3
I. Tên, lý do chọn đề tài và giới thiệu ngắn gọn. 1. Tên đề tài: Nghiên cứu tâm lý chọn hàng của người dùng qua mạng xã hội facebook. 2. Lý do chọn đề tài: Nghiên cứu hành vi, mạng xã hội của những người dùng đang là một trong những đề tài nóng bỏng trên thế giới hiện nay. Do đó, em lựa chọn đề tài nghiên cứu tâm lý chọn hàng của người dùng qua mạng xã hội facebook. 3. Giới thiệu ngắn gọn: Nghiên cứu thói quen chọn hàng trực tuyến của người sử dụng, thông thường là việc nghiên cứu để đưa ra được những hành vi mang tính phổ biến, những hành vi mang tính quy luật, những hành vi mang tính phổ biến tuần tự,… trong một khoảng thời gian và không gian nhất định. Ở đây, em tập trung nghiên cứu để đưa ra được những hành vi mang tính phổ biến tuần tự trong khoảng thời gian nhất định áp dụng kỹ thuật khai phá chuỗi tuần tự (Sequential pattern mining). Ai cũng biết tâm lý khách hàng thường bị chi phối và tác động mạnh mẽ nhất bởi giá cả. Giảm giá và khuyến mãi vì thế đã trở thành thông lệ và buộc các đối thủ cạnh tranh nhau phải theo dõi nhau rất chặt chẽ để kịp thời ứng phó bằng cạnh tranh giảm giá và khuyến mãi. Nghiên cứu khai thác triệt để tâm lý của khách hàng về những phương diện khác chứ không chỉ đơn thuần ở giá. Không phải khách hàng nào cũng mua vì giá rẻ. Không ít khách hàng sẵn sàng mua với giá không rẻ vì cho rằng “tiền nào của nấy”. Ngoài ra, việc quảng cáo tít dựa trên hàng tạp hoá mà khách hàng lựa chọn. Nếu một khách hàng đang xem thịt gia cầm, một tít về các đồ nhồi gà có thể xuất hiện. Không phải tất cả các sản phẩm của mặt hàng được mua tại cùng một thời điểm, vì vậy cũng cần phải quan tâm đến thứ tự mua hàng của người dùng.

OutlineMai.doc

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Datamining

Citation preview

I. Tn, l do chn ti v gii thiu ngn gn. 1. Tn ti: Nghin cu tm l chn hng ca ngi dng qua mng x hi facebook.2. L do chn ti: Nghin cu hnh vi, mng x hi ca nhng ngi dng ang l mt trong nhng ti nng bng trn th gii hin nay. Do , em la chn ti nghin cu tm l chn hng ca ngi dng qua mng x hi facebook.3. Gii thiu ngn gn:Nghin cu thi quen chn hng trc tuyn ca ngi s dng, thng thng l vic nghin cu a ra c nhng hnh vi mang tnh ph bin, nhng hnh vi mang tnh quy lut, nhng hnh vi mang tnh ph bin tun t, trong mt khong thi gian v khng gian nht nh. y, em tp trung nghin cu a ra c nhng hnh vi mang tnh ph bin tun t trong khong thi gian nht nh p dng k thut khai ph chui tun t (Sequential pattern mining). Ai cng bit tm l khch hng thng b chi phi v tc ng mnh m nht bi gi c. Gim gi v khuyn mi v th tr thnh thng l v buc cc i th cnh tranh nhau phi theo di nhau rt cht ch kp thi ng ph bng cnh tranh gim gi v khuyn mi. Nghin cu khai thc trit tm l ca khch hng v nhng phng din khc ch khng ch n thun gi. Khng phi khch hng no cng mua v gi r. Khng t khch hng sn sng mua vi gi khng r v cho rng tin no ca ny. Ngoi ra, vic qung co tt da trn hng tp ho m khch hng la chn. Nu mt khch hng ang xem tht gia cm, mt tt v cc nhi g c th xut hin. Khng phi tt c cc sn phm ca mt hng c mua ti cng mt thi im, v vy cng cn phi quan tm n th t mua hng ca ngi dng.

II. D kin cc chng mcChng 1: GII THIUChng 2: TNG QUAN KHAI PH MU CHUI TUN T2.1. c im ca d liu2.2. Khai ph d liu mu chui tun t2.2.1. Gii thiu chung2.2.2. Bi ton Khai ph mu chui tun t2.2.3. Mt s thut ton khai ph mu tun tChng 3: M HNH XUT3.1. M hnh xut tng th3.2. Cc phng n tch chui3.3. Tch Itemset trong chui3.4. Tnh thi gian cho phng n tch chuiChng 4: NG DNG

III. Danh mc ti liu tham kho

Modeling Human Behavior at a Large Scale- Adam Sadilek Modeling Correlated Purchase Behavior in Large - Scale Networks A Markov Random Field (MRF) Approach, Liye Ma, R. 2011. Wikipedia.org Data Mining Concepts and Techniques 2ed - Jiawei Han and Micheline Kamber Agrawal, R. and Srikant, R. 1995. Mining sequential patterns. In Eleventh International Conference on Data Engineering, P. S. Yu and A. S. P. Chen, Eds. IEEE Computer Society Press, Taipei, Taiwan, 3-14.