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研究生:林由堃
研究生(外文):LIN YUKUN
論文名稱:運用KGA演算法為基礎的偏好分群支援網路群體採購模式
論文名稱(外文):Using KGA Algorithm-based Preference Clustering to Support Network Group Purchasing Models
指導教授:陳炳文陳炳文引用關係
指導教授(外文):Ping-Wen Chen
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:群體採購偏好分群遺傳演算法
外文關鍵詞:Group PurchasingPreference ClusteringGenetic Algorithms
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群體採購乃指聚集一群人去購買一個相同的商品,再透過議價或協商等手段來達到降低價格的目的,其中利用網路來達到聚集買方和議價稱為網路群體採購。然而,網路群體採購協商機制的問題在於:透過網路時,買方聚集時間長、買方不易形成共識及協商時間長。
分群(Clustering)最基本的方法是K-means分群法,缺點是容易陷入區域解的問題,因此Sanghamitra Bandyopadhyay等人提出混合遺傳演算法來改善K-means分群法,此分群法稱為KGA (K-means Genetic Algorithm) 分群法。
為改善上述三種問題,本研究將資料庫中的買方偏好加以分群,做法是以KGA分群法為基礎,以群體買方偏好屬性群集中心定義成一個基因來進行演化與分群。完成初步的分群之後,若群集中買方個數太少時,為了避免群體採購議價力量的不足,則將與最接近的一個群集結合成一個較大的群集,直到所有群集人數都到達相當足夠的人數為止。
為了得到好的且具代表性的群集偏好屬性,我們先將分群後的虛擬中心點取四捨五入,因為偏好屬性必須是整數;然後,再利用假設檢定評估群集內資料母體平均數是否符合統計上的假設檢定,若符合檢定即認定該值具代表性,反之以群集眾數值做為代表群集的偏好,最後向買方推薦加入該群集進行群體採購。
Group purchasing is the activity in which people who desire to buy the same merchandises join together to bargain or negotiate with sellers for a better price. Similarly, network-group purchasing is the one that recruits buyers through network so as to form a great purchasing demand for the same purpose. However, network-group purchasing has the following problems: (a) taking a long time to recruit enough buyers; (b) not easy for buyers to have a consensus for the bargaining or negotiation strategies; (c) taking a long time to bargain or negotiate.
K-means algorithm is one that best represents of clustering algorithms. However, its critical shortcoming is that it is vulnerable for the regional solutions. To improve this problem, Sanghamitra Bandyopadhyay proposed a genetic algorithm that incorporates with K-means algorithm since genetic algorithms can solve the problem of regional solutions. This proposed algorithm is called K-means Genetic Algorithm (KGA).
To improve the problems of network-group purchasing, this research clusters the preference attributes of buyers in the database. Based on KGA, the center of each cluster is defined as a gene to conduct the clustering. After the initial clustering, if there are not enough buyers in some clusters, clusters will continue to integrate to form a greater purchasing demand until the number of buyers in each cluster is good enough to bargain or negotiate.
It is supposed that the center of each cluster represents the preferences of the cluster. In order to verify, two things will be done: (a) each center will be rounded up and down because the preference attributes must be integers; (b) hypothesis testing is used to check whether or not the rounded center is a good candidate to represent the preferences of the cluster; if not, the mode of each preference attribute of the cluster will be used instead. With the results, the corresponding merchandise will be recommended to the buyers of the cluster for the future network-group purchasing.
摘  要 iv
ABSTRACT v
目 次 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 2
1.4 論文架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1 群體採購與偏好分群介紹 5
2.1.1 群體採購起源與發展 5
2.1.2 群體採購運作方式 8
2.1.3 群體決策方法介紹 13
2.1.4市場架構 (Market Framework) 16
2.1.5偏好分群介紹 17
2.2 基因演算法介紹 18
2.2.1 基因演算法的基本概念 18
2.2.2 基因演算法之特性 19
2.3 分群法介紹(Clustering) 23
2.3.1 階層式分群法(Hierarchical Clustering) 23
2.3.2 分割式分群法 (Partitional Clustering) 24
2.3.3 KGA分群演算法 25
2.4 統計假設之檢定(Statistical Hypothesis Testing) 26
第三章 研究方法 28
3.1 透過問卷取得買賣方偏好屬性資料 30
3.2 KGHA分群條件設定與流程 34
3.3 KGHA分群基因設定 36
3.3.1 染色體編碼與母體初始化 36
3.1.2 計算分群適應值 37
3.1.3 選擇(Selection) 37
3.1.4 交配(Crossover) 38
3.1.5 突變(Mutation) 39
3.1.6 輸出KGHA內部分群結果 40
3.2 各群集結合與假設檢定 40
3.2.1 各群集結合 40
3.2.2 假設檢定 42
第四章 群體採購偏好分群範例 44
4.1 實驗環境設計 44
4.1.1 群體採購屬性偏好問卷設計 44
4.1.2 線上群體採購網站設計 44
4.2 KGHA設定與結果 48
4.2.1 設定群體買方偏好屬性資料 48
4.2.2 KGHA分群 49
4.2.3 結合分群 50
4.2.4 將KGHA結合結果作假設檢定(Hypothesis Testing) 53
4.2.5輸出分群結果 56
第五章 結論 57
5.1 研究結論 57
5.2 未來研究方向 58
參考文獻 1
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