基于人工智能的跨境电商交易中客户识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济全球化和信息技术的快速发展，跨境电商交易规模持续扩大，为全球贸易带来了新的增长点。

在跨境电商交易中，客户识别是企业进行精准营销、风险控制和客户关系管理的关键环节。

传统的客户识别方法主要依赖于人工经验和规则制定，存在效率低下、准确率不高、难以适应海量数据等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在跨境电商客户识别领域展开了广泛研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在跨境电商客户识别领域的研究起步相对较晚，主要集中在以下几个方面：
1.基于用户行为分析的客户识别:一些学者利用机器学习算法对用户的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析，构建客户画像，识别潜在客户。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括：
1.对跨境电商交易和客户识别进行概述，分析传统客户识别方法的局限性，探讨人工智能技术应用于客户识别的可行性和优势，并介绍常用的算法和模型。

2.分析跨境电商交易中客户的行为特征和交易数据，研究如何利用人工智能技术提取和分析这些数据，为客户识别提供依据。

3.构建基于人工智能的跨境电商交易客户识别模型，并对模型进行训练和优化，以提高模型的准确率和效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段:深入研究跨境电商交易、客户识别、人工智能相关理论和技术，了解国内外研究现状，为本研究提供理论基础。

2.数据收集与分析阶段:收集跨境电商平台的客户交易数据、行为数据等，并对数据进行清洗、预处理、特征提取等工作，为模型构建提供数据支持。

3.模型构建与训练阶段:选择合适的机器学习算法，构建基于人工智能的跨境电商交易客户识别模型，并利用收集到的数据对模型进行训练和优化，提高模型的准确率和效率。

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.研究视角的创新:将人工智能技术应用于跨境电商交易客户识别领域，为解决传统客户识别方法的局限性提供新的思路和方法。

2.研究方法的创新:采用多种机器学习算法构建客户识别模型，并结合跨境电商交易的特点进行模型优化，提高模型的准确率和效率。

3.研究数据的创新:利用真实的跨境电商平台交易数据进行模型训练和验证，增强研究结果的可靠性和实用性。

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 健,王 强,李 健.基于改进卷积神经网络的电商交易风险识别研究[j].计算机工程与应用,2021,57(19):260-266.

[2]张新征,张 龙,徐 鹏,等.跨境电商交易风险识别研究综述[j].管理评论,2021,33(03):171-184.

[3]黄 健,胡 玥,张 伟.基于机器学习的跨境电商平台交易欺诈检测[j].计算机应用,2020,40(08):2237-2243.