摘要：近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的逐漸成熟與落地，互聯(lián)網(wǎng)電商蓬勃發(fā)展，企業(yè)在電商方向上的營銷理念和方法已與傳統(tǒng)營銷的理念和方法截然不同，其依托于現(xiàn)代技術(shù)發(fā)生了革命性的變化，基于大數(shù)據(jù)與人工智能的客戶精準(zhǔn)營銷已成為主流，而基于互聯(lián)網(wǎng)電商的農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷由于其自身的特性目前還處于研究探索階段，本文主要研究基于某農(nóng)產(chǎn)品電商平臺提供的農(nóng)產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，針對購買者的個人信息如所處地域、職業(yè)等，以及行為偏好采用改進的K近鄰算法對用戶進行分類，從而達到農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷的目的。

　　關(guān)鍵詞：K近鄰算法;機器學(xué)習(xí);大數(shù)據(jù);農(nóng)產(chǎn)品電商;精準(zhǔn)營銷

　　消費者在電商平臺的日常消費中積累了海量數(shù)據(jù)，包括了消費者的地域、性別、年齡、行為習(xí)慣、個人偏好等，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們?yōu)橄�費者進行消費預(yù)測行為分析，從而動態(tài)的感知到消費者將進行的消費活動，從而推動消費升級。這與傳統(tǒng)營銷的方法相比，在降低社會成本的同時，極大的提高了效率和準(zhǔn)確率，對農(nóng)產(chǎn)品電商的精準(zhǔn)營銷具有重大意義。本文基于人工智能機器學(xué)習(xí)的KNN算法實現(xiàn)了對目標(biāo)用戶進行購買品類、購買意向多維度分類，從而助力于農(nóng)產(chǎn)品電商的精準(zhǔn)營銷，促進農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　一、農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷及其研究現(xiàn)狀

　　現(xiàn)階段農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷是通過對消費者在電商平臺進行購物留下的數(shù)據(jù)的全面分析，挖掘出海量數(shù)據(jù)中所包含的消費者的性別、地域、收入水平、消費習(xí)慣、個人偏好等信息，從而準(zhǔn)確預(yù)測出消費者未來的消費行為，并制定出一對一的動態(tài)的營銷策略以滿足消費者需求。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，目前業(yè)界在解決精準(zhǔn)營銷問題時是通過使用Hadoop、Spark等分布式數(shù)據(jù)處理框架對電商平臺上的海量用戶數(shù)據(jù)進行挖掘、清洗，并使用機器學(xué)習(xí)算法對經(jīng)過處理后的有價值的數(shù)據(jù)進行處理，找出數(shù)據(jù)中蘊含的知識和規(guī)律，得到模型，并將其應(yīng)用到對未來獲取到的數(shù)據(jù)的分析及預(yù)測中。

　　二、KNN算法在電商農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷上的應(yīng)用

　　本文提出一種基于KNN算法的電商農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷預(yù)測解決方法，即對用戶行為進行漢明編碼，然后計算用戶之間的距離，從而對用戶未來的農(nóng)產(chǎn)品消費行為進行預(yù)測，實現(xiàn)了將KNN算法應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷這一特定的業(yè)務(wù)場景下，且較之于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析預(yù)測方法，具有更高的決策準(zhǔn)確率和決策效率，更加智能化。

　　(一)數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　本文通過問卷調(diào)查形式獲取了1000組用戶性別、年齡、個人偏好、是否購買過以及消費意向、消費者之間關(guān)系、地域等數(shù)據(jù)，對用戶是否具有購買魚的意向這一消費行為進行預(yù)測。本文結(jié)合具體營銷場景篩選具有代表性的特征作為研究使用數(shù)據(jù)集，其中字符’Y’表示肯定，字符’N’表示否定，如此表示是為了降低在數(shù)據(jù)特征描述時的復(fù)雜度。

　　(二)數(shù)據(jù)特征描述

　　在KNN算法中，我們可以用漢明距離來度量各個樣本數(shù)據(jù)之間的距離。在本文的數(shù)據(jù)樣本中，我們將字符’Y’表示的特征項編碼為1，將字符’N’表示的特征項編碼為0。值得注意的是，結(jié)合實際的農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷，考慮到由于60歲以上的群體在食用魚時具有被魚刺傷到的危險性，故將60歲以上數(shù)據(jù)樣本中性別這一特征編碼為0，另外，由于中國傳統(tǒng)文化的原因，女性在家庭食材消費上的重要性，我們將數(shù)據(jù)樣本中性別女這一特征項編碼為1，相對的性別男這一特征項編碼為0。

　　因此，我們得到圖一中數(shù)據(jù)樣本的編碼分別為1111、0110、0111、1101、1010、1011。將用戶的各項特征進行編碼后，便可以計算編碼之間的漢明距離，漢明距離的大小，便能表征各個用戶之間的差異性和相似性。

