常州老字号餐饮企业营销策略分析

常州有老字号餐饮企业12家。通过网络调研,从微信公众号、微博、企业官网、大众点评、饿了么、口碑等平台收集顾客消费数据和企业营销信息,从产品与价格、渠道与促销、服务与环境等角度分析这些企业的营销策略。针对问题,提出营销改进建议:规划新时代发展战略、重新定位目标顾客群、平衡产品传承与创新的关系、融入常州城市宣传网。     

中国元素在中式餐饮空间设计中的应用

为了使中式餐饮空间体现纯正的中国文化氛围,进一步弘扬中华文化,文章阐述了设计师应在充分掌握餐饮空间设计的基本原则的基础上,充分了解中国元素的内涵,运用现代的造型观念和表现形式对中国元素进行组构和变象,取其神韵形成具有中国特色的中式主题餐饮空间形式。     

走出传统走向社会--酒店管理专业教育"武夷模式"探讨

酒店管理专业教育培养具有极强的产业技能特点,需要给予被教育者服务和管理两种技能训练。“武夷模式”在于探索校企资源共享,专业教学与企业运营相结合,以学生为管理与服务主体,通过输出管理,提升酒店的文化内涵和管理水平。“武夷模式”以技能教育为出发点,提高管理技能培养水平,服务教学与企业．带动学科进步,促进产业发展,推动科研深入,形成教育与产业的互动和共赢。     

价格促销对品牌评价的影响——以浙江省湖州市酒店业为例

随着产品进入生命周期中的成熟期,产品越来越同质化,"价格促销"成为了企业间竞争的常用手段。企业进行价格促销时,通常难以兼顾短期销量增长和品牌的正面评价。从价格促销的三个特性,即一致性、独特性和折扣幅度的视角出发,通过研究湖州市酒店行业的价格促销行为,以期探索同时获得短期销售的提升和避免损害长期的品牌形象的营销实践对策。     

汴宋文化中的酒、酒楼与酒人

酒是人类物质文明的产物,也是人民经验和智慧的结晶。中国是世界上独领风骚的酒文化大国,与文化结合最为紧密。饮酒既是一种物质享受,也是一种精神慰藉,它渗透在人民生活之中,倍受人民喜爱和推崇。汴宋文化中的酒、酒楼与酒人,从某种程度上,反映出“酒”在中华民族传统文化上的地位与影响。     

清代北京酒楼的空间分布特征

明清时期是北京古代休闲文化发展的鼎盛时期。城区和近郊是北京酒楼主要的分布区,以外城西区为最。其他三城区的数量相差不大,比起戏园、茶馆在全城的分布而言要显得略为平衡一些。北京酒楼主要分布于重要市场区、办公区内以及住宅区边缘的重要交通线上。它们一般布点在全城性或区域性的中心市场内以满足大量顾客的饮食需求;或为特定的人群在特定的区域而设立：或在城区的骨干交通线上沿人流量大的市场有问隔的布点。酒楼的分布明显体现了靠近消费人群的市场经济的特点。     

抚仙湖沿岸饭店营销现状及思考

根据抚仙湖沿岸的气候、政府的优惠政策和人们对旅游业思想上的认同等有利条件 ,沿岸饭店的营销应从网络营销、绿色营销、品牌营销和文化营销等方面加大建设力度 ,提高其知名度 ,加快旅游业的发展     

餐饮废油催化转化制取生物柴油研究

研究了餐饮废油在甲醇钠的催化作用下制取生物柴油的工艺条件,实验表明其酯交换过程的最佳工艺条件是醇油物质的量比为7∶1、反应时间为1.5 h、催化剂质量为废油的1.5%及反应温度为60℃。通过对生成的生物柴油作理化性质检测,结果表明,其质量指标完全符合柴油优级品的标准。     

《水浒传》中“酒楼”考论

《水浒传》中所描写的酒楼、酒库、阁儿、座头、绰酒座儿等酒文化,并不是作者向壁虚造,而是宋元时期酒文化的生动体现,是宋元时期人们宴饮场所等世俗生活的反映。     

Hierarchical topic modeling with nested hierarchical Dirichlet process

This paper deals with the statistical modeling of latent topic hierarchies in text corpora. The height of the topic tree is assumed as fixed, while the number of topics on each level as unknown a priori and to be inferred from data. Taking a nonparametric Bayesian approach to this problem, we propose a new probabilistic generative model based on the nested hierarchical Dirichlet process （nHDP） and present a Markov chain Monte Carlo sampling algorithm for the inference of the topic tree structure as well as the word distribution of each topic and topic distribution of each document. Our theoretical analysis and experiment results show that this model can produce a more compact hierarchical topic structure and captures more fine-grained topic relationships compared to the hierarchical latent Dirichlet allocation model.