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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化推薦與運(yùn)營(yíng)決策聯(lián)合優(yōu)化研究

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化推薦與運(yùn)營(yíng)決策聯(lián)合優(yōu)化研究

定 價(jià):¥48.00

作 者: 黃鑫
出版社: 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787523509937 出版時(shí)間: 2024-09-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)營(yíng)管理的理論、方法等基本知識(shí),以新零售背景下的產(chǎn)品推薦和運(yùn)營(yíng)決策為研究對(duì)象,運(yùn)用文本挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、博弈理論、優(yōu)化理論、消費(fèi)者行為理論,構(gòu)建了結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,基于群體及個(gè)人層面的行為變化,以解決新零售環(huán)境下考慮運(yùn)營(yíng)策略的線上產(chǎn)品推薦、線下產(chǎn)品組合優(yōu)化、產(chǎn)品定價(jià)等問題。本書運(yùn)用超圖理論,整合不同渠道的消費(fèi)者行為特征,構(gòu)建了全渠道融合的消費(fèi)者需求預(yù)測(cè)模型;針對(duì)線上渠道和線下渠道的相互影響機(jī)制,基于消費(fèi)者效用理論,解決全渠道協(xié)調(diào)的在線零售商和實(shí)體零售商的產(chǎn)品展示推薦問題;基于博弈論,預(yù)測(cè)消費(fèi)者因?yàn)橥素浶袨槎绊懙馁?gòu)買意愿,考慮網(wǎng)絡(luò)零售商和實(shí)體零售商相互協(xié)同的產(chǎn)品組合優(yōu)化和產(chǎn)品定價(jià)聯(lián)合優(yōu)化問題;考慮消費(fèi)者偏好的跨平臺(tái)異質(zhì)特征,運(yùn)用文本挖掘,從微觀用戶角度研究不同平臺(tái)在產(chǎn)品和服務(wù)上的替代性和互補(bǔ)性。旨在為新零售企業(yè)實(shí)施數(shù)字化智能推薦業(yè)務(wù)提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐指導(dǎo)。個(gè)性化推薦是電子商務(wù)企業(yè)提升用戶體驗(yàn)、緩解信息過載問題、滿足消費(fèi)者個(gè)性化需求的核心工具?,F(xiàn)有推薦方法主要關(guān)注不同購(gòu)物階段消費(fèi)者行為信息的識(shí)別與挖掘,忽略了對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買全過程行為之間關(guān)聯(lián)性的刻畫。為了充分利用消費(fèi)者在購(gòu)物過程中留下的全過程行為數(shù)據(jù),全面了解消費(fèi)者的興趣變化,從而更好地預(yù)測(cè)消費(fèi)者未來(lái)的購(gòu)買意愿,同時(shí)為零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策提供支持,本書針對(duì)消費(fèi)者購(gòu)前行為(在線搜索)、購(gòu)買行為(購(gòu)買渠道轉(zhuǎn)換行為和購(gòu)買產(chǎn)品信息)和購(gòu)后行為(發(fā)布產(chǎn)品評(píng)論和退貨行為)之間的交互影響展開了相關(guān)研究,并在推薦系統(tǒng)和零售商運(yùn)營(yíng)決策過程中考慮消費(fèi)者行為的影響。 第一部分針對(duì)現(xiàn)有推薦技術(shù)方法中存在的不足,即側(cè)重從用戶—商品矩陣或購(gòu)買后的在線評(píng)論中學(xué)習(xí)用戶偏好,忽略了用戶在購(gòu)買前通過搜索查詢、了解產(chǎn)品信息過程中的交互特征,并有針對(duì)性地開發(fā)了一套主題增強(qiáng)的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,通過將消費(fèi)者在線查詢中嵌入的潛在主題與點(diǎn)擊、購(gòu)買和在線評(píng)論行為聯(lián)系起來(lái),從而預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買意愿,旨在挖掘用戶在線查詢交互圖中存在的連接信息。同時(shí),為了通過融合主題信息降低文本噪聲詞的影響,該部分將主題分布與卷積嵌入相結(jié)合,用以更好地表示每個(gè)用戶和項(xiàng)目融合后的表征向量可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中主題信息的不足。通過對(duì)現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)集的廣泛實(shí)驗(yàn)與評(píng)估,所提出的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架提高了推薦物品的新穎性和準(zhǔn)確性。從管理角度來(lái)看,向消費(fèi)者推薦多樣化、新穎的商品,可以提高用戶的滿意度,降低消費(fèi)者的搜索成本,有利于電子商務(wù)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。 第二部分研究了全渠道環(huán)境下零售商在考慮消費(fèi)者存在退貨行為時(shí)的產(chǎn)品定價(jià)和組合決策。該部分考慮了競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)因素,包括兩家零售商通過線上和線下渠道銷售4種產(chǎn)品。零售商充當(dāng)產(chǎn)品組合策略和定價(jià)策略的決策者。消費(fèi)者對(duì)每種產(chǎn)品的橫向適應(yīng)度是異質(zhì)的,在面對(duì)欺騙性產(chǎn)品時(shí),其退貨概率是共同的。消費(fèi)者決定是通過實(shí)體店還是網(wǎng)店購(gòu)買,還是從零售商處購(gòu)買,不僅取決于競(jìng)爭(zhēng)零售商的產(chǎn)品組合策略,還取決于消費(fèi)者在產(chǎn)品退貨時(shí)面臨的退貨成本。研究結(jié)果表明,在線產(chǎn)品退貨成本在設(shè)計(jì)零售商的最優(yōu)定價(jià)策略和產(chǎn)品組合策略中發(fā)揮著重要作用。具體而言,通過網(wǎng)絡(luò)渠道銷售的產(chǎn)品最優(yōu)價(jià)格會(huì)隨著退貨成本的升高而先升后降;通過線下銷售的產(chǎn)品的最優(yōu)價(jià)格總是隨著在線產(chǎn)品退貨成本的升高而升高。同時(shí),無(wú)論賣家選擇什么樣的投放策略,雙方的最優(yōu)利潤(rùn)都隨著在線產(chǎn)品的退貨成本升高而先遞減、后遞增。本書還通過考慮賣家的退貨成本和消費(fèi)者的錯(cuò)配成本描繪二維市場(chǎng)的結(jié)構(gòu),從而研究跨渠道購(gòu)物平臺(tái)下的最優(yōu)銷售策略。本書承蒙國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新零售企業(yè)線上線下融合的推薦機(jī)制研究”(項(xiàng)目號(hào):72101031)資助,在此深表感謝。同時(shí),由衷地感謝科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社在本書編輯和出版過程中所做的各項(xiàng)工作。由于作者水平有限,本書還存在諸多的不足之處,懇請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化推薦與運(yùn)營(yíng)決策聯(lián)合優(yōu)化研究

