一、降价商品将用特殊标签（论文文献综述）
范怡帆[1]（2021）在《基于强化学习的人机谈判系统》文中研究表明随着人工智能的兴旺,电子商务行业迎来了新的发展机遇。随着在线交易的频率和规模的增加,商家与客户之间的在线协商和沟通变得越来越频繁。因为它们无法实现谈判,也无法分析用户,因此难以针对特定用户更好地达成交易。在线交易谈判流程的自动化已逐渐成为商家和消费者的潜在需求。但是,现有的在线对话系统（例如淘宝上的阿里小蜜和京东的在线客户服务）无法很好地满足这样的需求。目前,一方面,自动谈判的研究者主要集中在计算机对计算机的谈判上,而对人机谈判的研究不多。另一方面,对话系统的研究人员很少关注自动谈判。因此,在本文中,我们将对话系统的体系结构与自动谈判集成在一起,研发了一个人机谈判系统。它可以代替人工客服来处理许多重复性和多样化的谈判。它可以随时随地与多方进行谈判,从而显着提高谈判效率,并减少企业使用人工客服的成本。具体来说,我们基于微信小程序平台,研发了一个基于强化学习的人机谈判系统。我们的系统能够应对不同的用户或同一用户的不同出价方式,并采用动态谈判策略,提高谈判的效率。本文的主要贡献如下:我们综述了对话系统和自动谈判系统领域中的最新技术,比较了它们的优点和缺点,并建议了进一步研究的方向;我们将强化学习与用户行为建模相结合,设计了一种新颖的谈判策略,这个策略让我们的谈判系统在谈判中可以根据用户的行为来调整谈判策略;我们编写了对话语料和谈判语料库,采用fast Text算法训练识别人类意图的分类器,并且我们用基于特征词抽取的匹配算法来提取谈判对话中与价格相关的结构化信息;我们在微信小程序平台上实现人机谈判系统,该系统包括了分别从用户界面,对话理解,对话谈判管理和对话回应生成四个模块,并使用中文的自然语言与用户进行多轮谈判;我们进行了大量实验来分析我们的系统,通过分析意图识别模型的性能评估对话理解模块的性能,从系统谈判效率、对话成功率和公平性三个方面分析谈判策略的有效性,采用问卷调查的方式分析用户对系统的满意度。实验结果表明,我们研发的系统可以很准确地识别人类对手的意图,与人类对手进行谈判的效率、成功率以及公平性,大部分人类对手对我们的系统表示满意。本文设计和实现的人机谈判对话系统为研究对话系统和自动谈判的学者们提供了一个新的研究方向。
苑尊[2]（2020）在《基于数据驱动的共享汽车需求预测及动态定价研究》文中提出共享汽车领域以电动汽车为主的分时租赁服务是近年来发展较为迅速的交通出行模式,也是交通领域的重点发展方向,共享汽车分时租赁的运营模式能够满足居民多样化、个性化出行需求,提高了资源利用率,有效地缓解了交通拥堵、空气污染及资源浪费等问题。为了推动共享汽车产业健康持续发展,运营商需要建立合理的运营策略提高经济效益。然而,由于用户出行的随机性,共享汽车运营商普遍面临着站点车辆供需不平衡的问题;同时,高投入低回报的商业模式也使运营商陷入盈利焦虑。因此,科学预测用户的出行需求,并制定合理动态定价策略调节供需平衡,提高运营收益是保证共享汽车行业安全、稳定、高效运行的重要前提。本文以我国的一个大型共享汽车运营系统为原型,针对各个站点在不同时段的定价问题进行研究,旨在为共享汽车运营商提供科学的动态定价方案。首先,基于共享汽车实际运营数据,对用户的宏观、微观出行特征以及站点的供需规律进行了挖掘,并对时段和站点进行了分类;其次,设计了基于统计学的时间序列和基于机器学习的梯度提升树（GBDT）两种预测模型,对用户在各个时段不同站点的需求进行预测,并对预测精度进行了对比;再次,基于以上分类及预测结果,综合考虑经营模式、运营成本、用户接受度和需求价格弹性等多种因素,以运营商收益最大化为优化目标建立动态定价模型,确定了模型的约束条件,明确了模型中价格与需求、价格与调度费用之间的关系,并设计了免疫遗传算法求解动态定价模型;最后,运用共享汽车企业的实际运营数据,对本文研究内容的科学性和有效性进行验证。结果表明,基于GBDT模型的需求预测模型具有更高的精度,能够较好地提供数据支持,弥补了传统的时间序列预测方法的不足;同时,基于短时需求预测结果的共享汽车动态定价模型不仅能够有效降低系统车辆的不平衡性,而且减少了调度成本,提高了订单量和收益水平,较好地优化了实际问题。
白青彦[3]（2020）在《广西山水壮都小镇项目的网络营销策略研究》文中研究表明现如今,物质生活的极大丰富使人们的生活理念和消费理念不断升级,人们对休闲旅游产品的需求不断增加,对农副产品的品质和功效也有了更高的要求。与此同时,互联网的普及也改变了人们开展娱乐、消费、社交等活动的方式,所有的生活场景都嵌入了互联网,借助互联网实施网络营销也成为各个企业实现营销目标的首选。广西山水壮都小镇项目将休闲农业与农产品电商进行了深度融合,打造出线上线下互利共生的农产品“新零售”模式,利用体验式消费模式叠加互联网思维,不仅契合了现代人的生活理念和消费理念,也实现了旅游、文化、农业、生态、互联网的巧妙结合,这种模式已成为我国实施乡村振兴战略的大背景下,带动当地经济、实现城乡融合发展的重要途径。本文针对小镇项目所采用的农产品“新零售”模式进行了深入分析,并为其制定了符合其经营模式和发展方向的网络营销策略。在本文的研究过程中,先是对网络营销理论及实现方式进行了归纳总结,奠定了小镇项目网络营销策略的理论基础,接着对小镇项目的宏观环境与微观环境进行了分析,确定了小镇项目的发展前景和盈利空间,通过运用STP战略分析,为小镇项目的营销策略制定指明了方向,最后根据小镇项目的经营模式及目标市场和市场定位为其制定了系统化的网络营销策略,并在文章最后提出了策略实施的保障措施。期望通过本文的研究为小镇项目的网络营销工作提供有力的支撑,推动农产品“新零售”模式在我国的发展,助力乡村振兴战略的稳步推进。
周莹[4]（2020）在《网络新闻标题的多角度研究 ——以“今日头条”为例》文中研究指明新闻标题是人们接触新闻的第一窗口。随着互联网的迅速发展,网络新闻愈发成为了人们获取新闻信息最便捷快速的渠道。其中,“今日头条”作为当代在线用户数量最多的门户网站,在传播新闻方面的作用尤为突出。本文利用爬虫技术抓取了2019年3月至2019年5月的今日头条客户端新闻标题作为研究语料。分别从词汇、语法、修辞、语用等角度对其进行分析。在词汇方面,统计了今日头条新闻标题中的高频词,分类分析后我们发现标题中名词、动词使用最为广泛。在语法方面,新闻标题主要有单句式、组合式、成分缺省式这三类句型结构,在句类的选择上,以陈述句和疑问句为主。在修辞方面,从标题的词语层面的修辞、辞格层面的修辞这两个部分对新闻标题的修辞策略进行探讨。最后,从语用角度结合关联理论具体分析语料,我们发现标题创作是制作者和读者之间的一种交际,关键在于激发读者结合语境取得最佳关联。
