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李海霞

作品数:11 被引量:26H指数:3
供职机构:陕西能源职业技术学院更多>>
发文基金:陕西省教育厅科研计划项目更多>>
相关领域:经济管理自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 4篇经济管理
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇文化科学

主题

  • 2篇电商
  • 2篇支付
  • 2篇支付系统
  • 2篇数据库
  • 2篇ANDROI...
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群聚类
  • 1篇意愿
  • 1篇营销
  • 1篇营销学
  • 1篇预测评分
  • 1篇院校
  • 1篇生鲜
  • 1篇市场营销
  • 1篇市场营销学
  • 1篇视阈
  • 1篇特征指标
  • 1篇推荐系统
  • 1篇农村
  • 1篇评分

机构

  • 7篇陕西能源职业...

作者

  • 7篇李海霞
  • 1篇屈蕊勃
  • 1篇卫星君
  • 1篇姜艳
  • 1篇马百皓

传媒

  • 1篇机械设计与制...
  • 1篇商业经济研究
  • 1篇商讯(商业经...
  • 1篇科技促进发展
  • 1篇陕西能源职业...
  • 1篇产业与科技论...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 3篇2017
11 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
电商服务接触对消费者重购意愿的影响——以生鲜为例被引量:10
2019年
随着消费者观念的提升和零售行业的不断升级,生鲜电商成为了电商领域最具有发展活力的业态之一,为此越来越多企业开始进入生鲜电商行业。由于生鲜电商行业在产品、消费者粘性、物流等方面存在不少难题,因此本文从生鲜电商企业和消费者的关系入手,研究生鲜电商服务接触对消费者重购意愿的影响,在S-O-R理论和社会交换理论的指导下,构建生鲜电商服务接触对消费者重购意愿的影响模型并提出假设,随后通过实证分析验证模型的合理性,并根据实证研究得出的结果提出针对性建议,希望能够提升生鲜电商企业的消费者满意度和重购率,最终促进生鲜电商行业的可持续发展。
李海霞
关键词:消费者
基于Android的移动应用内支付系统设计与研究被引量:1
2017年
随着移动支付业务的普及应用,它不仅为人们的日常生活带来诸多便利,也促进市场经济的发展。但采用移动支付系统支付过程中涉及用户的私密信息,容易引发一系列的安全问题。为确保手机移动支付的安全性,本次研究以手机操作系统Android为研究平台,在设定安全支付系统的设计原则后,详细设计移动支付系统的架构和功能模块。具体设计中,系统使用分层的设计模式,确保系统的设计思路清晰,可维护性强,从而满足移动支付系统便捷、安全的支付要求。
李海霞
关键词:ANDROID支付系统数据库
基于Android的移动应用内支付系统设计
2017年
本文以Android手机操作系统为平台分析了安全支付系统的设计原则,并详细设计移动支付系统的体系结构和功能模块。为确保系统的设计清晰,可维护性强,采用了分层设计模式,满足了用户对移动支付系统方便和安全方面的需求。
李海霞
关键词:支付系统数据库
高职院校《市场营销学》“金课”建设路径探究被引量:2
2020年
市场营销学是高职院校经管类专业的基础专业课程,本文通过对高职院校市场营销学课程建设现状进行调研分析,提出高职院校市场营销学"金课"建设要在"以学生为主体、教师为主导"的基础上,从课程教学体系、教学内容、教学模式、师资队伍建设、课程考核评价方面入手,以此构建高职市场营销学"金课"建设路径。
姜艳屈蕊勃李海霞
关键词:高职院校市场营销
精准扶贫视阈下陕西农村电商发展策略研究被引量:4
2019年
新经济背景下,电子商务借助网络技术创新传统营销模式,已成为陕西经济社会发展的新引擎,助力实施乡村振兴战略和助推农村精准扶贫。本文在精准扶贫视阈下分析目前陕西农村电商发展存在的问题,并从政府引导、品牌打造、人才培养、产业升级等方面提出发展策略。
李海霞马百皓
针对商品推荐系统的混淆托攻击半监督检测研究
2020年
利用标记用户,提出一种半监督检测算法,对推荐系统混淆托攻击进行有效检测。为降低评分偏移策略对检测的影响,改进K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,K-Means)算法,提出共同关注项;为凸显噪音注入策略对检测的影响,过滤共同关注项,计算标记用户特征指标,利用二次特征提取的方法,给出区分用户概貌的先验知识。在此基础上压缩特征指标向量,使攻击概貌和普通概貌富集到空间两端,最终识别攻击用户。比较半监督检测、主成分分析和贝叶斯检测算法,结果表明,该检测算法对混淆托攻击在不同填充率下有较高的检测准确率。
卫星君李海霞
关键词:推荐系统特征指标
基于蚁群聚类的个性化推荐模型研究被引量:1
2017年
针对传统电子商务个性化推荐系统存在的数据稀疏问题,提出一种蚁群聚类算法的个性推荐模型。利用蚁群算法的原理,找到与目标用户相似的邻居类簇,然后利用这些类簇内的用户作为基础,对目标项目中未评分项目进行预测评分,从而达到提高协同算法邻近查询的速度、降低数据稀疏性的目的;结合协同过滤思想,设计了基于时间评分的协同过滤算法,最后对上述算法进行了验证。结果表明,当最近邻居数为25的时候,目标用户的预测评分值与真实评分值的MAE差距最小,此时精度最高,说明该方法在解决数据稀疏性方面具有一定的价值。
李海霞
关键词:聚类技术协同过滤预测评分
共1页<1>
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