网络购物最佳优惠政策的选择——理论与算法实现
理学院
近年来，中国网络购物领域发展迅速，网购用户逐渐增加，网购所占整体消费份额逐年上升。截至2017年12月,我国网络购物用户规模达到5.33亿,较2016年增长14.3%。2017年，网络零售全年交易额达到71751亿元。而在刚刚过去的2018年双十一，“天猫”商城仅一天的成交额就达到了惊人的2135亿。可见，相比于费时费力的实体店购物，网络购物已经成功地走入人们的生活，且正逐渐获得越来越多的消费者的信赖。
然而，大部分消费者在进行网络购物时，通常会遇到这样一个难题：面对众多商家琳琅满目的商品以及各商家为吸引顾客眼球而推出的种种优惠活动时，往往会在按下付款键前踌躇不定，试图在兼顾对商品的品质要求之余，找到最划算的购物方案。仅以2018年双十一中各大电商的优惠政策为例：“付定金、享立减”；店铺劵、品类劵、免息劵等等优惠券；“双十一合伙人”；“红包雨”···种类繁多的优惠让人目不暇接，难以应付。
因此，我们小组希望通过设计一种算法，通过对当前市场主要的几个网络购物平台（京东、淘宝、苏宁、天猫）上商家的各种优惠活动进行抓取与分析，同时考虑用户的需要，通过计算反馈给用户一些质量和优惠力度兼备的方案，从而解决用户在购买时的选择难题，为用户节省大量的时间，并且最大程度节约开支。