董书暚[5]（2020）在《兰州曹操出行网约车差异化定价策略改进研究》文中进行了进一步梳理近年来,网络预约出租车行业的发展迅速,在一定程度上为市民的日常出行提供了更多的选择。然而,在现如今的发展状态下,网约车公司大多都呈现严重的亏损状态,这是由于网约车具有明显的规模效应,正常的运营需要大量活跃用户才能得以保证。网约车的本质是解决用户的出行,网约车市场呈现各公司产品同质化严重,价格战激烈的局面。为了争取更多的用户资源,各大网约车公司都在通过降低价格的方式吸引用户,占领市场。网约车公司之间的竞争不仅在于用户的争夺,还包括对网约车司机的竞争,为了保证车辆的正常运营,不仅需要保障司机薪资收益,还要通过不同的激励措施鼓励司机提升运营效率,再加上网约车行业的重资产特性,网约车公司运营成本高昂。网约车企业却往往忽视了需求量并不意味着利润的现实,忽视成本影响,导致企业提升需求量但依旧亏本的本末倒置的情况。曹操出行是由世界500强车企吉利集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务,是首个建立新能源汽车出行服务标准的专车品牌。2018年7月正式在兰州开始运营,执行时间差异化定价方案,通过这种方式赢取大量用户,但是面对目前的亏损状态,急于通过优化现有的定价模式,制定适合自己的定价策略,逐步实现扭亏为盈的状态。本论文对现有的差异化定价模式进行研究改进,从价格需求弹性进行分析,调整工作日出行高峰与平峰期不同时间的差异化定价策略,并且借助RFM模型进行用户分类管理,实现不同用户的差异定价,提出通过关注“冒泡用户（1）”的需求信息特点,调整差异化定价策略。基于提升需求转化率的目标,对客户需求进行分析,根据需求信息对客户添加标签细分,为不同的客户制定不同的定价方案,从而实现用户差别定价,对用户的出行需求进行引流,增加订单的完成数量,提升车辆运营的效率,实现兰州曹操出行在现阶段因素限制下的收益最大化。
彭黎[6]（2020）在《U公司战略物资供应商评价指标体系研究》文中指出供应链管理是管理产品从供应商的供应商到客户的客户的价值链,针对整个价值链中的信息流,产品流,资金流进行管理。现代企业中,由于分工的细化,企业不能独自完成所有的生产环节,在全球一体化的竞争趋势下,企业的竞争已经演变为企业管理供应链能力的竞争,特别对于笔者所从事的外贸行业,企业对供应链的管理能力直接影响企业的核心竞争力。在供应链中,识别出企业的战略物资,在战略物资的供应商中选择合适的供应商建立战略合作伙伴关系,并对其进行评价和管理,能够降低整个供应链的成本,提高供应链效率,是企业供应链管理工作的重要内容。本文分析了笔者所供职的U公司管理现状,通过经营数据的分析,发现公司目前处于高增长,低利润的阶段,公司的销售额保持高位增长,利润率却持续下降,究其原因在于采购成本的增长率高于销售额的增长。通过进一步的探讨和分析,笔者提出U公司需要对战略物资建立集中采购,与战略物资的供应商建立战略合作关系来降低采购成本,同时可增加供应链的可持续性。而采用科学的方法建立战略供应商的选择评价体系,是构建战略合作的前提。本文基于U公司供应商的数据和管理现状,利用Kraljic矩阵模型为U公司识别出4类战略物资,继而在4类战略物资中确定战略供应商。并参考学者的研究成果,借助专家打分法基于U公司的现状提出了6类战略供应商评价指标,包含产品质量,价格及样品,供应水平,服务水平,企业资质,合作意愿,并提出了详细的24项评价指标。并且利用层次分析法为各项评价指标设定了权重。同时运用新建立的评价指标体系选出了U公司彩箱类战略供应商。
范凤岩[7]（2019）在《超市生鲜商品定价模型研究》文中研究指明在人们生活水平的不断提高的今天,市民的日常需求较以往有很大的不同,开始追求生活质量,对于生鲜类的商品,愈来愈多的人会选择去超市或者专门的生鲜专营店进行购买。所以近年来超市中生鲜商品的经营地位不断地提升,同时也诞生一些在生鲜方面做得比较出色的超市和门店,于是在生鲜商品的定价方面,如何定一个合理的价格才能吸引更多的顾客和得到更多盈利是多数经营者需要考虑的问题。如果能够通过一定的研究方法,使用历史的数据,将超市工作人员对生鲜定价经验转化成特定模型,即输入一些已知信息可输出商品的最终价格,则可以省去人工定价的麻烦,提高工作效率。本文的研究目的为通过对福州某超市一家门店2017年上半年的生鲜商品历史交易数据的分析,找出影响价格变动的特征,利用多种研究方法建立生鲜商品的定价模型,主要工作内容包括以下几方面:1)我们利用这些交易数据分析商品价格变化的规律以及可能影响价格变动的因素,同时对于这些因素进行特征分析包含异常值的检测、缺失值处理等。2)在选择合适的特征之后,使用了普通线性回归、逻辑回归、K近邻、随机森林、XGBOOST等方法进行建模,对生鲜商品的价格进行预测,并且使用了一些检验方法评价模型的性能。分析结果表明,线性回归方法不适用于预测生鲜商品的价格,相对而言,其他几种机器学习方法可以取得较好的预测效果。3)由于生鲜商品的价格事实上是一种（按商品销售时间先后顺序排列组成的）时间序列,本文还结合周期性模型等,采用ARIMA模型和乘积季节模型两种时间序列方法进行分析建模,分析结果显示考虑周期效应的模型的拟合效果较好。
银盈[8]（2019）在《结合辅助信息的推荐算法的研究与实现》文中研究指明推荐系统从九十年代提出以来就不断地为人民生活带来便利,当前的信息时代正是推荐算法施展作用的大好时机。推荐系统对于电商平台有着重要的意义,它能够帮助平台提升流量、赚取广告费和提高商品销量等,所以各大电商平台基本上都有自己的推荐系统,这些平台中都充斥着大量的可用信息。利用各种辅助数据为推荐系统提高预测性能已经成为一种研究趋势。本文顺应这种趋势,致力于研究如何更好地结合辅助信息来提高电商平台推荐算法的性能。然而随着电商平台的增多,用户的浏览难度也在增加,经常需要切换不同的网站进行对比购物,这对用户来说也是不方便的,所以对于跨平台的电商网站的研发具有现实意义。本文的主要工作包括以下几点:（1）本文提出了一种名为HRNrec的融合推荐模型,该模型分别通过两种构图方法获取用户和物品之间的特征关系,然后将其输入融合的神经网络模型来生成推荐结果。第一种构图方法是构建“买家-产品-类别”三部图,然后通过随机游走算法进行游走概率计算,最后生成融合的推荐模型的第一部分输入。第二种构图法是利用异构信息网络得到元图,通过元路径的计算方法求解元图中用户和物品的相似度矩阵,再通过概率矩阵分解方法得到相关特征向量,从而生成融合的推荐模型的第二部分输入。最终通过相关实验验证了算法性能。（2）本文提出了一种针对电商网站的名为MoTSPR的改进的图推荐算法,该算法包含了一种权重调节策略和概率调节策略,并且该算法可适用于重复推荐场景,最终在真实数据集中验证了算法的有效性。（3）本文设计并实现了跨平台的电商推荐网站“比比看”,该网站为用户提供了商品比价、历史价格查看、降价提醒、个性化推荐服务等功能。同时将（2）中提出的MoTSPR算法应用到了比比看网站中。
