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J-GLOBAL ID：202102239825272687   整理番号：21A2870276

オンライングループ購入行動を探索するための顧客知識のマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining customer knowledge for exploring online group buying behavior

著者 (4件)： Liao Shu-hsien (Department of Management Sciences, Tamkang University, No. 151, Yingjuan Rd., Danshuei Dist., New Taipei City 251, Taiwan, ROC) ,  Chu Pei-hui (Department of Information Management, National Taipei College of Business, No. 321, Sec. 1, Jinan Rd., Zhongzheng District, Taipei City 10051, Taiwan, ROC) ,  Chen Yin-ju (Department of Management Sciences, Tamkang University, No. 151, Yingjuan Rd., Danshuei Dist., New Taipei City 251, Taiwan, ROC) ,  Chang Chia-Chen (Department of Management Sciences, Tamkang University, No. 151, Yingjuan Rd., Danshuei Dist., New Taipei City 251, Taiwan, ROC)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 3  ページ： 3708-3716  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライングループ購入は効果的なマーケティング法である。オンライングループ購入を使用することによって,顧客は,プレミアム製品とサービスに関して不確かな割引を得る。これは顧客需要に適合するだけでなく,製品販売を販売し,新しいビジネスモデルを公開する新しい方法を見つけるのを助け,これらの取引においてすべての関係者利益を利益する。これらの漏洩経済時間の間,グループ購入は非常に一般的になった。したがって,本研究では台湾におけるオンライングループ購入行動を探索するためのデータマイニング手法を提案した。したがって,本研究は,Aprioriアルゴリズムを相関ルールアプローチとして使用し,データマイニングのためのクラスタ分析を,台湾のオンライングループ購入顧客の間で顧客知識をマイニングするために実行した。データマイニングからの知識抽出の結果を知識パターン,規則,および知識マップとして例示して,将来の発展のためのオンライングループ購入企業への提案と解決策を提案した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マーケティング ,  台湾 ,  クラスタ分析 ,  相関ルール ,  *データマイニング
準シソーラス用語： *グループ購入 ,  ビジネスモデル ,  Aprioriアルゴリズム ,  知識抽出 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  相関ルール ,  クラスタ分析 ,  オンライングループ購入 ,  オンライングループ購入行動

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  グループ購入 ,  行動 ,  探索 ,  顧客 ,  知識