本文是一篇电子商务论文，本文分析B2C了电商网络的网络特性和网络演化动因，据此提出了B2C电商网络的网络演化规则。
1绪论
1.1选题背景及意义
1.1.1选题背景
20世纪90年代中期，随着互联网信息技术快速发展，网络不仅仅是人们获取信息的通道，也成为人们日常消费的主要途径。进入21世纪以后，电子商务作为“朝阳产业”，在全世界范围内受到了高度的重视，电子商务在信息技术的带动下快速兴起。
我国电子商务从1990年开始起步，从2003年起步入快速增长期；2012年以来，传统商务市场出现停滞甚至负增长，而电子商务带来的效率改善极大释放了用户被抑制的消费需求，同时我国企业通过免费策略扩大了用户基础，因此电子商务依然保持高速增长。到2019年，虽然传统市场规模仍然较大，但交易规模仅为电子商务交易规模的1.1倍，说明电子商务已成为我国流通结构中的主要方式，也标志着我国的流通结构发生根本性改变。由图1可知，到2021年电子商务的交易规模已经从2015年的22.98万亿元增加到43.3万亿元[1]。电子商务的发展，不仅方便了人民的生活，还促进了当地产业升级和经济增长，我国已经成为了世界上最大的电子商务市场。
1.2国内外研究综述
1.2.1复杂网络演化模型的相关研究
复杂网络作为一门多方法融合、多学科交叉的学科，在企业管理、医药、工程技术等领域被广泛应用。任何复杂的系统都可以抽象为不同个体间的相互作用所组成的网络，而复杂网络可用于研究复杂系统间的共性。但由于复杂系统结构复杂、规模庞大、发展速度较快，因此需通过提取复杂系统中的个体及个体间联系的相关信息，将其抽象为网络模型，以模型为基础分析复杂系统的相关特性。复杂网络演化模型是对网络中的节点和连边随时间演变过程的描述，也是对网络结构演化机制的分析，可以帮助我们理解复杂系统的演化机理。
Watts等[2]于1998年通过断边重连构造出小世界网络，发现小世界网络有明显的分簇特性和较低的平均路径。Barabasi[3]于1999年BA无标度网络模型，从动态、增长的观点分析了复杂网络的幂律分布特性。Barrat[4]等人将连边的权重考虑进网络模型增长的过程中，构建了含权的网络增长模型，以便更好的反映加权网络的演化规则。Sarshar等人[5]通过对网络中节点的快速删除和随机删除，从而证明了网络仍存在幂律分布特性。Bedogne等人[6]对复杂网络的随机优先机制进行了深入探讨，研究发现了复杂网络的度分布呈指数性衰减。Opsahl T等人[7]网络中的将最短路径长度与网络广义度结合起来构造出一种适用于加权网络的网络。Caldarelli等人[8]将节点的适应值作为节点间是否存在连接关系的判断依据，据此提出一种节点自适应性的无标度网络。Francesc等人[9]提出一种确定性的小世界网络模型的构造方式，并将其与真实网络进行对比，证明了该网络模型局部聚类效果较好。Santos[10]的研究发现网络中个体的自主选择是促进网络演化的一个重要因素。李昊等人[11]构建了一个集群网络演化模型，利用该模型对网络的联通性和密集性进行度量，并分析集群网络的演化机制和网络的生命周期。孙军艳等人[12]研究了B2C电商中供应链网络的演变过程，分析了该供应链网络的相关复杂网络特性，得出来B2C电商中供应链网络有较强的鲁棒性，较高的积聚性和无标度特性。
2电商网络演化模型研究
2.1引言
电子商务的发展模式主要分为两种[1]：一种是基于经济学的视角划分，一种是基于管理学的视角划分。基于经济学的划分将电子商务分为平台模式和自营模式，在我国平台模式占据主要的主导地位。基于管理学视角的划分方法是判断电子商务中商品、服务的供货方是个人还是企业，据此将电子商务划分为B2C模式和C2C模式。在早期电子商务快速增长期，推动我国电子商务发展的是以淘宝为代表的C2C模式；到2009年，C2C商务模式的市场占比超过90%，C2C模式成为当时我国电子商务发展的主导模式，但随着电子商务的演进，B2C商务模式的市场占比逐渐提升，C2C模式逐渐让位于B2C模式；至2019年以后，我国B2C模式的市场份额占比已经超过了70%，B2C模式已经成为我国主导的电子商务发展模式。
在B2C电商网络中存在各种各样的买方与卖方，网络中的消费者节点可以通过网络获得不同商家的产品资源。当用户的需求和偏好发生变化时，用户会与原来商家的关系发生断裂并与新的商家建立联系，商家之间相互竞争，用户在寻找符合自己要求的商家，构成了较为复杂的内部系统。由于B2C电商网络自身的复杂性和外部环境的不断变化，再加之B2C电商网络规模的不断增加，其网络结构也变得更加复杂，复杂网络的研究方法开辟了一种新的研究方法，即将个体之间的交互行为抽象成网络中节点的连接关系，利用复杂网络理论对B2C电商网络的结构特征进行分析。且用户购买行为基于用户偏好，但是用户偏好不是一成不变，因此，需要根据B2C电子商务网络中消费者和企业的关系构建符合电商网络实际情况的复杂网络模型。