徐铭浩[9]（2018）在《考虑战略顾客行为的冷链物流库存控制研究》文中研究说明近些年来,物流行业积极发展,其产品的需求量量迅猛增长。在我国,冷链行业正处于高速发展时期。正是因为冷链是维持生鲜食品质量的重要手段,才逐渐得到了越来越多人的更多重视。并且,在物流系统的研究中,库存问题是一个重要问题,而如果要对企业的生产经营方式和供应链的优化进行改进,进行销售商及生产商的最优定价策略的研究则具有显着的价值,所以对于冷链物流库存控制的研究则变得非常重要。顾客在做购物决策时会制定多样方案,并且最终挑选使其自身效用最大的决策方案,我们将这种行为称之为“战略顾客行为”。然而,现有的冷链物流研究普遍忽略了战略顾客行为,这与我国冷链物流蓬勃发展的需要不相适应,制约了我国冷链物流的进一步发展。本文重新构建以往被简化的顾客需求部分,引入降价参数,从而提高冷链物流研究的科学性,增强其实际意义。本文在先后对冷链物流、库存控制、消费者理论以及博弈论等相关理论进行研究之后,决定先构建不考虑战略顾客行为的二级供应链模型,在此基础上再构建考虑战略顾客行为的二级供应链模型,最后基于Stackelberg博弈来求解销售商与生产商的最优定价以及相关最优函数。最终,本文通过算例结果分析了销售商的最优定价对生产商的最优定价行为影响,以及客户战略顾客行为对销售商的最优定价策略影响。通过分析可知,在销售商价格情况已知下,生产商可以根据该价格制定自身的最优批发价格,使得利润最高,即生产商定价策略会受到销售商定价策略的影响;随着顾客的价格认同系数的不断增加的情况下,销售商期望利润最大化条件下的最优降价幅度会随之减小,降价之前的最优预期零售定价也随之慢慢降低。最终从有无考虑战略顾客行为的供应链利润结果分析可知,考虑战略顾客行为比不考虑战略顾客行为更能使供应链利润达到最优,对于整体供应链利润的增加有很大的帮助。本文基于Stackelberg的博弈理论,加深研究了销售商制定最优策略行为对生产商制定最优策略行为的影响,以及战略顾客行为对销售商制定最优策略的影响。与此同时,本文引入了价格波动参数,使得对于冷链物流库存控制的研究更符合实际。
孙旭[10]（2016）在《基于NFC技术的生鲜农产品供应链可追溯系统设计及应用研究》文中研究说明生鲜农产品是人类健康的重要保证,作为其载体的生鲜农产品供应链一直都是学术界和企业界研究的热点。将物联网和NFC技术应用于生鲜农产品供应链领域,对生鲜农产品供应链实现智能化管理和可追溯具有重要的推动作用。生鲜农产品供应链智能化管理和可追溯的基础是对数据信息的管理,如何对生鲜农产品从源头到餐桌流动过程中的数据信息进行采集、存储、加工、分析和可视化,是当前亟需研究的重要问题。目前,生鲜农产品供应链可追溯系统研究还处于初级阶段,利用NFC技术实现生鲜农产品供应链可追溯系统的研究还处于空白,在研究过程中面临多方面的挑战:（1）生鲜农产品供应链系统中数据的动态性、复杂性和周期性等特性,为数据的采集、存储、加工、分析和可视化带来不确定性;（2）应用物联网和NFC技术的特性,能否提升生鲜农产品供应链敏捷性、绩效和调节市场变化等需要深入探讨研究;（3）生鲜农产品供应链可追溯系统数据采集终端需要多种模块的集成,各模块技术能否成功融合开发和应用是可追溯系统实现的基础保障;（4）可追溯系统是一个复杂的大系统,涉及的数据信息量大、数据格式不一。因此可追溯系统开发平台能否实现对各种数据进行有效的管理和可追溯系统的承载能力大小,均为系统成功应用带来一定的风险;（5）生鲜农产品供应链的公益性及农业弱质性导致其盈利能力较差,资金积累严重不足,制约着生鲜农产品供应链可追溯系统建设和推广应用。基于以上背景,作者依据现代供应链发展理论前沿,以物联网架构和NFC技术为主,对生鲜农产品供应链可追溯系统的价值、设计、开发和应用进行了全面、系统的研究。取得的研究成果如下:1、提出并验证了NFC技术对生鲜农产品供应链应用价值假设。（1）根据价值研究范式,按照NFC技术灵活性、供应链敏捷性、供应链绩效的价值传递过程,并通过问卷调研取得原始数据,应用最小二乘法对提出的假设进行检验。检验结果表明,NFC技术的灵活性和整合性对生鲜农产品供应链运行的敏捷性、合作敏捷性及消费者敏捷性均产生正向影响,对生鲜农产品供应链绩效的提升具有明显的作用,说明NFC技术的应用可明显提升生鲜农产品供应链应对内外部环境变化的能力,供应链绩效能够得到明显提高;（2）提出并验证了NFC技术在生鲜农产品市场波动的情况下,对生鲜农产品供应链运行敏捷性、合作敏捷性和消费者敏捷性的假设,应用同样的方法进行检验,检验结果表明,相关假设得到支持;（3）针对NFC技术对生鲜农产品供应链库存损失、有效需求和采购策略的影响,构建了问题模型,并根据数值设定分析NFC在生鲜农产品供应链中的价值。分析结果表明,NFC技术能够明显提升生鲜农产品供应链的管理水平,降低供应链库存损失,体现了NFC技术在生鲜农产品供应链中的应用价值。2、设计了基于BD、GSM和NFC等模块的生鲜农产品供应链数据采集终端及采集终端各模块与外设间的通信接口。规划了NFC标签的物理存储结构,实现了NFC标签的DES和RSA的加密算法。根据物联网理论将生鲜农产品供应链可追溯系统划分为物理层、服务层、数据层和应用层等4个层次,并设计了可追溯系统信息流程和系统的企业管理、用户查询、政府监管三大管理模块。3、设计并实现了生鲜农产品供应链可追溯系统数据库。数据库采用SQL SERVER2008和B/S结构,针对可追溯系统的需求,设计开发了生鲜农产品供应链可追溯系统各种数据表及接口,并就表的属性、数据类型和字段长度进行了设计;实现了数据信息处理的流程和服务器数据表;设计开发了NFC标签的各种管理程序。在此基础上,实现了企业端、政府端及消费者查询端数据采集过程和追溯系统模块。4、分析了生鲜农产品供应链可追溯系统所需的硬件资源,借助合作供应链企业的资源进行了系统应用部署,系统采用IBM Power 750 4Core 3.50GHz,内存32GB,硬盘容量为2T的2台小型机,并配置了系统的各种参数;对生鲜农产品供应链可追溯系统的生产环节、加工环节、配送环节和销售信息查询进行了测试,测试结果表明:系统硬件资源与软件能够满足合作供应链的当前需求。在此基础上分析了可追溯系统应用结构、构成要素、内部及外部影响因素,提出了可追溯系统的应用对策建议。
二、降价商品将用特殊标签（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、降价商品将用特殊标签（论文提纲范文）
（1）基于强化学习的人机谈判系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的动机 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 本文主要贡献 |
| 1.5 本文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 对话管理 |
| 2.2.1 对话行为识别 |
| 2.2.2 对话状态跟踪 |
| 2.2.3 对话策略 |
| 2.2.4 本节小结 |
| 2.3 对话回应生成 |
| 2.3.1 基于规则的方法 |
| 2.3.2 基于知识的方法 |
| 2.3.3 基于深度学习的方法 |
| 2.3.4 基于生成式的特殊模型 |
| 2.3.5 基于知识和深度学习的混合方法 |
| 2.3.6 本节小结 |
| 2.4 对话系统的评估 |
| 2.4.1 评估基于任务的对话系统 |
