求，只是單純地從購物籃歷史中

3、挖掘用戶的潛在需要，并沒有重視社會媒體中的社交關系對于用戶購物行為的影響。另一方面，電子商務規(guī)模的不斷擴大導致海量商品和不計其數電商的出現，如何從這些海量商品獲取自己需要的，如何辨別電商的信譽度，這些隨之而來的問題成為了限制電子商務模式發(fā)展的瓶頸?；谂d趣圖譜發(fā)現具有相同興趣的消費者網絡社區(qū)，充分發(fā)揮社會媒體社交的作用，將好友的意見成為用戶購買商品的一個主要決策因素，可以很好的解決這些難題。
　　本文在參考大量文獻的基礎上，依托大

4、數據這一時代背景，以社會化電子商務為研究對象，圍繞著社會媒體網絡理論以及數據挖掘理論的相關研究，從共同興趣社區(qū)發(fā)現角度切入來開展研究。借助網絡爬蟲技術捕獲用戶群廣泛的社會媒體的數據，通過對這些數據的分析和整理，利用復雜網絡分析工具Gephi構建了社會化電子商務用戶興趣圖譜。在此圖譜基礎上利用R語言數據挖掘工具實現K-means算法，對樣本集中的用戶興趣社區(qū)進行了發(fā)現。研究結果表明在社會化電子商務模式中，用戶的興趣得到了準確地表達，同時依

5、托于興趣形成的不同網絡社區(qū)的界限也較為明顯。最后依據本研究結果，分別針對商家和平臺提出了相應的對策建議。
　　本文創(chuàng)新點：
　　其一，從社區(qū)發(fā)現切入，研究社會媒體對于電子商務模式的影響，并利用相關數據挖掘的算法加以改進，構建基于相同興趣的圖譜，基于此興趣圖譜發(fā)現消費者的社區(qū)網絡，以便于電商和平臺能夠很好的利用消費者興趣以及相互之間的社交關系來實現客戶關系的維護和價值的增值，同時也有利于消費者在進行網絡購物時獲取更為準確的信息