基于智能优化方法的个性化营销策略研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 致谢 | 第12-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-38页 |
| ·个性化营销的机遇与挑战 | 第20-22页 |
| ·研究现状与问题分析 | 第22-32页 |
| ·电子商务环境下的个性化营销 | 第22-23页 |
| ·个性化产品策略 | 第23-26页 |
| ·个性化促销策略 | 第26-29页 |
| ·个性化价格策略 | 第29-31页 |
| ·个性化营销问题分析 | 第31-32页 |
| ·智能优化方法 | 第32-35页 |
| ·关联分类方法 | 第33页 |
| ·证据理论 | 第33页 |
| ·蚁群优化算法 | 第33-34页 |
| ·神经网络算法 | 第34页 |
| ·非线性规划及其智能求解方法 | 第34-35页 |
| ·主要研究内容、目标及结构安排 | 第35-38页 |
| ·研究假设 | 第35-36页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第36-38页 |
| 第二章 单信息源的个性化产品推荐方法 | 第38-58页 |
| ·问题分析 | 第38-39页 |
| ·基于蚁群优化算法的特征选择 | 第39-44页 |
| ·蚁群优化算法原理 | 第40-41页 |
| ·特征选择问题的数学模型 | 第41页 |
| ·特征选择问题的蚁群优化算法 | 第41-44页 |
| ·基于β强关联分类的推荐规则获取方法 | 第44-51页 |
| ·基于关联分类方法的规则获取 | 第44页 |
| ·关联分类的粗集描述 | 第44-47页 |
| ·基于β强的频繁项集剪枝定理 | 第47-49页 |
| ·基于不可分辨关系的推荐规则剪枝策略 | 第49-50页 |
| ·基于β强的推荐规则获取算法 | 第50-51页 |
| ·实验验证 | 第51-57页 |
| ·数据源描述 | 第51-52页 |
| ·特征选择实验 | 第52-53页 |
| ·推荐规则获取实验 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 多信息源的推荐产品融合与优化 | 第58-79页 |
| ·问题分析 | 第58-59页 |
| ·推荐证据的获取方法 | 第59-61页 |
| ·推荐专家的预测结果—可信度分配 | 第60页 |
| ·推荐专家的重要性—专家权重度量 | 第60-61页 |
| ·推荐方案的融合方法 | 第61-67页 |
| ·“融合效用悖论”描述 | 第62-63页 |
| ·“融合效用悖论”的抽象 | 第63-64页 |
| ·“融合效用悖论”的求解方法 | 第64-67页 |
| ·基于在线评论的推荐方案优化 | 第67-72页 |
| ·推荐方案优化的问题描述 | 第67-68页 |
| ·推荐方案的优化过程 | 第68-72页 |
| ·实验验证 | 第72-77页 |
| ·推荐效用悖论实例分析 | 第72-73页 |
| ·基于在线评论的消费者满意度预测 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 面向推荐产品的个性化促销策略 | 第79-102页 |
| ·问题分析 | 第79-81页 |
| ·最优促销折扣和推荐策略模型 | 第81-88页 |
| ·模型假设 | 第81-82页 |
| ·模型参数定义 | 第82-84页 |
| ·促销需求与促销收益 | 第84-87页 |
| ·促销推荐优化 | 第87-88页 |
| ·基于遗传算法的模型求解 | 第88-90页 |
| ·算法框架 | 第88-89页 |
| ·编码及初始染色体生成 | 第89页 |
| ·遗传算法求解过程 | 第89-90页 |
| ·实验验证 | 第90-95页 |
| ·实验数据源 | 第90-91页 |
| ·实验结果 | 第91-95页 |
| ·敏感性分析 | 第95-101页 |
| ·产品成本的影响 | 第96页 |
| ·保留价格分布类型的影响 | 第96-97页 |
| ·保留价格区间的影响 | 第97-98页 |
| ·个性化推荐的影响 | 第98-99页 |
| ·产品互补性的影响 | 第99页 |
| ·消费者购买决策的影响 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 面向推荐产品的个性化价格策略 | 第102-121页 |
| ·问题分析 | 第102-104页 |
| ·模型假设及建模要求 | 第104-106页 |
| ·模型假设 | 第104-105页 |
| ·建模要求 | 第105-106页 |
| ·推荐商品动态捆绑价格模型 | 第106-112页 |
| ·ODBP 模型构建 | 第106-108页 |
| ·ODBP 模型求解 | 第108-111页 |
| ·ODBP 模型举例 | 第111页 |
| ·ODBP 模型应用说明 | 第111-112页 |
| ·动态捆绑价格模型的效果验证 | 第112-115页 |
| ·实验数据和实验过程 | 第112-113页 |
| ·实验结果 | 第113-115页 |
| ·动态捆绑价格模型的敏感性分析 | 第115-120页 |
| ·保留价格区间的影响 | 第115-116页 |
| ·保留价格分布类型的影响 | 第116页 |
| ·购买决策原则的影响 | 第116-117页 |
| ·消费者预算的影响 | 第117-118页 |
| ·成本率的影响 | 第118-119页 |
| ·多因素敏感性分析 | 第119-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第六章 总结与展望 | 第121-124页 |
| ·论文工作总结 | 第121-122页 |
| ·展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 在读期间参加的科研工作和发表的论文 | 第132-134页 |