　　(三)KNN特征分類算法的應(yīng)用

　　本文在得到用戶各項特征編碼之后，然后計算各用戶特征項編碼之間的漢明距離。接下來，我們通過實驗的方式，選取出一個合適的漢明距離閾值K來對用戶的購買意向進行預(yù)測。在閾值K之內(nèi)的同一組用戶，我們認(rèn)為其具有相同的購買意向。

　　算法基本流程如下：Step1：計算用戶特征項編碼的距離。計算測試集中給定樣本編碼與訓(xùn)練集中每個樣本編碼的漢明距離;Step2：漢明距離的排序。將計算出的漢明距離進行降序排序;Step3：選擇給定樣本的K個近鄰：根據(jù)排序結(jié)果，選擇距離最近的K個樣本作為待預(yù)測的樣本的類別，認(rèn)為他們具有相同的購買意向。K即為上述閾值;Step4：分類的判別。查找出K個近鄰的類別，在此情景下，類別即為是否具有購買意向。然后按照投票的方式?jīng)Q定待分類樣本的類別。

　　三、模型設(shè)計與測試結(jié)果

　　(一)農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)框圖本文我們實現(xiàn)了一個基于KNN算法的農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)，研究了農(nóng)產(chǎn)品電商中特征項的提取及特征項在向量空間上的距離計算。

　　(二)實驗測試我們隨機抽取80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余20%作為驗證樣本，對基于KNN算法實現(xiàn)電商農(nóng)產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷進行研究。在本文設(shè)計的模型中，閾值K的選取對預(yù)測精確度起有著明顯的影響。理論上來說，閾值K對預(yù)測分類的精確度起決定性的影響，當(dāng)K越小時，分類邊界曲線越光滑，分類精度越高;K越大分類邊界曲線越平坦，分類精度越低。距離K的選取在本文中變現(xiàn)為閾值K的選取。從實驗結(jié)果看來，當(dāng)選擇閾值K的值為10的時候，本模型具有較高的預(yù)測精度。

　　(三)實驗結(jié)果分析在本文的預(yù)測模型中，閾值K的選擇對預(yù)測結(jié)果起著至關(guān)重要的作用。從多次實驗結(jié)果來看，當(dāng)訓(xùn)練集為800驗證集為200的情況下，閾值K=10時具有較高的預(yù)測精度。另外，在農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的預(yù)測模型中，特征項的選取對預(yù)測結(jié)果的精度有密切的關(guān)系。例如，魚這種農(nóng)產(chǎn)品，消費者的自身屬性以及購買動機是多維度的，非常復(fù)雜的。

　　在特征項的提取時要注意的是，特征項并不是越多越好，我們要結(jié)合社會實際情況對一些特征項進行取舍。每個特征項的編碼也是需要深入研究的地方，要考慮進各個特征項之間的相互影響，此時便需要多位編碼來表征一項特征項了。

　　四、結(jié)束語

　　實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的電商農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)模型對消費者的購買意向預(yù)測具有較高的精度，可以為企業(yè)在其精準(zhǔn)營銷中做為決策依據(jù)。然而，由于數(shù)據(jù)樣本的不足，本文的預(yù)測模型在特征項提取上還有較大的研究提升空間。

　　本文為電商農(nóng)產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷提供了一個可靠的解決方案，同時，也對今后的研究工作重心有所展望：(1)在能夠提供足夠多的數(shù)據(jù)樣本的前提下，在對特征項的提取上結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品電商這一特定領(lǐng)域的實際情況進行進一步的研究。特征項之間的相互影響是存在的，所以本文中將某一特征項編碼為一位在表征特征項之間的相互作用時便顯得不足。特征項的編碼應(yīng)該是多位的，能充分體現(xiàn)出特征項之間的相互影響的。(2)在計算各特征項編碼的漢明距離之前，如果數(shù)據(jù)量比較大，我們需要對特征項的編碼進行壓縮，以提升算法的性能。這是在大數(shù)據(jù)的場景下需要研究的重點問題。

　　電商方向評職知識：哪些期刊征稿發(fā)表農(nóng)村電商脫貧論文

　　隨著農(nóng)村經(jīng)濟的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員也成為了評職的重點人群，而最近就有很多農(nóng)業(yè)人員咨詢哪些期刊能發(fā)表農(nóng)村電商脫貧的論文，小編解答：經(jīng)濟類，政治政策類，農(nóng)業(yè)發(fā)展類文章都是能接收這方面論文的，您可以具體咨詢我們的編輯老師，他們會評估您文章內(nèi)容是偏向哪個方向，研判適合投稿的期刊，這樣也不會耽誤您評職。