فروش فایل

فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگان

فروش فایل

فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگان

صنایع 23. طبقه بندی و مدیریت استرات‍‍ژیک خدمات در تجارت الکترونیک


» :: صنایع 23. طبقه بندی و مدیریت استرات‍‍ژیک خدمات در تجارت الکترونیک
طبقه بندی و مدیریت استرات‍‍ژیک خدمت‌ها باب تجارت الکترونیک
توسعه طبقه بندی خدمات حرف مبنای درک مشتری
چکیده
بررسی های قبلی نتوانسته بخش خدماتی را مد نظر رسم دهد، که امروزه بخش مهمی از تراکنش های بازرگانی الکترونیک را شامل می گردد. برای غلبه بر چنین محدودیت هایی، این بازجست تمرکزش را حرف روی ارائه خدمات آنلاین قرار داده و به دنبال توسعه این طبقه بندی می باشد. به سمت این منظور، خدمات آنلاین اگر مکان های درگاه کشور کره شناسایی شده و توسط 11 متغیر دسته بندی شدند که درک مشتری را در مورد مشخصه های خدمات در بافت تجارت الکترونیک نشان می دهد. داده های تجزیه بازده از بررسی بوده و تکنیک های داده کاوی و فرایندهای آماری شامل تحلیل فاکتور، خوشه بندی و تحلیل واریانس (ANOVA) مورد استفاده قرار گرفتند. در نتیجه ، خدمت‌ها آنلاین به سمت شش گروه دسته بندی شدند- متراکم، تخصصی، عقلانی، اعتبار، خدمات حمایتی و تاسیسات و مشخصه های مجزای هر گروه مورد بررسی قرار گرفته و استراتژی هایی برای بازاریتبی و فعالیت پیشنهاد شده اند. حرف درک خصوصیات منحصر به تک هر گروه خدمات، مدیران می توانند به پیاد سازی استراتژی های مناسب تر پرداخته، نگرش های مثبت را به سمت تراکنش های آنلاین سوق داده و در نهایت اهداف خرید آنلاین را افزایش دهند.
کلیدواژه: تجارت الکترونیک، خدمات آنلاین، دسته بندی، مدیریت استراتژیک، درک مشتری


تجارت الکترونیک خدمات آنلاین دسته بندی مدیریت استراتژیک درک مشتری ANOVA تحلیل واریانس خوشه بندی مقاله انگلیسی مهندسی صنایع classification
Sam سه‌شنبه 20 مهر 1395 ساعت 06:50
0 نظر

خوشه بندی و الگوریتم میانگین موزون K


» :: سنبله بندی و الگوریتم میانگین موزون K
خوشه اسیر و الگوریتم میانگین موزون

خوشه بندی
Sam دوشنبه 19 مهر 1395 ساعت 19:17
0 نظر

کامپیوتر 126. استخراج فریم های کلیدی بر اساس بهبود الگوریتم خوشه بندی مراتبی


» :: کامپیوتر 126. استحصال فریم های کلیدی بر اساس تندرستی الگوریتم خوشه بندی مراتبی
استحصال فریم های کلیدی بر اساس بهبود الگوریتم خوشه بندی مراتبی 
چکیده:
    فرم کلیدی   تا حد اضافی میزان داده های مورد نیاز باب نمایه سازی ویدئو را کاهش می دهد و چکیده مناسبی برای مرور ویدئویی و بازیابی فراهم می کند. استحصال فریم های کلیدی نقش مهمی را در محتوای مبتنی بر تجزیه و تجزیه جریان ویدئو، بازیابی و پرس و جو ایفا می کند. به غرض استحصال فریم های کلیدی موثر از انواع مختلف ویدئوها، در این مقاله ما یک الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی بهبود یافته را که الگوریتم معنای- K- را ترکیب میکند، پیشنهاد کرده ایم.  الگوریتم سنبله بندی شده سلسله مراتبی بهبود یافته، برای شبر آوردن نتیجه ی خوشه اولیه استفاده می شود. و معنای k برای بهینه سازی در نتیجه خوشه اولیه و به سمت ید آوردن نتیجه خوشه نهایی انجام شده است. باب نهایت، چارچوب مرکزی هر خوشه به آغاز فریم کلیدی استخراج شده است. نتایج آزمایشی آرم می دهد که در مقایسه با سایر روش های موجود، بازنمودهای فریم کلیدی استخراج شده توسط الگوریتم ما در بیان محتوای اصلی ویدیو بهتر است.

کلمات کلیدی
فریم- خصوصیات –استخراج- سلسله مراتبی- خوشه بندی. الگوریتم  معنای –k 


فریم خصوصیات استخراج سلسله مراتبی خوشه بندی K-means algorithm الگوریتم معنای –k extraction feature extraction frame
Sam دوشنبه 19 مهر 1395 ساعت 15:24
0 نظر

پاورپوینت خوشه بندی با استفاده الگوریتم DBSCAN


» :: پاورپوینت خوشه اسیر با استفاده الگوریتم DBSCAN
خوشه بندی مکانی مبتنی بر تکاثف باب کاربردهای دارای نویز با استعمال از الگوریتم DBSCAN

خوشه بندی داده کاوی الگوریتم
Sam دوشنبه 19 مهر 1395 ساعت 14:17
0 نظر

مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎


» :: مروری حرف داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎


. الگوریتم ژنتیک تجمع و همبستگی تکنیک های داده کاوی خوشه بندی داده کاوی در پزشکی درخت تصمیم گیری رگرسیون گیری ساختار شبکه عصبی شبکه های پیش خور تک لایه شبکه های عصبی مصنوعی
Sam دوشنبه 19 مهر 1395 ساعت 14:11
0 نظر