1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网的快速发展和普及，线上线下融合的O2O商业模式蓬勃兴起。
O2O模式通过整合线上资源和线下服务，为消费者提供更加便捷、高效、个性化的消费体验。
优惠券作为O2O平台重要的营销手段之一，在吸引新用户、提高用户粘性、促进消费转化等方面发挥着至关重要的作用。
2. 本选题国内外研究状况综述
O2O优惠券使用预测作为一门新兴的研究领域，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，相关研究成果不断涌现。
1. 国内研究现状
国内学者在O2O优惠券使用预测方面开展了一系列研究，主要集中在以下几个方面：
1.优惠券使用影响因素分析:研究者普遍认为，用户特征（如性别、年龄、消费水平等）、优惠券属性（如面额、有效期、使用门槛等）、商家信息（如地理位置、商品种类、服务质量等）以及用户历史行为等因素都会对优惠券的使用产生影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕O2O优惠券使用预测系统的构建展开，主要内容包括：
1.O2O平台模式与优惠券使用影响因素分析:深入研究O2O平台的运作模式，分析影响用户优惠券使用行为的关键因素，为预测模型构建提供理论基础。
2.O2O优惠券使用预测系统需求分析:对系统功能、性能、数据等方面进行详细需求分析，明确系统设计目标和技术路线。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与资料收集:系统梳理国内外O2O优惠券使用预测相关文献，收集O2O平台运营数据、用户行为数据、优惠券使用数据等，为研究提供数据支持和理论依据。
2.O2O平台模式与优惠券使用影响因素分析:通过案例分析、问卷调查、访谈等方法，深入研究O2O平台的运作模式，分析用户、优惠券、商家等因素对优惠券使用的影响机制。
3.O2O优惠券使用预测系统需求分析:采用用例分析、数据流图等方法，对系统功能需求、性能需求、数据需求进行详细分析，明确系统设计目标和技术路线。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.多源异构数据融合:整合用户demographic信息、消费行为、优惠券使用记录、商家信息以及外部环境因素等多源异构数据，构建comprehensive的数据集，为预测模型提供更丰富的信息维度。
2.深度学习模型与传统模型结合:探索深度学习模型（如循环神经网络、图神经网络）在优惠券使用预测中的应用，并结合传统机器学习模型的优点，构建更加精准、鲁棒的预测模型。
3.可解释性预测模型:引入注意力机制、特征重要性分析等方法，提高预测模型的可解释性，分析不同因素对预测结果的影响程度，为O2O平台制定更精准的营销策略提供参考。
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. 刘强, 王晓, 刘文强. 基于机器学习的O2O平台优惠券使用预测[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(10): 241-248.
2. 李华, 张伟, 陈东. O2O环境下用户消费行为预测研究综述[J]. 情报科学, 2021, 39(04): 138-146.
3. 王勇, 张丽, 刘洋. 基于改进Apriori算法的O2O用户个性化优惠券推荐[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(03): 812-816.