2.2 B2C电商网络特性及演化规则分析
2.2.1 B2C电商网络特性分析
本文将消费者和商家抽象成两类简单的节点，在消费者-商家二分网络中进行分析。消费者商家二分网络由商家和消费者两类节点以及两类节点之间的连边组成，并且同类节点之间不存在连边关系。在商品消费者二分网络中，消费者节点集合表示为U={u1,,u2,,u3…um}，商家节点集合表示为I={i1,i2,i3…in,}。消费者与商家之间的交易关系可以看做复杂网络里的边，用E={e1,e2,e3…ej}表示网络中不同类节点之间的连边。复杂网络可以将网络的不断演化解释为网络中个体不断适应的过程，因此，构建B2C电商网络模型首先要抽象出网络的整体结构图。电子商务平台运营商为消费者和商家提供了一个交易平台，吸引吸引不同类型的消费者和商家加入该平台，本文面向电商平台，建立B2C电商网络，以下分析B2C电商网络的相关特性。
（1）动态性。
在复杂网络结构中，B2C电商网络的动态性会吸引消费者节点和商家加入到网络中，在消费者和商家产生交易的过程中，商家会根据消费者的偏好和需求的变化不断调整商品，在关系演化的过程中，商家在网络中的适应能力就会越来越强，而产品能力较弱的商家会被逐渐边缘化。电子B2C电商网络的动态性表现在复杂网络中就是节点之间的连接关系会不断变化，当商家不能满足消费者的需求时，消费者会选择断开连接，同时也会选择在网络中选择新的商家节点建立新的连接关系。
（2）多样性。
B2C电商网络是一个由众多的消费者节点、商品节点以及复杂的交易关系所组成的网络，网络的多样性，也就是网络中节点类型的多样性以及节点之间的关系的多样性。在B2C电子商务网络演化过程中，会有各种消费者和商家参与到其中，所以，节点之间的关系和网络结构也会不断地改变。在B2C电商网络中，用户与商家间联系度也是不同的，不同的关系强度对商家和消费者产生的影响也是不同的。在电商网络环境下，商家间既有竞争，又有合作，所以商家自己的运营决策也会对其它商家的运营决策产生影响。同时，网络的动态特性决定了网络的总体结构将随着网络中节点的类型、关系的改变而发生变化。
3 改进的IEM聚类算法在电商消费者类型识别中的应用研究 ......... 24
3.1 引言 ............................. 24
3.2 IEM聚类算法 ............................ 24
4 PSO-DBSCAN 算法在电子商务用户类型识别中的应用研究 ........ 37
4.1 引言 ........................ 37
4.2 相关理论 ........................... 37
5 研究结论与展望 ................................. 50
5.1 研究结论 .............................. 50
5.2 研究展望 ..................................... 50
4 PSO-DBSCAN算法在电子商务用户类型识别中的应用研究
4.2相关理论
4.2.1 PSO算法
粒子群优化（PSO）是群智能优化理论中最为流行的算法，该算法具有易理解、寻优能力强和收敛速度快等优点，得到了广泛的应用。该算法受启发于鸟群飞行及觅食行为，来模拟自然界中鸟群寻找食物源的情况。每个鸟群个体通过自身学习和信息交换来调整搜索策略，以实现群体趋向最优位置。在PSO算法中，将每个优化问题的解视作搜索空间中的一只鸟，每只鸟被看作是空间中的一个没有质量和体积的“粒子”，粒子之间通过个体之间的自我学习和互相之间的信息交流来调整自己的搜索策略。粒子群优化算法的原理可以通过以下三条原则进行详细描述：一是粒子在位置更新的过程中，会远离最近粒子以避免与之发生碰撞；二是粒子会通过自身和附近粒子信息进行自我更新；三是粒子在更新过程中会趋于个体最优位置。由于粒子群算法在搜索过程中可以充分利用粒子自身及其周边粒子的有效信息，因此可将该算法应用于电商领域，以实现电商领域的用户社区划分。
在PSO算法中，需要将待优化的问题的解抽象为一个粒子，粒子应包含以下几个元素：粒子的当前位置、当前速度、当前的最优位置、全局最优位置和自身的适应度值。
5研究结论与展望
5.1研究结论
随着电子商务的不断发展，电商网络的规模不断扩大，网络中商家和消费者之间的关系也越来越复杂，因此需要构建电商网络演化模型来分析网络的复杂性。同时，由于电商网络中商家资源的有限性和用户规模的异质性，需要准确高效的对电商网络中的用户类型进行识别，进行有效的客户管理。下面从以下三
