第一大团

篇一：最大团问题

随笔- 218 文章- 0 评论- 22 最大团问题

一、定义

一个无向图 G=(V，E)，V 是点集，E 是边集。取 V 的一个子集 U，若对于 U

中任意两个点 u 和 v，有边 (u,v)∈E，那么称 U 是 G 的一个完全子图。 U 是

一个团当且仅当 U 不被包含在一个更大的完全子图中。

G的最大团指的是定点数最多的一个团。

二、常用做法

1、顺序贪婪启发式搜索算法

2、局部搜索启发式算法

3、智能搜索启发式算法 4、遗传算法

5、模拟退火算法

6、禁忌算法

7、神经网络算法

8、改进蚁群算法-AntMCP

如果你想看上面的东西，百度百科中有一些简略的介绍，百度百科传送门：最大

团问题

下面说说常用的一种搜索算法

当然，这种算法很不高效，所以当图中有 100 个点以上时，请慎用

先看看一个显而易见的 DFS ： 初始化：

从一个点 u 开始，把这个点加入到一个集合中，设为 U。遍历一

遍所有和他相连的点，把他们放入另一个集合 S1 中，接下来进行第一遍 DFS

第一遍 DFS ：

从 S1 中选择一个点 u1，这个点肯定和集合 U 中的任何一个点

相连。把集合 S1 中 u1 能访问到的点加入到集合 S2 中，并把 u1 加入到集合

U 中，进行第二遍 DFS

第二遍 DFS ：

从 S2 中选择一个点 u2，这个点肯定和集合 U 中的任何一个点

相连。把集合 S2 中 u2 能访问到的点加入到集合 S3 中，并把 u2 加入到集

合 U 中，进行第三遍 DFS

第三遍 DFS ：

从 S3 中选择一个点 u3，这个点肯定和集合 U 中的任何一个点

相连。把集合 S3 中 u3 能访问到的点加入到集合 S4 中，并把 u3 加入到集

合 U 中，进行第四遍 DFS

......

最底层的 DFS ：

当某个 S 集合为空集的时候，DFS 结束，这时候我们就找到了

一个完全子图，用这个完全子图更新我们的最大团。退出当前的 DFS，返回上

层 DFS，接着找下一个完全子图，直到找完所有的完全子图

按照上面介绍的 DFS 方法，肯定能够得到一个最大团，因为该 DFS 把所有的

完全子图都枚举了一遍。但是这样做的时间复杂度是不是太高了？

于是产生了下面的 DFS 过程，大致上和上面的 DFS 一样，只不过有一些地方

不太一样了

首先，我们先得到后几个点组成的最大团到底是多大，（最开始的时候肯定是最

后一个点单独构成一个最大团，点数为1）然后我们再 DFS： 初始化：

从一个点 u 开始，把这个点加入集合 U 中。将编号比它大的且

和它相连的点加入集合 S1 中，为了方便，将集合 S1 中的点有序，让他们从

小到大排列，进行第一遍 DFS

第一遍 DFS ：

从 S1 中选择一个点 u1，遍历 S1 中，所有编号比 u1 大且和 u1

相连的点，其实也就是排在 u1 后面，并且和 u1 相连的点，将它们加入集合 S2

中。同理，让 S2 中的点也按照编号也从小到大排列。将 u1 加入集合 U 中，

进行第二遍 DFS

第二遍 DFS ：

从 S2 中选择一个点 u2，遍历 S2 中，所有排在 u2 后面且和

u2 相连的点，并把它们加入集合 S3 中，让 S3 中的点按照编号从小到大排

列，将 u2 加入集合 U 中进行第三遍 DFS

第三遍 DFS ：

从 S3 中选择一个点 u3，遍历 S3 中，所有排在 u3 后面且和

u3 相连的点，并把它们加入集合 S4 中，让 S4 中的点按照编号从小到大排

列，将 u3 加入集合 U 中进行第四遍 DFS

......

