個性化營銷

隨着電子商務的滲透和用户對個性化服務需求的激增，如何利用平台上的海量行為數據，設計合適的算法以進行個性化產品推薦，成為企業在電商營銷中重點關注的問題。同時，深入瞭解已有推薦機制對消費者產生的行為影響，也能夠有效地幫助商家和平台及時調整推薦策略。由此本書分別從技術視角和行為視角出發，針對同質性產品和非同質產品，對產品推薦的相關方法和行為影響進行介紹，較為完整地從多個角度豐富了對推薦系統的認識。此外，本書還介紹了以神經網絡為基礎的非同質產品的關係挖掘方法。以在線評論為數據源，對評論文本內容分析並構建產品兩兩之間的特徵函數來對其關係建模。此外，從實際觀測結果出發，還考慮了在線評論的其他非文本特徵，進一步提高關係挖掘的準確率。*後，通過亞馬遜平台的真實數據分析了本書所介紹方法的有效性，並討論了該預測方法在不同參數和稀疏性水平數據集下的表現。填補了學術空白。 ^[1] 

章 引言

1.1電子商務與海量數據

1.2個性化與推薦系統

1.3技術與行為視角下推薦系統研究的價值

第二章 個性化推薦的發展趨勢和前沿動態

2.1 推薦系統整體概述

2.1.1 傳統推薦算法

2.1.2 社會化推薦

2.2 推薦算法中的預測不確定性

2.2.1 聚合層次的預測不確定性

2.2.2 個體層次的預測不確定性

2.3 互補性推薦與替代性推薦

2.4 推薦情境中產品關係挖掘方法介紹

2.5 推薦系統的行為影響

2.5.1 對消費者的影響

2.5.2 對產品的影響

2.6 本章小結

第三章 同質產品中考慮預測不確定性的個性化推薦方法

3.1 協同過濾方法介紹

3.2 預測不確定性的關鍵因素

3.3 對不確定性建模的二階段方法

3.3.1 置信度估計

3.3.2 後驗概率估計

3.4 考慮不確定性後的個性化推薦與排序方法

3.5 推薦方法在電影產品上的數據分析

3.5.1 數據描述

3.5.2 評價測度

3.5.3 置信度估計方法的效果分析

3.5.4 推薦和排序的效果分析

3.5.5 數據稀疏性與方法效率討論

3.6 本章小結

第四章 非同質產品推薦對消費者支付意願的影響

4.1 推薦系統中的互補品與替代品介紹

4.2 推薦中產品價格的影響

4.3 消費者兩階段決策過程

4.4 推薦對支付意願影響的用户實驗探究

4.4.1 實驗設計與用户選擇

4.4.2 實驗步驟

4.4.3 因變量測度

4.5 實驗結果分析

4.5.1 操控檢查

4.5.2 主要實驗結果

4.5.3 魯棒性檢驗

4.6 本章小結

第五章 非同質產品的關係挖掘方法介紹

5.1 文本結構化介紹

5.2 基於在線評論的非同質產品的關係挖掘方法

5.2.1 基本模型

5.2.2 多輸入模型

5.3 關係挖掘方法在亞馬遜數據上的應用

5.3.1 非文本因素的實驗證據

5.3.2 模型效果分析

5.3.3 魯棒性分析

5.4 本章小結

第六章 結語

6.1 考慮產品特徵的個性化推薦總結

6.2 技術與行為視角下個性化推薦的未來趨勢

參考文獻

張明月，上海外國語大學國際工商管理學院副教授。於2012年獲得北京理工大學信息管理與信息系統專業學士學位，2017年獲得清華大學管理科學與工程博士學位，並於2015年9月至2016年9月赴美國亞利桑那大學作為聯合培養博士生學習訪問。主持1項國家自然科學青年基金，曾獲得2017年北京市優秀博士畢業生、2017年清華大學優秀博士論文、2012年北京市優秀畢業生、和小林實中國經濟研究獎學金等榮譽。研究方向為電子商務、推薦系統、和消費者行為。在主流國際期刊和會議上發表論文10餘篇。 ^[1]