万志超
- 作品数：3 被引量：23H指数：3
- 供职机构：北京邮电大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理社会学自动化与计算机技术更多>>
- 网络团购最优定价模型及策略研究被引量：7
- 2013年
- 随着网络团购的发展和市场竞争的加剧,合理定价成为团购商家不得不面临的重要问题。基于团购固定价格机制(fixed-pricing mechanism,FPM)相关研究成果,结合国内团购市场现状,通过分析描述商家营销状况的加速因子和描述商家对市场需求认知程度的商品即时供给量的变化对单个商家自身最优价格取值的影响,提出了改进的团购商品最优定价模型。详细讨论了在不同商品储备量值的情况下,加速因子的取值变化所引起的折扣因子变化的动态机制,并基于这些动态机制提出了相应的定价策略。分析了在完全竞争的团购市场中,相互竞争的团购商家如何通过加速因子和商品供给量值来调整各自的定价策略以达到自身的营销目标,实现团购网站的良性运营。
- 宁连举冯鑫万志超
- 关键词：网络团购价格机制
- 基于团购商品评论的网络意见领袖识别被引量：13
- 2013年
- 网络意见领袖的评论是消费者购买团购商品时的重要决策依据。基于评论回复关系,构建了有向加权评论引用网络,借鉴PageRank算法的基本思想,提出了网络意见领袖的识别算法,并以北邮人论坛团购版块数据为样本进行了实证研究。分析结果表明,与基于引用次数的传统方法相比,该算法综合考虑了引用次数、引用者自身影响力、用户间引用依赖强度三方面的因素,更加客观地评估用户的意见影响力,并且减小了网络水军对识别结果的影响,进而帮助企业准确识别意见领袖,借助其影响力进行口碑营销。
- 宁连举万志超
- 关键词：团购
- 基于商品属性的消费者个性化偏好模型研究被引量：3
- 2013年
- 随着互联网的快速发展,在线商品推荐成为商家重要的营销方式,而研究消费者个性化偏好是实施商品推荐的重要基础。以餐饮类团购商品为例,提取7大类、32项商品属性,采用基于BP神经网络的数据挖掘方法建立了基于商品属性的消费者个性化偏好模型。通过问卷调研进行了实证研究,结果验证了该模型预测个体消费者对商品偏好的准确性,同时发现影响消费群体偏好的最重要因素是价格和到达所需时间。最后,针对个性化商品推荐为商家提供了营销启示。
- 万志超王亚杰
- 关键词：团购BP神经网络