| 2.4.2 评估开放域对话系统 |
| 2.4.3 基于学习的评估 |
| 2.4.4 挑战 |
| 2.4.5 本节小结 |
| 2.5 强化学习 |
| 2.5.1 简介 |
| 2.5.2 Q学习算法 |
| 2.5.3 本节小结 |
| 2.6 人机谈判 |
| 2.6.1 人机谈判必要性 |
| 2.6.2 人机谈判策略 |
| 2.6.3 谈判的相关方法 |
| 2.6.4 基于强化学习的人机谈判 |
| 2.6.5 本节小结 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 系统结构 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人机谈判对话系统框架 |
| 3.3 系统模型定义 |
| 3.4 系统主函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 人机谈判系统的用户界面 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 用户界面的设计 |
| 4.2.1 基于微信小程序的前端输入 |
| 4.2.2 基于Flask框架的后台输出 |
| 4.3 用户界面的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 谈判对话理解 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 对话理解的方法 |
| 5.2.1 基于特征词抽取的匹配算法 |
| 5.2.2 基于fast Text的意图识别 |
| 5.3 对话理解的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于强化学习的对话谈判管理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 对话谈判管理的原理 |
| 6.2.1 用户行为建模 |
| 6.2.2 基于Q学习的谈判策略 |
| 6.2.3 基于Q学习与用户行为建模的谈判策略 |
| 6.3 对话谈判管理的实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 谈判回应生成 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 基于模板匹配的回应生成方法 |
| 7.3 对话回应生成的实现 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 谈判示例与分析 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 谈判示例展示 |
| 8.3 谈判成功示例分析 |
| 8.4 谈判破裂示例分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 系统评估 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 意图识别模型的性能 |
| 9.3 价格谈判的衡量指标 |
| 9.4 用户满意度 |
| 9.5 本章小结 |
| 第10章 结束语 |
| 10.1 总结 |
| 10.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 意图识别模型的部分训练语料 |
| A.1 问候意图类部分语料 |
| A.2 商品询问意图类部分语料 |
| A.3 谈判破裂意图类部分语料 |
| A.4 谈判成功意图类部分语料 |
| 附录B 部分回复模板 |
| B.1 问候类部分回复模板 |
| B.2 商品询问类部分回复模板 |
| B.3 谈判成功类部分回复模板 |
| B.4 谈判破裂类部分回复模板 |
| B.5 价格谈判类部分回复模板 |
| 读硕期间获得的成果与奖励 |
| 致谢 |
（2）基于数据驱动的共享汽车需求预测及动态定价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 共享汽车的运营及服务模式 |
| 1.2.1 共享汽车的运营模式 |
| 1.2.2 共享汽车的服务模式 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 用户出行特征研究现状 |
| 1.3.2 共享汽车需求预测研究现状 |
| 1.3.3 共享汽车定价策略研究现状 |
| 1.3.4 目前研究存在的主要问题 |
| 1.4 论文研究内容及框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 共享汽车定价理论及现状 |
| 2.1 定价的经济学理论 |
| 2.1.1 需求理论 |
| 2.1.2 产品基本的定价方法 |
| 2.1.3 共享汽车定价的影响因素 |
| 2.2 共享汽车定价现状及策略分析 |
| 2.2.1 共享汽车定价现状分析 |
| 2.2.2 共享汽车定价存在问题 |
| 2.3 动态定价的理论基础 |
| 2.3.1 收益管理理论 |
| 2.3.2 动态定价的分类 |
| 2.3.3 动态定价的策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 用户出行特征及供需规律挖掘 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据清洗及融合 |
| 3.2 用户出行规律挖掘 |
| 3.2.1 宏观出行特征 |
| 3.2.2 微观出行特征 |
| 3.3 时空供需规律挖掘 |
| 3.3.1 时空供需规律 |
| 3.3.2 站点供需水平的周期性及相关性 |
| 3.4 时段及站点划分 |
| 3.4.1 时段划分 |
| 3.4.2 站点划分 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于数据驱动的共享汽车需求预测 |
| 4.1 基于时间序列模型的需求预测 |
| 4.1.1 时间序列模型的原理及建模流程 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.1.3 实验结果与分析 |
| 4.2 基于GBDT集成学习模型的需求预测 |
| 4.2.1 集成学习基本思想 |
| 4.2.2 GBDT模型原理与框架 |
| 4.2.3 模型设计 |
| 4.2.4 实验结果与分析 |
| 4.3 模型对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 共享汽车动态定价模型 |
| 5.1 共享汽车动态定价问题分析 |
| 5.1.1 定价机制 |
| 5.1.2 优化目标 |