最底层的 DFS ：

当某个 S 集合为空时，DFS 过程结束，得到一个只用后面几个

点构成的完全子图，并用它去更新只用后面几个点构成的最大团。退出当前 DFS，

返回上层 DFS，接着找下一个完全子图，直到找完所有的完全子图

上面的 DFS 过程，如果不加任何剪枝的话，其实和第一个 DFS 是差不多的，

但是既然我们都这样 DFS 了，能不能想一想怎么剪枝呢？

假设我们当前处于第 i 层 DFS，现在需要从 Si 中选择一个 ui，把在 Si 集合

中排在 ui 后面的和 ui 相连的点加入集合 S(i+1) 中，把 ui 加到集合 U 中

可能大家稍作思考之后就想到了一个剪枝：

还有什么剪枝呢？

注意到我们是从后往前选择 u 的，也就是说，我们在 DFS 初始化的时候，假

设选择的是编号为 x 的点，那么我们肯定已经知道了用 [x+1, n] ，[x+2, n]，

[x+3, n] ...[n,n] 这些区间中的点能构成的最大团的数量是多大

有这两个剪枝就够了吗？

不，我们还能想出一个剪枝来：

为什么？因为我们如果再继续往后 DFS 的话，点的编号变大了，可用的点变少

了（可用的点在一开始 DFS 初始化的时候就确定了，随着不断的加深 DFS 的

层数，可用的点在不断的减少）

有了上面三个剪枝，100 个点以内的图，我们也能非常快的出解了

可能有人会问，如果想知道最大团包含哪些节点该怎么办？

这还不简单？每次 DFS 都会加一个点进入 U 集合中，DFS 到最底层，更新

最大团数量的时候，U 集合中的点一定是一个完全子图中的点集，用 U 集合更

新最大团的点集就行了

三、常用结论

1、最大团点的数量=补图中最大独立集点的数量

2、二分图中，最大独立集点的数量+最小覆盖点的数量=整个图点的数量

篇二：搜差价

哇靠】我的【搜差价】小小小经验，富人就不要来了

2012-08-20 17:07:39来自: 仰望的阳光(宅腐网购狂。)

字有点多，爱看就看吧。、

欢迎指教，看在我码了这么多字的份上，勿喷！

一般呢，有这么几款不好搜索差价的。

【真正原单，高端产品，和vintage】

比如巴宝莉。LV之类的

但是我是穷人。这以上我都不能喜欢。

我经验也不算太多，但是算是为人民服务一下吧。至少能少花点就少花点，钱都自己挣得。 PS.穷人学生党，鞋子不超过200块。一般是10到200以内.

春夏秋衣服内衣内裤不超过100块。有时候一身加起来不超过100块

外套不超过150块。

冬天大衣羽绒服不超过500块，毛衣打底裤不超过100块

化妆品什么的，首先那种什么国货美日韩都有卖的就不要看了。

就算他好评百分百三项飘红，头顶大金冠，也别看了。

多花点时间去找那种专卖的，日系的，或者品牌的。

多花两块钱，你可能就少上当受骗一次。

其次，了解自己皮肤再下手，免得浪费了，实在不行，去专柜试用了再来。 过敏不是小事情！！！

食品，记住了，多逛团购网站没错的，前提是比如咱们豆瓣，画皮，第一大团【大团吧，，我觉得也有的有差价的】，吸取前人经验，再下手。

吃到肚子里的东西呢！！

【1、鞋子】

①、比如这款

【http://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.10.2&id=15438408136&_u=k8admkk020f】、 我搜索到同品牌98包邮的，这就节省了20多元

【http://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.10.63&id=16756627632&_u=k8admkk9bb4】

看见图片上的圈圈标注了吗？

写的是什么呢？鞋子的编号，好了，你可以搜索一下了1107-1

然后搜索到【欧卡索】这个牌子，你要是觉得差价不过瘾，可以继续搜索欧卡索。

这玩意需要耐心。

②一些大一点牌子，卖得很好的商场品牌。她他，思加图一类

经验不多，因为打完折，也伤不起。

记住。一分钱一分货，一些商城代购真的不靠谱。

睁大你的眼睛看好了。

你要知道，包装袋，鞋盒，和发票之类，他们是什么？一张纸。

什么是纸，他可以是真钞也可以是假钞。

③、

经验不多，欢迎指教，喷就算了

【比较综合的】

和朋友看中这个了，家里实体店。78一件不讲价。

领标是cxx kjj

我先搜索cxx kjj ，最便宜的

45

怎么办，这个牌子好像没什么货啊，别急，点开它，往下拉。

看见这个了吗？948/A1897

淘宝搜索一下，发现只有那款，别急，我们把948和A1897分开搜索。

搜素时记得定价，这款我定的是25到45.

