基于P-Rank的网络书店相似性搜索

为提高网络书店相似性搜索效率,降低时间和存储开销以适应大规模数据,提出一种基于P-Rank的相似性搜索优化算法ProductP-Rank。对相似性搜索算法进行分析和比较,指出相似性计算精确度和复杂度是现有算法所面临的难点;依据消费者与图书之间的购买关系构建购物网络,离线计算一步相似性矩阵,在线计算两步相似性矩阵。实验结果表明,该方法降低了相似性计算的存储和预计算时间的开销,具有较高精确度,能够快速响应查询请求。

消费者异质性影响下的网络信息商品销售策略

针对网络销售模式下的信息商品的特性,文章研究消费者异质性(最大价值差异和强度差异之和)及商品关系对普通销售、纯捆绑销售和混合捆绑销售策略的影响.研究结果表明当强度差异较小,商品间互补或替代时,纯捆绑销售和普通销售分别占优势地位;当商品间无关时,纯捆绑销售与普通销售占优概率基本相等.当强度差异等于最大价值差异时,随异质性增加,普通销售明显优于纯捆绑销售.对混合捆绑的研究给出其转为普通销售和纯捆绑销售的条件,并发现在商品间互补的情况下,当强度差异较小且两种商品最大价值差异相差不大时,纯捆绑策略占优;最大价值差异相差较大且消费者对其中一种商品偏好基本一致时,混合销售策略占优.