基于智能優(yōu)化方法的個性化營銷策略研究.pdf

1、個性化營銷策略的設計與優(yōu)化已經(jīng)成為電子商務企業(yè)滿足消費者差異化需求、創(chuàng)新服務內(nèi)容、提高核心競爭力的重要方向。網(wǎng)絡的無限可達性、實時性和激烈的競爭環(huán)境為個性化營銷策略的建模與優(yōu)化帶來了新的挑戰(zhàn)。分析電子商務環(huán)境下個性化營銷的特征，研究并建立與應用環(huán)境相適應的個性化營銷策略的優(yōu)化模型以及模型求解方法，對發(fā)展面向消費者的新型電子商務模式，創(chuàng)新企業(yè)在線服務內(nèi)容，提高消費者滿意度具有重要意義。
　　 本文以個性化營銷策略的建模與模型求解為

2、研究主題，以智能優(yōu)化方法為建?；蚰Ｐ颓蠼獾墓ぞ?，以吸引潛在消費者、提高消費者滿意度、實現(xiàn)收益最大化為目標，研究個性化產(chǎn)品推薦方法以及面向推薦產(chǎn)品的個性化促銷策略和價格策略的建模與優(yōu)化方法。主要研究思路如下:首先，利用蟻群優(yōu)化算法、關聯(lián)分類和證據(jù)理論等方法構建消費者需求和偏好模型，研究個性化產(chǎn)品的推薦方法和推薦產(chǎn)品的優(yōu)化方法;其次，構建基于非線性混合整數(shù)規(guī)劃的個性化促銷策略優(yōu)化模型，研究并設計基于遺傳算法的模型求解方法，獲得吸引消費者購買

3、推薦產(chǎn)品的最優(yōu)促銷策略;最后，建立個性化價格策略的非線性混合整數(shù)規(guī)劃模型，研究并設計基于啟發(fā)式算法的模型求解方法，得到吸引消費者購買推薦產(chǎn)品的最優(yōu)價格策略。本文的具體研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
　　 (1)單信息源的個性化產(chǎn)品推薦方法:提出了大規(guī)模營銷數(shù)據(jù)的約簡方法和同時優(yōu)化獲取效率、推薦精度以及推薦能力的推薦規(guī)則獲取方法。為了從大規(guī)模數(shù)據(jù)中構建消費者需求和偏好模型，本文首先利用蟻群優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)規(guī)模進行約簡;然后，提出了一種基于β

4、強關聯(lián)分類的推薦規(guī)則獲取方法，從約簡后的營銷數(shù)據(jù)中獲取消費者的個性化需求。本文研究表明，基于蟻群優(yōu)化算法的特征選擇方法能夠有效約簡營銷數(shù)據(jù)的規(guī)模，為個性化產(chǎn)品推薦提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。基于β強關系的規(guī)則獲取方法在保證推薦精度的同時，提高了規(guī)則的獲取效率和推薦能力。單信息源的個性化產(chǎn)品推薦方法能夠提高消費者需求建模的效率和效果，是優(yōu)化個性化營銷策略的基礎。
　　 (2)多信息源的推薦產(chǎn)品融合與優(yōu)化:提出了沖突推薦規(guī)則的轉(zhuǎn)換與合成方法

5、以及基于在線評論的推薦產(chǎn)品優(yōu)化方法。為了綜合利用不同信息源構建個性化產(chǎn)品推薦的優(yōu)化模型，本文提出了將沖突規(guī)則轉(zhuǎn)換為推薦證據(jù)的推薦結果保留策略;然后，研究了證據(jù)合成中的融合效用悖論問題，提出了基于證據(jù)理論的效用分析方法對推薦證據(jù)進行合成;最后將在線評論集成到個性化推薦中，通過預測消費者的用后滿意度，對個性化產(chǎn)品推薦的結果進行優(yōu)化。本文研究表明，沖突推薦規(guī)則的轉(zhuǎn)換和合成方法能夠有效地保留并利用多信息源中不一致的推薦結果，結合推薦問題的差異和

6、決策者的經(jīng)驗得到更加合理的推薦產(chǎn)品集合?；谠诰€評論的消費者滿意度預測方法能夠推薦消費者真正滿意的產(chǎn)品，優(yōu)化個性化產(chǎn)品推薦的結果。
　　 (3)面向推薦產(chǎn)品的個性化促銷策略建模與優(yōu)化:提出了促銷產(chǎn)品及其替代品、互補品和獨立品的促銷收益計算方法，構建了促銷推薦優(yōu)化模型，設計了基于遺傳算法的模型求解方法。為了以促銷策略吸引消費者購買推薦的產(chǎn)品，本文以促銷收益最大化為目標，研究了基于非線性混合整數(shù)規(guī)劃方法的促銷折扣和推薦產(chǎn)品綜合優(yōu)化模

7、型和基于遺傳算法的模型求解方法。本文研究表明，企業(yè)在促銷活動中只有將價格折扣與產(chǎn)品推薦相結合才能取得最優(yōu)的促銷收益。促銷推薦優(yōu)化模型能夠利用促銷產(chǎn)品的價格折扣和個性化推薦策略吸引消費者購買推薦的產(chǎn)品，最大化企業(yè)的促銷收益。
　　 (4)面向推薦產(chǎn)品的個性化價格策略建模與優(yōu)化:提出了消費者實時性和多階段性在線購買決策的建模方法，構建了在線動態(tài)捆綁定價模型，設計了基于啟發(fā)式算法的模型求解方法。為了以價格策略吸引消費者購買推薦的產(chǎn)品，

8、本文在綜合考慮消費者需求、消費者節(jié)省和企業(yè)利潤的基礎上，以企業(yè)利潤最大化為目標，研究了基于非線性混合整數(shù)規(guī)劃方法的在線動態(tài)捆綁定價模型(ODBP模型)和基于啟發(fā)式算法的模型求解方法。本文研究表明，ODBP模型能夠吸引消費者購買更多的推薦產(chǎn)品，為企業(yè)帶來最大化的利潤;基于啟發(fā)式算法的模型求解方法能夠?qū)δＰ瓦M行快速求解，滿足網(wǎng)絡環(huán)境實時性的要求。ODBP模型的提出擴展了網(wǎng)絡環(huán)境下個性化價格策略建模與優(yōu)化的研究思路。
　　 基于UCI

9、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析和基于亞馬遜網(wǎng)站的實驗表明，本文提出的優(yōu)化模型及模型求解方法能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中高效地構建消費者需求和偏好模型，有效融合了多信息源的推薦結果，優(yōu)化了個性化產(chǎn)品的推薦決策，滿足了消費者的個性化需求;能夠幫助電子商務企業(yè)制定準確的個性化促銷策略和價格策略，以吸引消費者購買推薦產(chǎn)品，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。
　　 本文成果擴展了個性化營銷策略的研究思路，豐富了個性化營銷策略建模與求解的方法體系，為個性化營銷策略的建模與優(yōu)化提