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基于用户画像的A公司跨境电商平台的精准营销策略研究

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基于用户画像的A公司跨境电商平台的精准营销策略研究

作者：王松龄华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,跨境电商行业的蓬勃发展为企业开辟了广阔的海外市场。然而,许多企业在跨境电商平台上的营销效果并未达到预期,无法获得主导地位。于此同时,精准营销,得益于大数据和人工智能技术的崛起,已成为提升营销效果的关键手段。研究表明... 详细信息

近年来,跨境电商行业的蓬勃发展为企业开辟了广阔的海外市场。然而,许多企业在跨境电商平台上的营销效果并未达到预期,无法获得主导地位。于此同时,精准营销,得益于大数据和人工智能技术的崛起,已成为提升营销效果的关键手段。研究表明,收集和分析用户数据来构建用户画像,识别用户需求,并据此设计个性化营销策略,能够有效提升营销效果。然而,如何在跨境电商平台上实施这些精准营销策略仍需进一步探讨。本研究主要聚焦于在跨境电商中应用基于用户画像的精准营销策略。首先,我们介绍了研究的背景和意义,并对国内外关于用户画像、大数据和精准营销的研究现状进行了概述,明确了精准营销的核心理念和关键因素。其次,我们介绍了所使用的研究方法和技术路线,包括用户画像模型、RFM模型和K-means算法。接着,我们重点分析了A公司跨境电商平台上用户画像的构建与分析,以及精准营销策略的优化和实施。通过收集和分析包含用户特征、用户消费行为等大量数据,我们对标准化后的数据进行了聚类分析,得出了最优的聚类结果,并据此建立了高价值优质用户、活力优质用户和成长型用户这三类用户画像。基于这些用户画像,我们提出了针对不同人群的四个关键精准营销策略,并探讨了策略实施后的具体效果。结果显示,实施基于用户画像的精准营销策略后,A公司的亚马逊店铺销量显著增长,精准营销策略效果明显。本研究的目标在于探讨如何在跨境电商平台上实施精准营销,以期为类似企业提供参考案例。研究结果表明,精准营销策略能够有效提升销售额,改善市场竞争力。这不仅对提升A公司的营销水平具有重要意义,也对跨境电商行业精准营销实践的研究具有参考价值。

关键词：用户画像精准营销跨境电商 RFM

基于预训练微调机制的跨领域细粒度情感分析研究

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基于预训练微调机制的跨领域细粒度情感分析研究

作者：武美龄山西财经大学

学位级别：硕士

基于Rab5a/mTOR通路研究黄芪配伍山药对老年2型糖尿病小鼠肌少症的作用及机制

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基于Rab5a/mTOR通路研究黄芪配伍山药对老年2型糖尿病小鼠肌少症...

作者：佘美龄南方医科大学

学位级别：硕士

ESG信息披露、绿色创新对企业价值的影响研究

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ESG信息披露、绿色创新对企业价值的影响研究

作者：杨龄玲沈阳大学

学位级别：硕士

随着可持续发展理念的普及和绿色发展相关政策的出台,我国经济正向高质量发展进军。2020年我国首次提出“双碳”,提醒我们要重视生态环境对产业优化升级的影响;2022年康美药业财务造假引发人们对公司治理方面的担忧;2024年召开的两会提... 详细信息