| 5.1.3 问题假设 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 建模思路 |
| 5.2.2 变量定义 |
| 5.2.3 目标函数及约束条件 |
| 5.2.4 相关变量计算 |
| 5.3 求解算法 |
| 5.3.1 免疫遗传算法简介 |
| 5.3.2 免疫遗传算法流程及设计 |
| 5.3.3 免疫遗传算法特征 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 模型参数标定 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.4.3 定价策略实施建议及应用说明 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）广西山水壮都小镇项目的网络营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国内相关研究综述 |
| 1.4.2 国外相关研究综述 |
| 1.4.3 文献述评 |
| 1.5 研究方法及研究框架图 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究框架图 |
| 第二章 网络营销的理论基础与实现方式 |
| 2.1 网络营销的理论基础 |
| 2.1.1 软营销理论 |
| 2.1.2 关系营销理论 |
| 2.1.3 整合营销理论 |
| 2.1.4 直复营销理论 |
| 2.1.5 数据库营销理论 |
| 2.2 网络营销的实现方式 |
| 2.2.1 搜索引擎营销 |
| 2.2.2 自媒体营销 |
| 2.2.3 网络社群营销 |
| 2.2.4 事件营销 |
| 2.2.5 信息流广告营销 |
| 第三章 山水壮都小镇项目介绍及网络营销环境分析 |
| 3.1 山水壮都小镇项目介绍 |
| 3.1.1 小镇项目简介 |
| 3.1.2 小镇项目经营模式 |
| 3.1.3 小镇项目产品介绍 |
| 3.2 宏观环境分析 |
| 3.2.1 政治环境 |
| 3.2.2 经济环境 |
| 3.2.3 社会文化环境 |
| 3.2.4 科技环境 |
| 3.3 微观环境分析 |
| 3.3.1 供应商的议价能力 |
| 3.3.2 购买者的议价能力 |
| 3.3.3 现有竞争者的竞争程度 |
| 3.3.4 潜在进入者的威胁 |
| 3.3.5 替代品的威胁 |
| 第四章 山水壮都小镇项目网络营销策略 |
| 4.1 STP战略分析 |
| 4.1.1 市场细分 |
| 4.1.2 目标市场 |
| 4.1.3 市场定位 |
| 4.2 品牌策略 |
| 4.2.1 开展搜索引擎营销扩大品牌知名度 |
| 4.2.2 借助事件营销提升品牌形象 |
| 4.2.3 网络媒体软文营销引导品牌口碑传播 |
| 4.3 产品策略 |
| 4.3.1 联手“网络红人”打造“网红景点” |
| 4.3.2 分类分量分等级包装农副产品 |
| 4.4 价格策略 |
| 4.4.1 线上线下同质同价提升消费者购物体验 |
| 4.4.2 采用会员折扣价格制增强客户黏度 |
| 4.4.3 组合定价策略提高市场竞争力 |
| 4.5 渠道策略 |
| 4.5.1 依托网络社交平台建立社群营销渠道 |
| 4.5.2 投放信息流广告开拓精准营销渠道 |
| 4.5.3 开展短视频、直播平台营销渠道 |
| 4.6 促销策略 |
| 4.6.1 电商平台节日促销 |
| 4.6.2 网络团购平台促销 |
| 第五章 网络营销策略实施的保障措施 |
| 5.1 网络监管保障措施 |
| 5.1.1 保证营销内容真实客观 |
| 5.1.2 加强网络舆论监管 |
| 5.2 人才保障措施 |
| 5.2.1 加强人才队伍建设 |
| 5.2.2 优化人力资源配置 |
| 5.3 制度保障措施 |
| 5.3.1 设立产品质量监管制度 |
| 5.3.2 加强物流体系建设制度 |
| 5.3.3 完善售后服务制度 |
| 5.4 资金保障措施 |
| 5.4.1 保障资金投入 |
| 5.4.2 加强资金监管 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 |
（4）网络新闻标题的多角度研究 ——以“今日头条”为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题缘由 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.3 研究现状与意义 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 理论基础与研究方法 |
| 1.4.1 理论基础 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 语料来源 |
| 1.5.1 建立小型语料库 |
| 1.5.2 依据爬虫程序,滚动抓取标题 |
| 1.5.3 标题信息处理 |
| 第二章 网络新闻标题的词汇语法特点 |
| 2.1 网络新闻标题的词频特点 |
| 2.1.1 词频统计 |
| 2.1.2 词频分布分析 |
| 2.2 标题词汇的语义特点 |
| 第三章 网络新闻标题的语法特点 |
| 3.1 句法结构形式 |
| 3.1.1 单句式结构 |
| 3.1.2 组合式结构 |
| 3.1.3 成分缺省结构 |
| 3.2 句类特点 |
| 3.2.1 陈述句标题 |
| 3.2.2 疑问句标题 |
| 3.2.3 感叹句标题 |
| 3.2.4 祈使句标题 |
| 第四章 网络新闻标题的修辞 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网络新闻标题的修辞策略 |
| 4.2.1 词语修辞 |
| 4.2.2 辞格修辞 |
| 第五章 网络新闻标题的语用特点 |
| 5.1 关联理论与网络新闻标题 |
| 5.2 网络新闻标题的“明示—推理”交际 |
| 5.2.1 明示行为 |
| 5.2.2 推理过程 |
| 5.3 网络新闻标题的语境效应 |
| 5.3.1 认知语境假设 |
| 5.3.2 语境效果 |
| 5.4 网络新闻标题的最佳关联 |
| 第六章 结语 |
| 6.1 主要研究过程和结论 |
| 6.2 创新之处与不足 |
| 6.3 后续研究的设想 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）兰州曹操出行网约车差异化定价策略改进研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 需求弹性理论 |
| 2.2 差异化定价理论 |
| 2.3 收益管理理论 |
| 2.4 RFM模型 |
| 第三章 兰州曹操出行运营现状与定价策略分析 |
| 3.1 网约车行业运营现状 |
