【摘 要】
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随着互联网时代的到来以及智能手机和计算机的普及,电子商务在全社会的应用迅速普及,电子商务的发展逐步进入集约创新和迅速发展的新时期。电商产业整体的竞争压力不断增长,各大电商平台之间的竞争愈发激烈。为了竞争市场,各大电子商务平台的商家开展了各种折扣促销活动以吸引新老客户。信息技术的进步和平台的发展使得电子商务平台沉淀了大量的消费记录,还从各种关联渠道低成本地收集了客户的大量隐私数据,比如个人基本信息和
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随着互联网时代的到来以及智能手机和计算机的普及,电子商务在全社会的应用迅速普及,电子商务的发展逐步进入集约创新和迅速发展的新时期。电商产业整体的竞争压力不断增长,各大电商平台之间的竞争愈发激烈。为了竞争市场,各大电子商务平台的商家开展了各种折扣促销活动以吸引新老客户。信息技术的进步和平台的发展使得电子商务平台沉淀了大量的消费记录,还从各种关联渠道低成本地收集了客户的大量隐私数据,比如个人基本信息和关联消费行为记录。因为维护现有客户的成本远远低于开发新客户的成本,所以对潜在的重复购买客户进行有针对性的营销活动,使用客户行为数据来预测店铺哪些客户将成为重复购买客户,即对客户忠诚度的研究已经引起了各大销售企业的关注。因此本文针对电子商务客户忠诚度的预测方法展开研究具有重要意义。本文主要研究任务是构建针对电商消费大数据的客户忠诚度预测相关模型,通过预测不同客户的忠诚度,进而帮助企业对相关客户进行定位,并进行有针对性的营销以提高企业的营业额。本文主要工作如下:（1）查阅相关文献梳理目前国内外对客户忠诚度的研究现状,对目前电商环境下的数据挖掘方法进行阐述,明确数据挖掘技术在电商业务中的重要性。（2）研究分析收集到的相关数据,通过业务逻辑分析,构建了36个可以在业务场景中普遍使用的基本特征。（3）在构造好的特征集上研究了多种基于机器学习算法的客户忠诚度预测方法,并分析实验结果以及其对实际应用的指导。（4）针对单一模型分类性能欠佳,训练样本不平衡等问题,设计并改进了一种基于融合算法的客户忠诚度预测模型TBMEE（Two-Layer Bagging Model Based on Easy Ensemble,TBMEE）,该模型通过结合了Easy Ensemble和Bagging融合的优势,解决了训练数据不平衡带来的问题,也提高了预测模型的分类性能。
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苝系衍生物应用非常广泛,从工业染料到分子光电器件。作为一类重要的功能型材料,苝二酰亚胺衍生物有很多优点,它结构稳定,具有很好的光电性质,有很高的热稳定性,并且在可见光区表现出很强的吸收及荧光等特点,这就使得它能够在太阳能电池,固态光伏器件,场效应晶体管等领域广泛应用。在本论文中,我们主要对苝酰亚胺的酰亚胺位和主体共轭结构进行了改性和修饰:通过对酰亚胺位进行取代修饰,合成出了一系列具有非对称结构的苝
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超级电容器结合了化学电池与传统电容器共同的优点,既拥有传统的电容器的充放电功率,也具备普通电池大量储备电荷的能力,是一种绿色环保与性能优异并存的新型储能装置。它因具有高功率密度和良好的循环寿命以及快速的充放电速度而被广泛研究,这为构建更先进的混合能源存储系统提供了很好的发展契机。在超级电容器的各个组成部分中,电极材料起到了不可或缺的作用,其种类和性能极大程度上决定了器件所表现出来的整体性能和应用场
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