随着可持续发展理念的普及和绿色发展相关政策的出台,我国经济正向高质量发展进军。2020年我国首次提出“双碳”,提醒我们要重视生态环境对产业优化升级的影响;2022年康美药业财务造假引发人们对公司治理方面的担忧;2024年召开的两会提出新质生产力,提示我们绿色转型承担社会责任。而ESG综合反映企业在环境保护、社会责任和治理结构等非财务信息越发引人关注。与国外相比,我国ESG信息披露发展还不完善,但成果众多。《上市公司治理准则》是由证监会在2018年颁布的,其中明确规定上市公司对环境、社会和公司治理方面的信息进行披露。2024年2月发布的《可持续发展报告指引》期望ESG强制披露,完善披露评价制度。绿色创新是发展的主要驱动力,是低碳环保、节约资源的重要方式。本文由此探讨ESG信息披露、绿色创新对企业价值的影响。学者研究ESG三个维度对企业价值的影响居多,且得出结论不一。本文综合研究ESG信息披露、绿色创新对企业价值的影响,并探究绿色创新的调节效应。首先梳理国内外相关概念的资料,了解其发展现状、影响因素和经济效果。其次,结合信息不对称理论、利益相关者理论、可持续发展理论,梳理ESG信息披露、绿色创新对企业的影响机制,并提出研究假设。接着以2015至2022年的A股非金融上市公司为研究对象,构建多元回归模型,并通过分位数回归进行检验,对ESG信息披露、绿色创新和企业价值进行实证分析。此外,进一步分析不同行业、不同产权性质的ESG信息披露、绿色创新对企业价值的影响是否相同。实证结果表明:ESG信息披露与企业价值正相关,高质量的信息披露能够促进企业价值的提升。企业绿色创新能力越强,企业价值越高。绿色创新在ESG信息披露与企业价值之间正向调节,即绿色创新能力的提高增强ESG信息披露对企业价值的影响。进一步研究发现,企业的ESG信息披露水平对企业价值的影响在制造业更显著,但绿色创新的能力非制造业要强与制造业;非国有企业中ESG信息披露水平、绿色创新能力对企业价值的影响均高于国有企业,且更能促进企业价值的提升。最后,从政府、企业和利益相关者三个层面提出研究建议,以期促进企业价值的提升,实现可持续发展。

关键词： ESG信息披露可持续发展绿色创新企业价值

深度学习视域下高中“地理时空概念”教学模式的研究

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深度学习视域下高中“地理时空概念”教学模式的研究

作者：黄龄徵云南师范大学

学位级别：硕士

基于混合策略改进ASO-LSSVM的风险驾驶行为分类识别

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 131-141页

作者：何庆龄裴玉龙董春彤刘静潘胜东北林业大学土木与交通学院黑龙江哈尔滨150040

为解决现有智能算法在优化支持向量机识别风险驾驶行为过程中收敛速率缓慢和误差较大的问题。首先,采用Tent映射取代原子搜索优化算法(ASO)种群初始化随机设置的方式,增加原子种群多样性和质量;其次,使用逐维小孔成像反向学习与柯西变... 详细信息

为解决现有智能算法在优化支持向量机识别风险驾驶行为过程中收敛速率缓慢和误差较大的问题。首先,采用Tent映射取代原子搜索优化算法(ASO)种群初始化随机设置的方式,增加原子种群多样性和质量;其次,使用逐维小孔成像反向学习与柯西变异混合机制,提高原子个体择优位置的多样性,克服ASO算法易陷入局部最优和过早收敛的问题;最后,通过引入自适应变螺旋搜寻策略改进原子个体位置更新过程,以提升ASO算法的全局搜索能力,实现全局搜索和局部开发间关系的有效平衡,缓解ASO算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题。以上海北横通道出口匝道车辆轨迹数据为输入,使用混合策略改进ASO算法寻优求解最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,构建基于混合策略改进原子搜索优化最小二乘支持向量机IASO-LSSVM的快速路出口匝道风险驾驶行为分类识别模型。数值仿真实验结果表明:IASO算法在12个基准测试函数数值仿真结果的平均值、标准差、最佳适应度和最差适应度等方面均更接近最佳优化值。IASO-LSSVM模型相较于ASO-LSSVM和LSSVM等模型的风险驾驶行为分类识别结果误差指标正确率、精确率、召回率和F1值分别增加11.5~24.5、14.1~29.0、15.1~28.6和14.7~31.2个百分点,且在不同类型风险驾驶行为识别结果中误差变化范围最小。IASO算法参数寻优求解精度和收敛速率优于ASO算法,且IASO-LSSVM模型可用于不同类型风险驾驶行为精准识别,可为车辆行驶轨迹状态合理判别,制定风险驾驶行为预警防控措施提供数据支撑与理论依据。

关键词：城市交通快速路出口匝道风险驾驶行为分类识别原子搜索优化混合策略最小二乘支持向量机

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基于SO-BiLSTM的高速公路交通事故持续时间预测

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重庆交通大学学报(自然科学版) 2024年第10期 97-105页