| 3.1.1 网约车行业运营模式 |
| 3.1.2 网约车行业整体运营现状 |
| 3.1.3 网约车行业定价现状 |
| 3.2 兰州曹操出行运营现状 |
| 3.2.1 兰州曹操出行简介 |
| 3.2.2 兰州曹操运营概况 |
| 3.3 兰州曹操出行运营模式分析 |
| 3.3.1 运营模式存在问题 |
| 3.3.2 运营模式问题成因分析 |
| 3.4 兰州曹操出行定价策略问题分析 |
| 3.4.1 现阶段定价方案及存在问题 |
| 3.4.2 定价策略问题分析 |
| 第四章 兰州曹操出行差异化定价策略改进 |
| 4.1 差异化定价策略改进目标 |
| 4.1.1 改进目标分析 |
| 4.1.2 目标差距分析 |
| 4.1.3 目标改进思路 |
| 4.2 兰州曹操出行差异化定价策略改进内容 |
| 4.2.1 兰州曹操出行需求情况分析 |
| 4.2.2 工作日定价策略调整 |
| 4.2.3 非工作日定价策略调整 |
| 4.2.4 机场订单定价策略调整 |
| 4.2.5 用户差异化定价策略 |
| 第五章 兰州曹操平台定价策略实施保障 |
| 5.1 兰州曹操出行需求数据库建立 |
| 5.1.1 需求系统识别系统 |
| 5.1.2 需求系统可视化 |
| 5.2 兰州曹操出行用户数据库建立 |
| 5.2.1 用户标签分类 |
| 5.2.2 用户管理数据库建立 |
| 5.2.3 用户画像 |
| 5.3 兰州曹操出行定价策略效果复盘 |
| 5.3.1 策略效果复盘数据收集 |
| 5.3.2 策略效果复盘方案 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 网络预约出租车定价思路 |
| 6.1.2 网络预约出租车定价策略总结 |
| 6.1.3 论文创新点 |
| 6.2 展望 |
| 6.2.1 网络预约出租车发展趋势 |
| 6.2.2 不足之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）U公司战略物资供应商评价指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 研究的思路及内容 |
| 1.3.1 研究的思路 |
| 1.3.2 研究的内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 供应链管理理论 |
| 2.2 制造外包理论 |
| 2.3 采购管理理论 |
| 2.4 供应商分类管理理论 |
| 2.5 战略供应商相关理论 |
| 2.6 供应商选择评价相关理论 |
| 2.6.1 供应商评价指标 |
| 2.6.2 供应商评价方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 U公司现状与采购管理现状分析 |
| 3.1 U公司发展历程 |
| 3.1.1 U公司全球业务发展历程 |
| 3.1.2 U公司中国业务发展历程 |
| 3.1.3 U公司中国区组织架构 |
| 3.2 U公司经营管理状况 |
| 3.2.1 U公司主要销售数据指标分析 |
| 3.2.2 U公司呆滞库存数据分析 |
| 3.2.3 U公司电子类产品市场占有率 |
| 3.3 U公司采购管理现状 |
| 3.3.1 U公司采购部门组织架构 |
| 3.3.2 U公司采购流程介绍 |
| 3.4 U公司供应商管理现状 |
| 3.4.1 U公司供应商采购金额分布 |
| 3.4.2 U公司供应商组成 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 U公司供应商管理问题分析 |
| 4.1 U公司采购管理的问题 |
| 4.1.1 采购观念落后 |
| 4.1.2 采购流程问题 |
| 4.1.3 采购人员分工不明确 |
| 4.2 U公司供应商管理问题 |
| 4.2.1 供应商品质管理问题 |
| 4.2.2 供应商及时交货率的问题 |
| 4.2.3 欠缺规模效应 |
| 4.2.4 现有供应商创新不足 |
| 4.3 供应商管理问题原因分析 |
| 4.3.1 缺乏供应商分类 |
| 4.3.2 缺乏供应商关系管理 |
| 4.3.3 供应商选择与评价问题分析 |
| 4.3.4 缺乏与供应商的战略合作 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 U公司战略供应商选择评价体系的构建 |
| 5.1 利用Kraljic矩阵模型对供应商分类 |
| 5.2 U公司战略供应商选择评价指标的选择 |
| 5.2.1 供应商选择评价指标概述 |
| 5.2.2 U公司战略供应商选择评价指标需要考虑的重要因素 |
| 5.3 U公司战略供应商评价指标设定 |
| 5.3.1 U公司战略供应商评价指标的创建 |
| 5.3.2 战略供应商评价指标细则 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 U公司战略供应商选择评价指标权重设定及应用 |
| 6.1 应用层次分析法设定权重的基本步骤 |
| 6.2 U公司战略供应商评价指标权重的设定 |
| 6.2.1 选择评价指标层次单排序权重的计算 |
| 6.2.2 选择评价指标层次总排序权重的计算 |
| 6.3 战略供应商选择评价指标的应用 |
| 6.3.1 战略供应商选择评价结果 |
| 6.3.2 战略供应商选择评价结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文取得的成果与结论 |
| 7.2 本文的展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）超市生鲜商品定价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状及趋势 |
| 1.2.2 国内研究现状及趋势 |
| 1.3 本文创新之处 |
| 1.4 研究内容及框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 文章结构安排 |
| 第二章 数据及预处理 |
| 2.1 样本数据概况 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.3 价格特征分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于回归分析的超市生鲜商品定价模型研究 |
| 3.1 背景知识 |
| 3.1.1 特征工程 |
| 3.1.2 模型验证 |
| 3.2 特征工程具体实现 |
| 3.2.1 特征使用和获取 |
| 3.2.2 特征分析与特征监控 |
| 3.3 基于回归分析的超市生鲜商品定价模型研究 |
| 3.3.1 回归分析基本理论 |
