电子商务企业网络广告投放决策研究

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伴随着电子商务的产生和发展,网络广告应运而生。网络广告作为网络营销的一种有力的促销手段,日益展现出特有的魅力与广阔的前景。优化决策网络广告投放成为企业所关心的首要问题之一。网络广告的投放需要考虑很多因素,属于多目标优化问题,一般很难精确地求出其最优解。因此,对网络广告投放决策问题的研究具有重要的理论意义和现实意义。按照企业的营销目标,依据好的广告创意完成了网络广告的设计与制作后,接下来的工作就是网络广告的推广。正确选择网络广告发布形式和投放网站,对于提高网络广告效益、降低网络广告成本具有非常重要的作用。本文针对电子商务企业必须面对的网络广告投放决策问题,分别研究了基于层次分析法的网络广告发布形式选择问题和基于粒子群算法的网络广告投放网站选择决策问题。研究的内容主要包括以下几个方面:1.对电子商务企业网络广告投放决策问题产生的背景与国内外研究情况进行综述,并指出目前此问题在研究上存在的不足之处;2.考虑到不同网络广告发布形式具有不同的特点,直接影响网络广告的传播效果和经济成本,研究了广告发布形式的选择问题。在深入分析网络广告不同发布形式特点的基础上,给出了网络广告形式的综合评价体系。根据广告的传播效果和成本等准则的基本要求以及评价因素的特点,建立了基于层次分析法的多目标决策模型。给出了实现算法和仿真结果,表明了模型和算法的合理性,为电子商务企业网络广告发布形式的选择提供了参考。3.从企业的需求出发,研究了网络广告发布的网站选择问题。现实中对网络广告效果的评估主要是基于广告商网站提供的数据,而这些数据的准确性、公正性一直受到某些广告主和代理商的质疑。针对这个问题,本文提出在广告主网站研究各广告网站的引进流量、成交数量及其广告费用等数据并作为评估依据。分析了能够提供网络广告投放的各类网站的特点和常用的网络广告评估方法,并以传播效能评估法为评估标准,建立了网络广告投放的网站最优选择多目标决策问题模型。使用粒子群智能搜索算法求解并进行了仿真分析,以期对电子商务企业网络广告投放决策的制定提供参考和帮助。
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1. 绪论第10-18页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 网络广告的特点第11-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
    1.4 本文的主要工作第16-18页
2. 基本知识第18-32页
    2.1 网络广告第18-20页
        2.1.1 网络广告的常用术语第18-19页
        2.1.2 网络广告的收费方式第19-20页
        2.1.3 网络广告的评价标准第20页
    2.2 层次分析法第20-26页
        2.2.1 层次分析法概述第20-21页
        2.2.2 层次分析法基本原理第21-25页
        2.2.3 层次分析法的特点第25-26页
    2.3 粒子群算法第26-30页
        2.3.1 PSO 算法基本理论第26-28页
        2.3.2 PSO 算法设计步骤第28-29页
        2.3.3 PSO 算法的参数设置第29-30页
    2.4 小结第30-32页
3. 基于层次分析法的网络广告发布形式研究第32-48页
    3.1 引言第32页
    3.2 问题描述和建立模型第32-36页
        3.2.1 常见网络广告形式及特点分析第32-34页
        3.2.2 网络广告形式的评价因素第34-35页
        3.2.3 层次分析法模型的建立第35-36页
    3.3 算法实现第36-40页
        3.3.1 利用成对比较法构造判断矩阵第36-37页
        3.3.2 层次单排序及一致性检验第37-39页
        3.3.3 层次总排序及其一致性检验第39-40页
    3.4 模型实现与结果分析第40-47页
        3.4.1 构造分层递阶结构第40-41页
        3.4.2 判断矩阵、单排序和一致性检验第41-45页
        3.4.3 总排序及一致性检验第45-46页
        3.4.4 计算结果分析第46-47页
    3.5 小结第47-48页
4. 基于粒子群算法的网络广告网站投放决策第48-60页
    4.1 引言第48页
    4.2 问题描述和建立模型第48-52页
        4.2.1 网络广告投放的网站第48-50页
        4.2.2 网络广告的评估方法第50页
        4.2.3 基于粒子群算法的多目标决策模型第50-52页
    4.3 PSO 算法设计第52-55页
        4.3.1 粒子初始化和算法流程第53-54页
        4.3.2 适应度计算第54页
        4.3.3 筛选非劣解集第54页
        4.3.4 粒子速度和位置更新第54-55页
        4.3.5 粒子最优第55页
    4.4 仿真与结果第55-58页
        4.4.1 样本数据的产生及参数设置第55-57页
        4.4.2 仿真结果与结论第57-58页
    4.5 小结第58-60页
5. 结论与展望第60-62页
参考文献第62-64页
附录 A 基于层次分析法的多目标决策源程序代码第64-68页
致谢第68-70页
作者简介第70-71页
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