作者：何庆龄刘静李珊程瑞兰州交通大学交通运输学院东北林业大学土木与交通学院桂林电子科技大学广西智慧交通重点实验室

为减少高速公路交通拥堵和事故伤亡程度及财产损失，提高事故持续时间预测结果精度和适用性，基于1 362起高速公路交通事故数据，甄选16个高速公路交通事故持续时间影响因素作为特征变量。通过对连续特征变量统计分析和离散特征变量赋... 详细信息

为减少高速公路交通拥堵和事故伤亡程度及财产损失，提高事故持续时间预测结果精度和适用性，基于1 362起高速公路交通事故数据，甄选16个高速公路交通事故持续时间影响因素作为特征变量。通过对连续特征变量统计分析和离散特征变量赋值后，构建基于SO-BiLSTM的高速公路交通事故持续时间预测模型。研究结果表明，事故持续时间大于120 min的路段内平均交通流量、平均车速和车速离差等均值最小，分别为27 882 pcu/h、90.4 km/h和18.0 km/h;事故持续时间小于30 min的路段内大型车混入率均值最小，为34.0%;事故持续时间为[60,90) min的肇事者年龄均值最大，为45岁；事故持续时间大于120 min的肇事者驾龄均值最大，为91月。SO-BiLSTM模型的迭代次数和种群规模分别设置为40和30为最优，对应的事故持续时间预测结果MAPE值为8.9%,相较于PSO-Elman、BiLSTM-CNN、GA-BP和LSTM等降低1.7%～7.6%,且提高了事故持续时间大于120 min的预测结果精度。研究结果有助于制定高速公路交通事故疏解管控和应急救援措施，提升高速公路交通安全管理水平。

关键词：交通工程交通安全高速公路交通事故持续时间蛇群优化算法双向长短时神经网络

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基于多元时间序列的自适应贪婪高斯分段算法

控制与决策 2024年第2期39卷 568-576页

作者：王玲李泽中北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

现有多元时间序列分段算法中分段点的选择以及分段个数的确定往往需要分别独立完成,大大增加了算法的计算复杂度.为解决上述问题,提出一种基于多元时间序列的自适应贪婪高斯分段算法.该算法将多元时间序列各个分段所对应的数据解释为来... 详细信息

现有多元时间序列分段算法中分段点的选择以及分段个数的确定往往需要分别独立完成,大大增加了算法的计算复杂度.为解决上述问题,提出一种基于多元时间序列的自适应贪婪高斯分段算法.该算法将多元时间序列各个分段所对应的数据解释为来自不同多元高斯分布的独立样本,进而将分段问题转化为协方差正则化的最大似然估计问题进行求解.为提高学习效率,采用贪婪搜寻方法使每个段的似然值最大化进而近似地找到最优分段点,并且在搜寻的过程中利用信息增益方法自适应地获取最优的分段个数,避免分段个数确定和分段点选择分别独立进行,从而减少计算的复杂度.基于多种领域的真实数据集实验结果表明,所提出方法的分段精度以及运行效率均优于传统方法,并且能够有效完成多元时间序列的异常检测任务.

关键词：多元时间序列高斯分段模型信息增益自适应贪婪搜索异常检测

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面向磨煤机组故障诊断的聚类粗化图模型

复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 152-158页

作者：邓中乙中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院合肥230011

磨煤机组是火力发电厂的重要设备之一,为了保证生产过程的安全性和稳定性,提出一种基于聚类粗化图卷积神经网络(CC-GCN)的故障诊断方法。首先通过KNN算法在原始故障样本之间建立图结构并转换成图样本,然后利用谱聚类将图样本压缩成多级... 详细信息

磨煤机组是火力发电厂的重要设备之一,为了保证生产过程的安全性和稳定性,提出一种基于聚类粗化图卷积神经网络(CC-GCN)的故障诊断方法。首先通过KNN算法在原始故障样本之间建立图结构并转换成图样本,然后利用谱聚类将图样本压缩成多级粗化图,并分别对每一级别的粗化图进行卷积操作以及特征的融合,最后基于图分类方法对故障样本进行故障诊断。在磨煤机组的两组不同运行状态的数据集上进行仿真实验,结果表明该方法不仅能有效提高故障诊断的精度,还能显著降低模型的运行时间。

关键词：图卷积神经网络(GCN) 谱聚类故障诊断图分类磨煤机组

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