| 3.3.2 基于回归分析构建的模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于经典机器学习算法的超市生鲜商品定价模型研究 |
| 4.1 机器学习 |
| 4.2 经典机器学习算法 |
| 4.2.1 随机森林 |
| 4.2.2 K近邻算法 |
| 4.2.3 梯度提升决策树 |
| 4.2.4 XGBOOST |
| 4.3 基于机器学习算法的具体研究 |
| 4.3.1 实验数据描述 |
| 4.3.2 K近邻预测 |
| 4.3.3 随机森林预测 |
| 4.3.4 GBDT预测 |
| 4.3.5 XGBOOST预测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于时间序列的超市生鲜商品定价模型研究 |
| 5.1 背景知识 |
| 5.1.1 时间序列平稳性判断 |
| 5.1.2 时间序列预测模型 |
| 5.2 基于ARIMA模型的研究 |
| 5.2.1 验证序列平稳性 |
| 5.2.2 选择模型 |
| 5.2.3 拟合模型 |
| 5.2.4 模型评价 |
| 5.2.5 预测 |
| 5.3 基于季节模型的研究 |
| 5.3.1 季节模型 |
| 5.3.2 差分平稳化 |
| 5.3.3 拟合模型 |
| 5.3.4 模型评价 |
| 5.3.5 预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）结合辅助信息的推荐算法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 本文的内容结构 |
| 第二章 推荐领域相关知识介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 推荐系统及其算法 |
| 2.2.1 推荐系统 |
| 2.2.2 推荐算法 |
| 2.2.3 推荐系统中的辅助信息 |
| 2.3 异构信息网络概述 |
| 2.4 矩阵分解算法概述 |
| 2.5 深度学习模型在推荐系统中的应用 |
| 2.5.1 基于多层感知机的推荐算法研究 |
| 2.5.2 基于自编码器的推荐算法研究 |
| 2.5.3 基于卷积神经网络模型的推荐算法研究 |
| 2.5.4 基于循环神经网络模型的推荐算法研究 |
| 2.5.5 基于生成式对抗神经网络模型的推荐算法研究 |
| 2.5.6 基于受限玻尔兹曼机模型的推荐算法研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 结合两种构图方法的推荐算法的设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 “买家-产品-类别”构图法 |
| 3.2.1 构建三部图 |
| 3.2.2 随机游走获得输入向量 |
| 3.3 异构信息网络构图法 |
| 3.3.1 搭建异构信息网络 |
| 3.3.2 构造元路径 |
| 3.3.3 求解元路径 |
| 3.3.4 获得特征向量 |
| 3.4 融合的神经网络推荐模型 |
| 3.5 实验设计与结果分析 |
| 3.5.1 数据集介绍与处理 |
| 3.5.2 实验设计 |
| 3.5.3 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 电商推荐算法的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 边权重优化方法 |
| 4.2.2 游走概率调节策略 |
| 4.3 实验设计与结果分析 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 跨平台的电商推荐系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.2.1 功能需求 |
| 5.2.2 性能需求 |
| 5.2.3 开发和运行环境需求 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 架构设计 |
| 5.3.2 用例设计 |
| 5.3.3 系统交互过程分析 |
| 5.3.4 模块设计 |
| 5.3.5 数据库设计 |
| 5.4 模块设计与实现 |
| 5.4.1 商品信息爬取模块 |
| 5.4.2 用户功能模块 |
| 5.4.3 商品展示模块 |
| 5.4.4 商品推荐模块 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 功能测试 |
| 5.5.2 性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）考虑战略顾客行为的冷链物流库存控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷链物流 |
| 1.2.2 库存控制 |
| 1.2.3 战略顾客行为 |
| 1.3 研究内容框架 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 冷链物流相关理论 |
| 2.1.1 冷链物流的概念 |
| 2.1.2 冷链物流的构成 |
| 2.1.3 冷链物流的特点及分类 |
| 2.1.4 冷链物流的分类 |
| 2.2 库存控制相关理论 |
| 2.2.1 常见库存订货策略 |
| 2.2.2 库存控制模型分类 |
| 2.2.3 安全库存 |
| 2.3 消费者相关理论 |
| 2.3.1 消费者行为 |
| 2.3.2 顾客满意度 |
| 2.3.3 战略顾客行为 |
| 2.4 博弈论相关理论 |
| 2.4.1 博弈论的概念与发展 |
| 2.4.2 博弈论的分类 |
| 2.4.3 博弈论的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 不考虑战略顾客行为供应链库存模型 |
| 3.1 博弈论在库存方面的运用 |
| 3.1.1 博弈论模型 |
| 3.1.2 运用特点及意义 |
| 3.1.3 博弈论在供应链中运用的相关研究 |
| 3.2 二级供应链库存模型 |
| 3.2.1 假设条件 |
| 3.2.2 参数定义 |
| 3.2.3 相关利润函数 |
| 3.3 基于Stackelberg博弈二级供应链库存模型 |
| 3.3.1 销售商的最优反应函数 |
| 3.3.2 生产商最优反应函数 |
| 3.3.3 销售商确定最优的价格和订货量 |
| 3.3.4 供应链库存成本模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑战略顾客行为供应链库存模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述与假设 |
| 4.2.1 模型描述 |
