1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动互联网技术的快速发展，O2O（OnlinetoOffline）商业模式蓬勃兴起，深刻改变了人们的消费方式。
O2O平台通过线上线下融合，为消费者提供更加便捷、高效的服务体验。
优惠券作为一种常见的促销手段，在O2O平台中被广泛应用，成为吸引用户、促进消费的重要工具。
2. 本选题国内外研究状况综述
O2O优惠券使用预测是一个新兴的研究领域，近年来受到学者们的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在O2O优惠券使用预测方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
1.影响因素研究:一些学者研究了用户特征、商家特征、优惠券特征等因素对优惠券使用行为的影响。
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优惠券使用预测展开，主要研究内容包括以下几个方面:
1.O2O优惠券使用影响因素分析:分析用户特征（如年龄、性别、消费习惯等）、商家特征（如行业、品牌、店铺位置等）、优惠券特征（如面额、使用门槛、有效期等）以及环境特征（如时间、季节、促销活动等）对用户优惠券使用行为的影响，并探讨各因素之间的相互关系。
2.O2O优惠券使用预测模型构建:收集和整理相关数据，对数据进行预处理，并选择合适的特征进行提取。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究和定性分析相结合的方法，以数据驱动为导向，进行O2O优惠券使用预测研究。
1.数据收集:从多个渠道收集O2O平台优惠券数据，包括用户数据、商家数据、优惠券数据、交易数据等。
数据来源包括公开数据集、合作企业、网络爬取等。
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.多源数据融合:本研究将整合用户、商家、优惠券、环境等多源异构数据，进行深度挖掘和分析，以期更全面、准确地刻画O2O优惠券使用行为的影响因素。
2.引入环境特征:区别于以往研究主要关注用户、商家和优惠券特征，本研究将环境因素纳入研究框架，例如时间、季节、节假日、天气等，以更全面地解释用户优惠券使用行为的动态变化。
3.构建组合预测模型:本研究将尝试结合多种机器学习算法，构建组合预测模型，以提高O2O优惠券使用预测的准确性和鲁棒性。
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. 刘梦怡, 王静. 基于用户标签和LSTM的O2O优惠券使用预测[J]. 软件工程, 2021, 24(11): 1-5.
2. 彭梦婷, 郑秋生, 张敏. 基于改进LightGBM的O2O平台用户优惠券使用预测[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(12): 149-157.
3. 张博文, 黄发良, 李建华, 等. 基于机器学习的O2O电商平台优惠券使用预测研究[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(02): 521-526.
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