单独搜索数字时，会出来很多不同款，所以这是，要加上一些你看中的那件的特点， 比如这件就是 条纹，长袖，我一般不会搜索条纹 长袖，

我都搜索，条 长袖，记得空格

搜索948 条 长袖，出来的最便宜的是41.8.

好的，我们再来都锁一下A1897 长袖 条。最便宜的是35不包邮。

但素呢。有的图片一样货不一样，所以你拍的时候记得问店主，是不是你想找的那个牌子的。 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z0d.1.1000638.31&id=18998656793

这家是我搜到比较便宜的。

不过有家35的，为什么我保留这家呢？因为我问他了，两件可不可以包邮，他说可以。 大家要学会用返利。

但是返利时，运费不在其中，所以最好是什么呢？卖家包邮。这样邮费的那百分之几也会返给你。

搜索是记得了解一下万恶淘宝对所谓正品的保护，

比如你搜索ZARA可以搜索Z家，ZA, ZA RA, RA，和zara

还有一些小品牌，比如justzzu。我在实体店看中一款justzzu的裙子，店里268，我搜索一下淘宝，从150到231，而且基本都是231，然后我就困惑了。150的是假货吗？

我去百度这个牌子，是个小牌子，按理说没什么假货的。

当我百度【justzzu 假货】我看到了这个帖子

【JUSTZZU商标权利人联合淘宝网滥用权利，黑心赚钱还诬告】

因为内容很多我就不复制了，有兴趣可以看看，，保证没毒。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dfe00ce010139vr.html

然后我就顿悟了。觉得150的那家值得考虑了。

欢迎指教。

我的【拉杆箱】团购，最后一天。

/group/topic/31750789/

篇三：最大团问题研究报告

最大团问题研究报告

2009

摘要：

本文首先对最大团问题从一般性描述和数学描述两个方面进行了概述，其次对其研究发展进行了概括，之后对解决最大团问题的相关算法进行了逐一介绍，并对部分算法进行了比较分析，并对回溯法和分支限界法详细介绍，最后给出了最大团问题的应用领域。 关键字：最大团、蚁群、启发式、智能搜索

1 最大团问题概述

1.1 最大团问题一般描述

给定无向图G=(V，E)。如果U?V，且对任意u，v?U有(u，v)?E，则称U是G的完全子图。G的完全子图U是G的团当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中。G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。

如果U?V且对任意u，v?U有(u，v)?E，则称U是G的空子图。G的空子图U是G的独立集当且仅当U不包含在G的更大的空子图中。G的最大独立集是G中所含顶点数最多的独立集。

对于任一无向图G=(V，E)其补图G=(V1，E1)定义为：V1=V，且(u，v)?E1当且仅当(u，v)?E。

U是G的最大团当且仅当U是G的最大独立集。

图1 无向图G 1.2 最大团问题数学描述

MCP作为一个整数规划问题有许多等价的描述。整数规划问题的描述(二次0-1问题)： 设：

则： t：(0,1)n?2v?x?{0,1}n,?S?2v,x?t?1(S)?{xi:i?1,2,...,n}

xi???0,i?S

nS其中, ? 1 , i ? ， n为图的顶点数。

min f(x)?-?xi

i?1

s.t.xi?xj?1,?(i,j)?E,x?{0,1}n

如果 * 是（1）的最优解，那么集合C= t ( x * ) 是图G的最大团，且 x

C??f(x)。

由于

因此有： *xixj?{0,1},故xi?xj?1,?(i,j)?E当且仅当xixj?0。

nTxx?xij(G?I)xf(x)???xi?2

i?1

MCP等价于下面的全局二次0-1问题

(i,j)?E,i?j min f(x)?xTAxs.t.x?{0,1}n

A?G?I。其中：

如果 * 是（2）的最优解，那么集合 C ? t ( x * ) 是图G的一个最大团，且 x

C??f(x*)。

2 最大团问题研究发展

1957年，Hararv和Ross首次提出求解最大团问题的确定性算法 ，随后，研究者们提出各种各样的确定性算法来求解最大团问题。但随着研究的深入，遇到的问题复杂度越来越高(顶点增多和边密度变大)，确定性算法显得无能为力，不能有效解决这些NP完全问题，典型地体现是运行时间过长。