| 4.2.2 模型假设 |
| 4.2.3 相关利润函数 |
| 4.3 基于Stackelberg博弈二级供应链库存模型 |
| 4.3.1 销售商的最优反应函数 |
| 4.3.2 生产商优化问题 |
| 4.3.3 销售商确定最优的价格和订货量 |
| 4.3.4 供应链库存成本模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算例分析 |
| 5.2.1 销售商对供应商的影响 |
| 5.2.2 战略顾客行为对销售商的影响 |
| 5.2.3 有无战略顾客行为对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）基于NFC技术的生鲜农产品供应链可追溯系统设计及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 物联网研究现状 |
| 1.2.2 NFC技术研究现状 |
| 1.2.3 生鲜农产品供应链可追溯研究现状 |
| 1.2.4 追溯系统平台应用研究 |
| 1.2.5 研究现状评述 |
| 1.3 研究的主要内容及框架 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 本章小结 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 物联网基础理论 |
| 2.1.1 物联网起源及概念 |
| 2.1.2 物联网的基本框架 |
| 2.1.3 物联网应用基础 |
| 2.1.4 物联网典型应用 |
| 2.2 供应链管理理论 |
| 2.2.1 供应链 |
| 2.2.2 供应链管理 |
| 2.2.3 生鲜农产品供应链 |
| 2.2.4 生鲜农产品供应链可追溯理论基础 |
| 2.3 NFC相关理论 |
| 2.3.1 NFC通信的技术特点 |
| 2.3.2 NFC工作模式 |
| 2.3.3 NFC传输协议 |
| 2.4 其他相关理论 |
| 2.4.1 系统工程理论 |
| 2.4.2 核心竞争力理论 |
| 本章小结 |
| 第三章 NFC技术在生鲜农产品供应链可追溯中价值分析 |
| 3.1 NFC技术应用于生鲜农产品供应链可追溯中的需求分析 |
| 3.1.1 用户需求分析 |
| 3.1.2 政府需求分析 |
| 3.1.3 消费者需求分析 |
| 3.2 应用NFC技术生鲜农产品供应链价值基本假设及检验 |
| 3.2.1 NFC技术特性与生鲜农产品供应链运行的敏捷性 |
| 3.2.2 生鲜农产品供应链组织敏捷性与供应链的绩效 |
| 3.2.3 NFC技术对生鲜农产品市场变化调节作用 |
| 3.2.4 假设检验及分析 |
| 3.3 NFC技术在生鲜农产品供应链中的价值分析 |
| 3.3.1 生鲜农产品供应链库存损失问题描述 |
| 3.3.2 生鲜农产品有效需求模型定义 |
| 3.3.3 生鲜农产品供应链采购策略分析 |
| 3.3.4 NFC技术应用价值的数值分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 基于NFC的生鲜农产品供应链可追溯系统设计 |
| 4.1 生鲜农产品供应链可追溯系统需求分析 |
| 4.2 生鲜农产品供应链可追溯系统数据采集终端模块设计 |
| 4.2.1 数据采集系统整体结构设计 |
| 4.2.2 CPU模块设计 |
| 4.2.3 BDS模块设计 |
| 4.2.4 GSM模块设计 |
| 4.2.5 NFC模块设计 |
| 4.2.6 生鲜农产品供应链可追溯系统传感层设计 |
| 4.3 生鲜农产品供应链可追溯系统总体架构设计 |
| 4.3.1 可追溯系统NFC标签应用层设计 |
| 4.3.2 NFC生鲜农产品供应链可追溯系统层次设计 |
| 4.3.3 生鲜农产品供应链可追溯系统结构 |
| 本章小结 |
| 第五章 基于NFC的生鲜农产品供应链可追溯系统实现 |
| 5.1 可追溯系统软件的开发环境 |
| 5.1.1 系统开发平台简介 |
| 5.1.2 生鲜农产品供应链可追溯系统软件设计原则 |
| 5.2 生鲜农产品供应链可追溯系统数据库设计 |
| 5.2.1 数据库总体结构设计 |
| 5.2.2 系统设计模式分析 |
| 5.2.3 服务器数据库表设计 |
| 5.3 生鲜农产品供应链可追溯系统接口设计 |
| 5.3.1 ONS服务器端接口 |
| 5.3.2 发现服务器端接口 |
| 5.3.3 信息服务器端接口 |
| 5.4 生鲜农产品供应链可追溯系统模块实现 |
| 5.4.1 NFC标签管理设计及实现 |
| 5.4.2 可追溯系统企业管理端设计及实现 |
| 5.4.3 可追溯系统消费者查询端设计及实现 |
| 5.4.4 可追溯系统政府监管端设计及实现 |
| 本章小结 |
| 第六章 生鲜农产品供应链可追溯系统应用模式设计 |
| 6.1 可追溯系统在猪肉供应链中部署及测试 |
| 6.1.1 系统硬件需求 |
| 6.1.2 系统软件部署 |
| 6.1.3 系统可追溯过程测试 |
| 6.1.4 系统可追溯性能测试 |
| 6.2 可追溯系统应用前景分析 |
| 6.2.1 可追溯系统应用结构 |
| 6.2.2 可追溯系统应用构成要素 |
| 6.2.3 可追溯系统应用影响因素 |
| 6.2.4 可追溯系统应用设计 |
| 6.2.5 可追溯系统商业应用选择 |
| 6.3 可追溯系统应用对策及建议 |
| 本章小结 |
| 第七章 研究结论及展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
四、降价商品将用特殊标签（论文参考文献）
- [1]基于强化学习的人机谈判系统[D]. 范怡帆. 广西师范大学, 2021(09)
- [2]基于数据驱动的共享汽车需求预测及动态定价研究[D]. 苑尊. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]广西山水壮都小镇项目的网络营销策略研究[D]. 白青彦. 广西大学, 2020(07)
- [4]网络新闻标题的多角度研究 ——以“今日头条”为例[D]. 周莹. 上海外国语大学, 2020(01)
- [5]兰州曹操出行网约车差异化定价策略改进研究[D]. 董书暚. 兰州大学, 2020(01)
- [6]U公司战略物资供应商评价指标体系研究[D]. 彭黎. 电子科技大学, 2020(08)
- [7]超市生鲜商品定价模型研究[D]. 范凤岩. 福建师范大学, 2019(12)
- [8]结合辅助信息的推荐算法的研究与实现[D]. 银盈. 电子科技大学, 2019(01)
- [9]考虑战略顾客行为的冷链物流库存控制研究[D]. 徐铭浩. 华北电力大学(北京), 2018(04)
- [10]基于NFC技术的生鲜农产品供应链可追溯系统设计及应用研究[D]. 孙旭. 吉林大学, 2016(08)