别把B2C电子商务复杂化

B2C是什么？它是电子商务的一种模式,是英文Business—to-Consumer的缩写,即商家对消费者,也就是通常说的商业零售。最具有代表性的B2C电子商务模式就是网上零售网站,比如国内最大的中文网上书店当当网（dangdang．com）就是一个B2C电子商务网站的典型,美国的亚马逊网上商店（Amazon．com）是全球最著名的B2C电子商务网站。     

数据挖掘技术在C2C电子商务中的应用

为了充分利用这些数据来提高网站的服务质量和创造更多潜在的利润空间,提出了用数据挖掘方法对商务网站数据进行聚类划分.主要针对电子商务中的C2C(consumer to consumer)模式,将数据挖掘技术应用于 C2C 模式电子下商务数据分析,具有一定的实用价值和现实意义,为正确的电子商务应用决策提供强有力的支持和可靠的保证.     

基于B2C电子商务网站的个性化商品推荐系统研究

引言 近年来,随着电子商务的快速发展和用户购物习惯日益理性,B2C电子商务网站作为电子商务一个重要分支．呈现出诸多的竞争优势和快速的发展势头。以亚马逊为代表众多B2C电子商务网站不断涌现,规模迅速扩大。经营同类或类似商品的网站也越来越多．在给用户带来多选择机会的同时,用户查找所需商品的难度和时间成本变得越来越高。     

浅析新疆B2C平台的发展问题及对策

B2C电子商务是企业与消费者之间的电子商务,它是以Internet为主要服务提供手段,实现企业在线为客户提供销售服务,并保证与其相关的付费方式电子化的一种模式.B2C电子商务的发展一直被业界所关注.随着新疆电子商务环境的不断改善,接受网上购物方式的新疆消费者越来越多.目前内地B2C电子商务市场发展的红红火火,各大企业激烈的竞争,使B2C市场迅速发展并日益完善,新疆等新兴市场的B2C发展持续看好.但综观其发展现状,B2C电子商务发展仍存在着一些问题,国内B2C电子商务网站近几年也都面临着严峻的挑战.分析了当前中国B2C电子商务的困境;针对目前新疆B2C电子商务企业所处困境的实际情况,提出了新的发展思路,并对其发展前景进行了分析.     

如何培养B2C网站的顾客忠诚度

随着互联网的迅猛发展,越来越多的企业认识到互联网的价值,纷纷＂触网＂进军电子商务。尤其是最近两年,已经有越来越多的传统零售企业开始进军B2C电子商务,使得B2C网站之间的竞争日趋激烈,因此对于各大B2C电子商务网站来说,提高顾客满意度,进而培养起顾客忠诚度,对于提高自身竞争力具有非常重要的意义。本文试图从分析B2C网站顾客消费心理和行为分析入手,分析如何培养B2C网站的顾客忠诚度。     

以用户为中心的电子商务2.0基本模式及网站重构模型

分析抽象传统电子商务的特点,结合web2.0的以用户为中心的思想与方法提出EC2.0的3个基本商务模式,即C2B、B4C、C4C.基于EC2.0商务模式的研究,提出重构EC2.0网站的基本思想与方法.     

B2C电子商务网站的通用设计研究

随着网络技术的迅速发展和多层软件体系结构开发技术的不断完善,基于B/S的多层Web应用已成为开发的主流.文章就如何为B2C电子商务网站设计一个正确合理的网站构架进行探讨,并基于时下最为流行的Struts架构模式与Hibernate开源框架技术提出了一个通用的设计方案,以期为此类网站的开发与实现提供参考.     

浅议B2C电子商务市场的逆向物流问题

讨论产生于B2C电子商务市场中的逆向物流问题,以期能够在人们研究逆向物流这一问题之时,与当前的电子商务市场相结合。从逆向物流的定义出发,结合B2C电子商务市场的特点,分析了如何进行B2C电子商务市场中逆向物流的优化管理。     

基于ASP．NET2．0电子商务网站设计与实现

探讨了利用ASP．NET技术构建完整的B2C电子商务网站的方法和技巧,网站采用流行的B／S结构．并通过搜索功能的开发具体阐述了网站开发的三层结构的实现。ASP．NET节省系统开发时间。为系统开发提供了全套解决方案,具有良好的可扩展性和易于维护,是系统设计和开发人员的一个良好选择。     

浅议商务智能在B2C电子商务站点的应用

本文分析了商务智能在B2C电子商务领域里的需求,然后总结了在一个B2C电子商务环境里应用商务智能的好处,旨在使读者对商务智能在B2C电子商务站点的应用有一个较具体的了解。     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

基于人工神经网络的施工安全性预警模型研究

在研究施工安全性特征的基础上,提出了施工安全性评价指标体系,结合人工神经网络模型,提出了基于人工神经网络的施工安全性预警模型,最后结合实例验证了该安全预警模型的可行性。     

基于大数据的城市土地利用分类研究——以西宁市为例

以西宁市为例，基于宜出行和兴趣点（points of interest，POI）2类常用大数据以及最大似然、支持向量机和神经网络3种常用分类方法，开展了城市土地利用分类研究．通过对比不同数据与方法组合下的城市土地利用分类精度，确定了提取城市土地利用信息的最优数据组合方式和分类方法．并基于分类结果对西宁市的城市土地利用格局进行了分析．结果显示，基于POI和宜出行数据的神经网络分类方法获取的研究区城市土地利用信息精度最高，总体精度为71.25%，Kappa系数为0.62．主要原因在于综合POI和宜出行可以更加充分地反映不同土地利用类型的特征，而神经网络可以有效综合多源大数据的信息．因此，基于多源大数据和神经网络为快速有效地获取城市土地利用信息提供了有效途径，具有较大的应用潜力．      

气体传感器阵列用于混合气体测量的计算机模拟研究

用计算机模拟方法对气体传感器阵列进行模拟，并建立相应软件，用该软件研究由ＣＯ，ＣＨ４，Ｃ２Ｈ５ＯＨ，ｉ－Ｃ４Ｈ１０四种气体组成的混合气体体系，并对气体传感器阵列测得的信号与混合气体浓度之间的关系进行深入的研究．用人工神经网络法和多元线性回归分析法对模拟获得的数据处理，建立传感器阵列数学模型，并对两种模型进行比较，以找出最优的预报数学模型，用于预报实际体系     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

企业自主创新能力的人工神经网络评价模型的研究

企业自主创新能力评价模型的建立对于评价企业创新能力,进而提高企业自主创新能力有着重要的意义。首先建立企业自主创新评价体系,在此基础上,采用神经网络方法,建立评价模型。最后,通过创新型企业的相关数据验证模型的有效性。     

多目标遗传繁衍样本策略的应用研究

提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。     

受腐蚀钢筋混凝土梁极限承载力神经网络预测

利用神经网络方法研究了受腐蚀钢筋混凝土梁权限承载力与各主要影响因素之间的复杂非线性关系，建立了承载力的神经网络预浏模型，预浏结果与试验结果吻合较好．研究结果表明神经网络计算是受腐蚀钢筋混凝土构件力学性能研究中一种很有潜力的新方法．     

基于人工神经网络的工程估价预测模型

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及BP网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.     

用人工神经网络预测岩石节理的抗剪强度

提出运用人工神经网络方法预测岩石节埋抗剪强度,在该方法中应用相对作用强度RSE确定网络中各输入因素对抗剪强度的影响程度,并根据分形节理力学性质和光弹试验数据进行网络训练、参数预测,结果表明：该方法可以用来预测岩石节理抗剪强度并推广应用。