在20世纪80年代末开始采用启发式算法求解最大团问题，提出了各种各样的启发式算法，并且取得了令人满意的效果。在时间上，由于采用了启发式信息，启发式算法的运算时间与确定性算法的运算时间之间的比值会随着图的顶点、密度的增加而变得越来越小。唯一的缺点就是不一定能找到最优值，有时只能找到近优值。在1987年,神经网络被Ballard等人引进来解决最大团问题 。1989年，Aarts和Korst把模拟退火引进来求解最大团问题, Friden等人提出禁忌搜索用来求解该问题。在1990年由Pardal—OS等人提出一种基于连续的启发式算法来求解最大团问题。在1993年遗传算法被Carter和Park第一次引进来求解最大团问题 。

研究表明，单独使用一种启发式算法求解最大团问题，算法性能并不是很好，因此，需要算法之间互相取长补短，形成新的混合算法来求解最大团问题。当前求解该问题最好的启发式算法有反作用禁忌搜索算法(Reactive Tabu Search)、简单启发式算法(Simple Heuristic

Based Genetic Algorithm，HGA)和DLS—MC等。

3 相关算法综述

在解组合优化类问题时，通常有两种类型的算法:精确算法(exact algorithm)和近似算法(approximate algorithm)。精确算法在求解NP-Hard的问题时;通常需要指数时间才能找到最优解。目前求解最大团问题的精确算法，对于部分问题实例计算复杂度最好的结果约为O(2)n

3，对于像最大团问题的这种计算复杂度大的问题，精确算法的求解性能和结果都不理想。对MCP问题的研究一直是学术界一个非常活跃的领域，学术界已经提出了不少算法，并且大多对1993年DIMACS的数据做了实验，但是仅从发表的试验结果，并不能一概而论说那一种算法最好，每个算法都有自己的长处。从试验结果来看，有几个算法可以说当前最好，如下：

Retrive Local Search(RLS),KLS，Dynamic Local Search(DLS)，Deep Adaptiv eGreedy Search(DAGS)，QUALEX-MS，Edge-AC+LS。群体算法中GLS、EDA/G以及ACO是当前最好的。此外，还有其它一些很有特色的算法，论文《A greedy randomized adaptive search procedure for maximum》提出了采用GRASP算法求解最大团问题；论文《DNA solution of the maximal clique problem》提出了采用DNA计算来求解最大团问题;论文《Variable neighborhood search for the maximum clique》提出了采用VNS算法求解最大团问题;论文《Finding maximum cliques with distributed ants》提出了采用分布式蚁群算法求解最大团问题。

3.1 RLS算法

Reactive Local Search (RLS)算法是Roberto Battiti于1999年提出的一个最大团问求解算法[2]，是在他们先前研究的RTS算法的基础上发展而来的算法.算法用搜索的历史信息，通过内部反馈来决定搜索进程。算法1给出了RLS的基本框架。算法中t是运行代数，T是禁忌时间周期，tT是上一次T发生变化的时间，CurrentClique表示当前的集团，BestClique到现在为止找到的最优解，最优解大小为Maxsize，找到最优解的时间是tb。

为了避免没有意义的重复，T在开始时通常取值1。算法完成初相关参数的始化以后，先通过Memor梦Reaetion找到一个解CurrentClique.如果CurrentClique是一个新解，通过Hash方法把这个解保存起来，根据前面的搜索调整禁忌参数T。然后，搜索CurrentClique的邻域得到一个最好的邻居，赋给CurrentClique.如果找到的CurrentClique是一个最好解，把CurrentClique保存到BestClique，记录Maxsize和t。.如果最好解经过A代没有变化或者自从上一次重新启动已经超过A代，那么重新启动，通常取A=100*Maxsize。

在Best-Neighbor过程，有三种顶点操作:AddMove、DropMove和 NotFound.在Best一Neighbor执行时，首先选择一个可用的顶点通过AddMove都加入到Current-Chque。如果，没有可用顶点，那么就在CurrentClique中选择一个可以删掉的顶点个顶点删除。Memory-取action是RLS算法的一个重要过程，主要用在两个地方:根据过去的搜索历史，动态调整禁忌参数T;影响RJJS算法的重新启动。禁忌参数T在开始的时候都设置为1。但是，为了避免短期的重复，T应该设置的尽可能的大.另一方面，为了限制算法的随机性，T又应该设置的尽可能小.Memory Reaction采用了动态调整T的方法来解决这个矛盾.如果CurrentClique在缓存中，那么可以通过增加T来避免短期的重复。如果CurrentClique不在

