趋同商品购买趋势预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济全球化和互联网技术的快速发展，消费者购物行为发生了巨大变化，趋同消费现象日益普遍。

所谓趋同商品，指的是在功能、外观、设计理念等方面高度相似，难以区分产品差异的商品。

在信息爆炸的时代，消费者更容易受到潮流趋势、kol推荐、社交媒体等外部因素的影响，导致对某些特定商品产生趋同的购买行为，形成爆款效应。

2. 本选题国内外研究状况综述

趋同商品购买趋势预测是一个新兴的研究领域，涉及市场营销、消费者行为学、数据挖掘等多个学科。

近年来，国内外学者从不同角度对此进行了探索，取得了一定的研究成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.阐述趋同商品的概念和分类。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、定量分析法和模型构建法等多种研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段：-深入研究国内外关于趋同商品、消费者行为、购买趋势预测等方面的文献资料，了解相关理论基础、研究方法和最新进展，为本研究提供理论框架和方法论指导。

-重点关注消费者趋同消费行为的影响因素、预测模型构建方法以及实证研究案例等方面的文献。

2.案例分析阶段：-选择服装行业作为案例研究对象，收集整理相关数据，包括消费者购买数据、产品属性数据、市场趋势数据等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角新颖：将趋同商品作为研究对象，探讨其购买趋势预测问题，拓展了消费者行为研究的新领域。

2.理论与实践相结合：在深入分析消费者趋同购买行为形成机制和影响因素的基础上，构建基于机器学习的预测模型，并结合服装行业案例进行实证分析，提升了研究的实用价值。

3.研究方法综合运用：综合运用文献研究法、案例分析法、定量分析法和模型构建法等多种研究方法，使研究结论更加科学严谨。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李飞, 周平. 大数据驱动的产品功能需求挖掘及趋势预测[j]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(12): 2705-2716.

2. 刘强, 刘洋. 基于文本挖掘的我国机器人学科研究热点趋势预测[j]. 图书情报工作, 2017, 61(22): 132-140.

3. 陈黎卿, 卢宇, 付兴建, 等. 基于网络评论的消费者未来需求预测[j]. 管理科学学报, 2018, 21(12): 130-144.