目錄
第1章 緒論 1
1.1 個(gè)性化營(yíng)銷的正負(fù)效應(yīng) 1
1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化營(yíng)銷變革 4
1.3 個(gè)性化營(yíng)銷的智能方法基礎(chǔ) 6
1.4 個(gè)性化營(yíng)銷的研究框架 23
1.5 本書的組織安排 26
參考文獻(xiàn) 27
第2章 融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦方法 32
2.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 32
2.2 基于圖嵌入模型的隱式反饋推薦方法 34
2.3 融合文本數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦方法 40
2.4 融合圖像數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦方法 46
2.5 融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦實(shí)驗(yàn) 52
參考文獻(xiàn) 62
第3章 面向個(gè)體與群體交互的群推薦方法 65
3.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 65
3.2 基于雙向張量分解的群推薦方法 67
3.3 基于群偏好與用戶偏好協(xié)同演化的群推薦方法 74
3.4 基于群內(nèi)和群間協(xié)同的動(dòng)態(tài)群推薦方法 82
3.5 面向個(gè)體與群體交互的群推薦實(shí)驗(yàn) 93
參考文獻(xiàn) 106
第4章 融合社交互動(dòng)信息的社會(huì)化推薦方法 109
4.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 109
4.2 基于社會(huì)化關(guān)系多元性的個(gè)性化推薦方法 111
4.3 基于社會(huì)化關(guān)系強(qiáng)度的個(gè)性化推薦方法 116
4.4 融合社交互動(dòng)信息的社會(huì)化推薦實(shí)驗(yàn) 121
參考文獻(xiàn) 128
第5章 考慮個(gè)性化需求演化的動(dòng)態(tài)推薦方法 132
5.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 132
5.2 基于演員-評(píng)論家框架的動(dòng)態(tài)推薦方法 134
5.3 融合知識(shí)圖譜的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)推薦方法 143
5.4 考慮個(gè)性化需求演化的動(dòng)態(tài)推薦實(shí)驗(yàn) 151
參考文獻(xiàn) 163
第6章 多渠道多策略協(xié)同的個(gè)性化促銷方法 166
6.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 166
6.2 多渠道零售商單階段促銷模型 168
6.3 多渠道零售商多階段促銷模型 174
6.4 產(chǎn)品價(jià)格與配送費(fèi)用協(xié)同優(yōu)化模型 178
6.5 多渠道多策略協(xié)同的個(gè)性化促銷實(shí)驗(yàn) 185
參考文獻(xiàn) 201
第7章 基于影響力最大化的社會(huì)化促銷方法 205
7.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 205
7.2 用戶個(gè)體影響力的識(shí)別方法 207
7.3 用戶群組影響力的識(shí)別方法 214
7.4 影響力種子集合的識(shí)別方法 219
7.5 基于影響力最大化的社會(huì)化促銷實(shí)驗(yàn) 225
參考文獻(xiàn) 240
第8章 個(gè)性化營(yíng)銷的對(duì)抗攻擊與魯棒優(yōu)化方法 243
8.1 國(guó)內(nèi)外研究綜述 243
8.2 基于物品重要性最大化的對(duì)抗攻擊方法 247
8.3 基于社區(qū)劃分的對(duì)抗攻擊優(yōu)化策略 253
8.4 基于特征魯棒加強(qiáng)的對(duì)抗防御優(yōu)化策略 257
8.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 259
參考文獻(xiàn) 267
第9章 研究總結(jié)與展望 271
9.1 研究總結(jié) 271
9.2 研究展望 272
參考文獻(xiàn) 273