缓存中，那么把CurrentClique和时间t加入缓存。如果T在过去的B代内都没有发生变化，那么就减小T。B根据Maxsize动态变化，B=10*Maxsize。禁忌参数的增加减小通过下面的方法实现:Increase(T)=min{max{T·1.1，T+l}，n-2};Deerease(T)=max{min{T·0.9，T-1}，1}.重新

启动的时间间隔A=10*B=100*Maxsize。

总的来说，RLS有几个特点:

算法只有一个核心参数T，类似丁hbu的禁忌表长度。

算法充分利用搜索历史信息来动态改变参数T。

算法提出Tplateau搜索的方法和restart机制。

算法的复杂度为0(max{n，。})，实现采用HASH技术，比较高效。

RLS在1993年DIMACS评测的37实例中，有36求得或超过最好解，基本上是其 它算法的对比对象，但是极个别问题实例没有得到最优解。

RLS算法

Initilation

1. t=0;T=1; tT=0; tR=0

2. CurrentClique=0;BestClique=0;MaxSize=0; tb=0

3. Repreat

4. T=Memory-Reaction(CurrentClique,T)

5. CurrentClique=Best-Neighbor(CurrentClique)

6. t=t+1

7. if f(CurrentClique)>MaxSize then

8. BestClique=CurrentClique

9. MAxSize=| CurrentClique |;

10. End if

11. If t-max{

12. tb=t t,tbR}>A then tR=t; Restart

13. End if

14. Until MaxSize is acceptable or maximum number of iterations reached

3.2 DLS算法

DLS(Dynamic Local Search)是一种随机搜索算法，搜索过程结合了构造局部扰动技术

[27}。算法的行为也只有一个参数penlaty delay决定。算法有重要的过程:expand(G,C)，l-opt(G,C,C’)。每个顶点关联一个非0的penalty，每执行一次迭代，对进入C的顶点，把它的penalty加1。参数pd以iteration为计数器，调节penalty减1。相隔pd代数对所有非0的penalty减1。实际上，penalty就是顶个iteration中被选进C的计数器。

不管是在expand()还是在1-Pt，选择下一个满足条件的顶点都是基于penalty。

是expand()的候选集，是指V（iN(C)Iv?C）中所有与C中所有顶点都相连的合。执行expand (G，

N(C)=0 IC)时，尽量不断地增长团，直到

NL(C)是1-oPt()的候选集，是指V中所有满足下面条件的顶点的集合与C中所有的顶点相连，除了C中唯一的一个点v’。所以，v’就可以同

从而形成一个等价的新的C。

1-opt()的说明:

C’是本次迭代开始时的C;

一旦交换后有

终止条件NL(C)中的任意一点进行互换，N(C)存在，立即停止，转到到外面执行expand();否则，继续执行。 INL(C)检验是否还有可以交换的。

终止条件C?C'=0是希望得到一个与C完全不相同的新集团，避免实际没有多大价值的l-0pt()操作【28】。

在每次迭代后，又加进了一个扰动机制:

·当pd起作用时，一切restart。不过，取前面工作中最后一个被考虑的v，penalty的作用使得这时的restart，与程序开始运行时是不同的。

当pd不起作用时，向C中随机加入一点，挤掉与新加入的点矛盾的点。

3.3 DAGS算法

DAGS是Grosso在2004年提出来的一种启发，它是在基本的贪婪算法基础上发展而来，对基本的贪婪提出了两种改进方法，Greedy-swap和Greedy-weight，DAGS过先后执行两个算法的二个阶段策略，把两种方法融合起来。

对于任意给定的无向图G，定义

Cp(K)?{i?v:|K\N(i)?p}.p?0,1

Cp(K)也就是与集团K中的元素仅郁个顶点不相连的顶点集合。易知

0C(K)就表示0与K中元素都相连的顶点集合，C(K)也是所有能和K组成新的集团的候选顶点集合。

C(K)?0，那么就从C(K)选择一个在子图C(K)000对于给定的初始集团K，如果

中度最大的顶点，直到0C(K)=0，参见一下算法：

K=K

While 0 0C(K)?0 do

篇四：窝窝团 见习报告

管理学院市场营销专业

专 业 见 习 报 告

北京窝窝团信息技术有限公司莆田分公司

学生姓名

指导教师

班 级

学 号

2013 年 月 日

目录

一、 见习时间 ................................................................................. 2