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化推薦與運(yùn)營(yíng)決策聯(lián)合優(yōu)化研究》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1 數(shù)智時(shí)代:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧決策 1
 
11 數(shù)字化的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化 1
 
12 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是新零售成功的關(guān)鍵 11
 
13 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為運(yùn)營(yíng)決策帶來(lái)新的革命 22
 
2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化與運(yùn)營(yíng)決策研究動(dòng)態(tài) 30
 
21 傳統(tǒng)推薦算法 31
 
22 基于圖學(xué)習(xí)的推薦技術(shù) 32
 
23 全渠道環(huán)境下的產(chǎn)品組合和定價(jià)策略研究 34
 
24 全渠道環(huán)境下的消費(fèi)者退貨行為研究 35
 
25 全渠道環(huán)境下的配送優(yōu)化研究 40
 
26 跨平臺(tái)用戶行為分析研究 43
 
27 研究述評(píng) 46
 
28 本書工作簡(jiǎn)介 47
 
281 融合主題模型的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦框架的建立 47
 
282 考慮在線退貨成本時(shí)的全渠道銷售的產(chǎn)品定價(jià)與組合決策 47
 
283 抖音和微博中用戶情感的跨平臺(tái)比較:社交媒體文本挖掘的
機(jī)器學(xué)習(xí)方法 48
 
284 考慮消費(fèi)者公平關(guān)切和戰(zhàn)略行為的內(nèi)容產(chǎn)品動(dòng)態(tài)定價(jià)策略 49
 
3 融合主題模型的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦框架 50
 
31 問題描述 50
 
32 融合主題模型的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦框架的建立 52
 
321 面向搜索場(chǎng)景的超圖生成 53
 
 
 
322 用戶和物品的主題特征學(xué)習(xí) 55
 
323 用戶和物品的卷積特征學(xué)習(xí) 61
 
324 預(yù)測(cè) 62
 
33 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 63
 
331 數(shù)據(jù)描述 63
 
332 ALDA模型的評(píng)估 64
 
333 推薦的評(píng)估 68
 
34 本章小結(jié) 73
 
4 考慮在線退貨成本時(shí)的全渠道競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的產(chǎn)品定價(jià)與組合策略 75
 
41 問題描述 75
 
42 模型構(gòu)建 78
 
421 博弈次序 78
 
422 線上消費(fèi)者的需求產(chǎn)生過程 79
 
423 線下消費(fèi)者的需求產(chǎn)生過程 81
 
43 模型分析 82
 
431 賣家的均衡定價(jià)策略 83
 
432 均衡價(jià)格和最優(yōu)利潤(rùn)的性質(zhì) 84
 
433 最優(yōu)產(chǎn)品組合策略 87
 
434 競(jìng)爭(zhēng)的影響 89
 
435 單渠道與雙渠道銷售策略 91
 
44 管理見解 93
 
45 本章小結(jié) 95
 
5 基于主題模型的跨平臺(tái)用戶情感分析比較研究 97
 
51 問題描述 97
 
52 相關(guān)理論基礎(chǔ) 101
 
 
521 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)類型 101
 
522 社交媒體的定義和特征 103
 
523 突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情 107
 
524 主題模型 109
 
525 KNN算法 111
 
53 研究設(shè)計(jì)與方法 111
 
531 研究設(shè)計(jì) 111
 
532 研究方法與步驟 113
 
54 數(shù)據(jù)結(jié)果分析 120
 
541 主題關(guān)鍵詞集 120
 
542 主題熱度演化折線圖 122
 
543 基于主題的情感態(tài)度演化柱狀圖 124
 
55 本章小結(jié) 128
 
6 考慮消費(fèi)者公平關(guān)切和戰(zhàn)略行為的內(nèi)容產(chǎn)品動(dòng)態(tài)定價(jià)策略 131
 
61 問題描述 131
 
62 相關(guān)理論基礎(chǔ) 134
 
621 內(nèi)容產(chǎn)品定價(jià) 134
 
622 動(dòng)態(tài)定價(jià)策略 135
 
623 消費(fèi)者公平問題 135
 
63 模型構(gòu)建 136
 
631 內(nèi)容產(chǎn)品開發(fā)商 137
 
632 內(nèi)容產(chǎn)品消費(fèi)者 137
 
633 需求函數(shù) 139
 
64 結(jié)果分析 143
 
641 基礎(chǔ)模型:缺乏公平性的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略 144
 
642 主模型:公平的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略 145
643 消費(fèi)者公平關(guān)注對(duì)動(dòng)態(tài)定價(jià)策略的影響 150
 
644 模式拓展:短視消費(fèi)者的加入 152
 
65 本章小結(jié) 158
 
參考文獻(xiàn) 160
 
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