數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化推薦與運營決策聯(lián)合優(yōu)化研究

　　本書結(jié)合機器學(xué)習(xí)和運營管理的理論、方法等基本知識，以新零售背景下的產(chǎn)品推薦和運營決策為研究對象，運用文本挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、博弈理論、優(yōu)化理論、消費者行為理論，構(gòu)建了結(jié)合機器學(xué)習(xí)和運籌優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，基于群體及個人層面的行為變化，以解決新零售環(huán)境下考慮運營策略的線上產(chǎn)品推薦、線下產(chǎn)品組合優(yōu)化、產(chǎn)品定價等問題。本書運用超圖理論，整合不同渠道的消費者行為特征，構(gòu)建了全渠道融合的消費者需求預(yù)測模型；針對線上渠道和線下渠道的相互影響機制，基于消費者效用理論，解決全渠道協(xié)調(diào)的在線零售商和實體零售商的產(chǎn)品展示推薦問題；基于博弈論，預(yù)測消費者因為退貨行為而影響的購買意愿，考慮網(wǎng)絡(luò)零售商和實體零售商相互協(xié)同的產(chǎn)品組合優(yōu)化和產(chǎn)品定價聯(lián)合優(yōu)化問題；考慮消費者偏好的跨平臺異質(zhì)特征，運用文本挖掘，從微觀用戶角度研究不同平臺在產(chǎn)品和服務(wù)上的替代性和互補性。旨在為新零售企業(yè)實施數(shù)字化智能推薦業(yè)務(wù)提供理論基礎(chǔ)和實踐指導(dǎo)。個性化推薦是電子商務(wù)企業(yè)提升用戶體驗、緩解信息過載問題、滿足消費者個性化需求的核心工具。現(xiàn)有推薦方法主要關(guān)注不同購物階段消費者行為信息的識別與挖掘，忽略了對消費者購買全過程行為之間關(guān)聯(lián)性的刻畫。為了充分利用消費者在購物過程中留下的全過程行為數(shù)據(jù)，全面了解消費者的興趣變化，從而更好地預(yù)測消費者未來的購買意愿，同時為零售企業(yè)運營決策提供支持，本書針對消費者購前行為（在線搜索）、購買行為（購買渠道轉(zhuǎn)換行為和購買產(chǎn)品信息）和購后行為（發(fā)布產(chǎn)品評論和退貨行為）之間的交互影響展開了相關(guān)研究，并在推薦系統(tǒng)和零售商運營決策過程中考慮消費者行為的影響。 第一部分針對現(xiàn)有推薦技術(shù)方法中存在的不足，即側(cè)重從用戶—商品矩陣或購買后的在線評論中學(xué)習(xí)用戶偏好，忽略了用戶在購買前通過搜索查詢、了解產(chǎn)品信息過程中的交互特征，并有針對性地開發(fā)了一套主題增強的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，通過將消費者在線查詢中嵌入的潛在主題與點擊、購買和在線評論行為聯(lián)系起來，從而預(yù)測用戶的購買意愿，旨在挖掘用戶在線查詢交互圖中存在的連接信息。同時，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用戶和項目融合后的表征向量可以彌補傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中主題信息的不足。通過對現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)集的廣泛實驗與評估，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確性。從管理角度來看，向消費者推薦多樣化、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者存在退貨行為時的產(chǎn)品定價和組合決策。該部分考慮了競爭性市場的結(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。零售商充當產(chǎn)品組合策略和定價策略的決策者。消費者對每種產(chǎn)品的橫向適應(yīng)度是異質(zhì)的，在面對欺騙性產(chǎn)品時，其退貨概率是共同的。消費者決定是通過實體店還是網(wǎng)店購買，還是從零售商處購買，不僅取決于競爭零售商的產(chǎn)品組合策略，還取決于消費者在產(chǎn)品退貨時面臨的退貨成本。研究結(jié)果表明，在線產(chǎn)品退貨成本在設(shè)計零售商的最優(yōu)定價策略和產(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)價格會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)價格總是隨著在線產(chǎn)品退貨成本的升高而升高。同時，無論賣家選擇什么樣的投放策略，雙方的最優(yōu)利潤都隨著在線產(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者的錯配成本描繪二維市場的結(jié)構(gòu)，從而研究跨渠道購物平臺下的最優(yōu)銷售策略。本書承蒙國家自然科學(xué)基金項目“消費者行為數(shù)據(jù)驅(qū)動的新零售企業(yè)線上線下融合的推薦機制研究”（項目號：72101031）資助，在此深表感謝。同時，由衷地感謝科學(xué)技術(shù)文獻出版社在本書編輯和出版過程中所做的各項工作。由于作者水平有限，本書還存在諸多的不足之處，懇請廣大讀者批評指正。 數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化推薦與運營決策聯(lián)合優(yōu)化研究

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