二、 见习目的 ................................................................................. 1

三、 见习内容 ................................................................................. 1

四、 见习报告 ................................................................................. 1

(一) 窝窝团基本情况 .................................................................. 1

(二) 管理和运营机制 .................................................................. 3

(三) 企业组织机构及其职责 ...................................................... 4

(四) 产品上线以及销售流程 ...................................................... 4

(五) 营销部门分析 ...................................................................... 5

(六) 竞争对手分析 ...................................................................... 6

(七) 见习总结 .............................................................................. 7

窝窝团专业见习报告

一、 见习时间

2013年大三下学期我开始了在窝窝团（北京窝窝团信息技术有限公司）莆田分公司的见习。

二、 见习目的

通过到企业进行专业见习，了解一个企业的组织架构、日常经营活动、管理体制等，将书本知识与实践相结合，更加透彻得理解相关市场营销和企业管理知识。同时通过专业见习接触社会和企业，以便于更好得定位自我，了解自身的优势和劣势，为进一步提升自我做准备。

三、 见习内容

通过上网调查、访问公司内部网以及阅读公司内部材料了解窝窝团的基本情况，了解企业文化、管理机制、运营模式、盈利模式等，通过对竞争对手的调查和分析，了解企业在竞争环境中的优势和劣势，对企业未来的发展提出一些建议。

四、 见习报告

(一) 窝窝团基本情况

1、窝窝商城简介

窝窝生活商城（窝窝团），简称窝窝商城，是中国最大的生活服务类电子商务平台，是生活服务类电子商务中影响力较大的商务平台，致力于打造打造最大的国内线上生活服务的“沃尔玛”。

商家可以在窝窝商城上开设属于自己的线上专卖店，专卖店进行产品的展示和销售，消费者通过窝窝商城这个平台进行交易。窝窝商城每天有较大的客流量和访问量，是线下商家的线上分销渠道，商家可以长期进驻在窝窝商城，通过自

己的专卖店上将商品出售给消费者。而在这个过程中，窝窝的专业团队将会全程帮助商家进行经营。

2、窝窝商城企业文化

窝窝商城愿景

致力于打造中国21世纪最伟大的互联网公司，打造中国最大的生活服务类电子商务平台。

窝窝商城核心价值观

用户第一，诚信正直，团队合作，勤奋创新，快乐激情

窝窝商城使命

让天下人生活更美好

窝窝商城企业精神

持续创新，窝窝只有不断致力于不断创新，紧跟时代的发展潮流，才能顺应日新月异的社会变迁，企业才能不断进步。

3、 窝窝业务与盈利模式

3.1业务

对商家：

第一，为商家提供代运营服务。窝窝商城为入驻商城的商家提供代运营服务。 第二，提供更多增值服务。免费赠送域名并提供快捷的消费验证支持、精确的信息反馈、全面结算保障等服务。

第三，为客户提供多渠道宽领域的网络销售平台。窝窝与电商平台京东、赶集、58团购等优势网站进行资源整合，为合作商家开辟了更多的信息传播渠道和分销渠道。

对消费者：

第一，人性化页面和展示平台。

第二，移动客户端提升消费者购物体验。窝窝手机客户端将互联网终端与移动终端完美结合，用户可根据自身所在位置浏览身边团购信息，并在第一时间完成购买。

第三，客服团队为消费者消费过程中解决的问题，保障消费者合理权益。

3.2、盈利模式

代运营费

由于众多线下商家信息化水平较低，难以独立完成在窝窝商城上的运营。窝窝商城队有偿帮助商家进行网上运营，商家支付一定的代运营费。

平台使用费

窝窝以其庞大的会员群体和稳定的网站访问量为基础，建立网上电商平台窝窝商城，商家通过支付一定金额的“租金” 进入商城进行经营。

销售佣金

与入驻商城商家签订合同方式，按照合同规定收取一定比例的服务费。 广告费用

窝窝商城借助其庞大访问量，为商家提供广告服务，其广告位包括首页滚动砖石展位和侧栏浮动广告位。

(二) 管理和运营机制

1、采取大区建制运营管理机制

窝窝采区别于国内其他团购企业的管理模式，在全国范围内采取大区建制，全国分为几个大区，大区直接管辖各大城市，而大区则由总部直接管辖。由总部制定重大战略，各区域和城市具体实施，充分放权。其管理效率高，执行力强，信息反馈及时，各城市和区域市场能够及时根据市场行情变化采取相应措施，其贴近市场的运营方式自主性和主动性强，业务灵活。

2、采用直营模式

代理和和直营模式是目前团购网地方站点运营的主要模式。代理方式的优点在于扩展速度快效率高，而缺点在于无法对运营团队和代理机构进行有效管控。窝窝商城采取区别于代理制的直营模式，由总公司设立各大区域和城市分公司，总公司对其分公司业务进行强有力管理和控制。

篇五：十八大团会记录

学习十八大精神

“回顾光辉，关注时事，聚

焦党的十八大，共筑党的

风景线”

主题团会活动记录

山东大学材料科学与工程学院

12级·四班

团 会 活 动 记 录

团会主题：

学习十八大精神“回顾光辉，关注时事，聚焦党的十八大，共筑党的风景线” 参加人员：

12级材料四班全体同学 团会时间：

2011年11月16日上午10:00 团会地点： 风雨操场 团会目的：

通过对中国共产党十八大的学习，学生深入了解党对人民的关怀，增强学生对党的崇敬之情，增强他们对祖国建设的责任感，珍惜时间，努力学习。 团会内容： 一、 团会流程 <1> 主持人入场：

老师们，同学们，大家好！光阴似箭，岁月如梭，中国共产党自从１９２１年成立至今，我们的党走过了九十多年坎坷而光辉道路。今天我们迎来了党的十八大。我们的党从一个只有５０多人的党组织发展成为拥有８０００多万的党员，执政６０多年的世界最大政党。 在九十多年前，中国正处于风雨如磐，长夜难眠的黑暗时代。列强侵略，军阀混战，政治腐败，民不聊生，中国共产党就是在这样的条件下成立的。中国共产党将马克思主义与中国的具体实际相结合，从此揭开了中国革命的新序幕。如今，十八大胜利召开，让我们一同来了解党的十八大。我宣布此次团会开始。 <2>视频展示：

建党伟业相关片段 <3>学生发言：

十八大相关介绍，阅读材料《新闻掠影》 <4>学生发言：

谈谈对于十八大的一些看法了解 <5>小游戏： 猜数游戏

<6>诗朗诵：《放歌十八大》 表演者：张翠玲等 <7>全班齐唱：《红旗飘飘》 <8>结束语：

我们希望通过此次主题团日活动的召开，进一步弘扬爱国精神，加强

我班团组织建设，增强班级成员的凝聚力、影响力和创造力，全面提升班级成员的综合素质。激发基层活力，创造积极创造新的工作载体，力图团结和带领全班全体共青团员坚持摸索出可持续发展道路，努力建设和谐美好的团支部，进而能够以优异的成绩向党的十八大和建团九十周年献礼。 二、具体细节

诗朗诵《放歌十八大》 91年的风风雨雨 91载的艰辛跋涉

我们伟大的党有太多太多唱不完的赞歌 翻开厚重的历史篇章 血泪与痛苦 曲折与喜悦 兴奋与自豪 终于

飘扬的红旗、金色的铁锤与镰刀 将古老的民族唤醒

叙写出人类历史上从未有过的壮丽篇章 让我们放歌十八大 血与火的洗礼 生与死的考验

升腾起一面永不言败的光辉旗帜

托起共产党第十八轮旭日冉冉上升 91年艰苦奋斗

建设出了一个欣欣向荣的国家

和一个拥有八千多万全心全意为人民服务的党员的革命政党 他们正率领14亿中华儿女进行新的长征 伟大的中华民族将屹立于世界之林 让我们放歌十八大 在党英明的领导下

“一国两制”圆了香港、澳门的回归梦 “神舟”、“嫦娥”的一次次成功发射 让中国人民的飞天壮志一次次得以翱翔抒发 奥运盛会 世博会 博鳌论坛的成功举办 则彰显了伟大的华夏民族的无穷魅力 抗击非典 抗震救灾

伟大的党始终与人民携手共进万众一心团结一致 擎起中华民族不屈的脊梁

撑起中华民族在大灾大难面前那永不言败的精神支柱 美丽的神州大地上 漫天飞舞着彩绸

五十六朵金花紧紧挽起双手 把祖国编织的如此锦绣

跨越式发展中的中国正谱写着中华民族新的华彩乐章

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