数据驱动的个性化推荐与运营决策联合优化研究

　　本书结合机器学习和运营管理的理论、方法等基本知识，以新零售背景下的产品推荐和运营决策为研究对象，运用文本挖掘、神经网络、博弈理论、优化理论、消费者行为理论，构建了结合机器学习和运筹优化的数据驱动模型，基于群体及个人层面的行为变化，以解决新零售环境下考虑运营策略的线上产品推荐、线下产品组合优化、产品定价等问题。本书运用超图理论，整合不同渠道的消费者行为特征，构建了全渠道融合的消费者需求预测模型；针对线上渠道和线下渠道的相互影响机制，基于消费者效用理论，解决全渠道协调的在线零售商和实体零售商的产品展示推荐问题；基于博弈论，预测消费者因为退货行为而影响的购买意愿，考虑网络零售商和实体零售商相互协同的产品组合优化和产品定价联合优化问题；考虑消费者偏好的跨平台异质特征，运用文本挖掘，从微观用户角度研究不同平台在产品和服务上的替代性和互补性。旨在为新零售企业实施数字化智能推荐业务提供理论基础和实践指导。个性化推荐是电子商务企业提升用户体验、缓解信息过载问题、满足消费者个性化需求的核心工具。现有推荐方法主要关注不同购物阶段消费者行为信息的识别与挖掘，忽略了对消费者购买全过程行为之间关联性的刻画。为了充分利用消费者在购物过程中留下的全过程行为数据，全面了解消费者的兴趣变化，从而更好地预测消费者未来的购买意愿，同时为零售企业运营决策提供支持，本书针对消费者购前行为（在线搜索）、购买行为（购买渠道转换行为和购买产品信息）和购后行为（发布产品评论和退货行为）之间的交互影响展开了相关研究，并在推荐系统和零售商运营决策过程中考虑消费者行为的影响。 第一部分针对现有推荐技术方法中存在的不足，即侧重从用户—商品矩阵或购买后的在线评论中学习用户偏好，忽略了用户在购买前通过搜索查询、了解产品信息过程中的交互特征，并有针对性地开发了一套主题增强的超图神经网络框架，通过将消费者在线查询中嵌入的潜在主题与点击、购买和在线评论行为联系起来，从而预测用户的购买意愿，旨在挖掘用户在线查询交互图中存在的连接信息。同时，为了通过融合主题信息降低文本噪声词的影响，该部分将主题分布与卷积嵌入相结合，用以更好地表示每个用户和项目融合后的表征向量可以弥补传统卷积神经网络中主题信息的不足。通过对现实世界数据集的广泛实验与评估，所提出的超图神经网络框架提高了推荐物品的新颖性和准确性。从管理角度来看，向消费者推荐多样化、新颖的商品，可以提高用户的满意度，降低消费者的搜索成本，有利于电子商务企业的可持续发展。 第二部分研究了全渠道环境下零售商在考虑消费者存在退货行为时的产品定价和组合决策。该部分考虑了竞争性市场的结构因素，包括两家零售商通过线上和线下渠道销售4种产品。零售商充当产品组合策略和定价策略的决策者。消费者对每种产品的横向适应度是异质的，在面对欺骗性产品时，其退货概率是共同的。消费者决定是通过实体店还是网店购买，还是从零售商处购买，不仅取决于竞争零售商的产品组合策略，还取决于消费者在产品退货时面临的退货成本。研究结果表明，在线产品退货成本在设计零售商的最优定价策略和产品组合策略中发挥着重要作用。具体而言，通过网络渠道销售的产品最优价格会随着退货成本的升高而先升后降；通过线下销售的产品的最优价格总是随着在线产品退货成本的升高而升高。同时，无论卖家选择什么样的投放策略，双方的最优利润都随着在线产品的退货成本升高而先递减、后递增。本书还通过考虑卖家的退货成本和消费者的错配成本描绘二维市场的结构，从而研究跨渠道购物平台下的最优销售策略。本书承蒙国家自然科学基金项目“消费者行为数据驱动的新零售企业线上线下融合的推荐机制研究”（项目号：72101031）资助，在此深表感谢。同时，由衷地感谢科学技术文献出版社在本书编辑和出版过程中所做的各项工作。由于作者水平有限，本书还存在诸多的不足之处，恳请广大读者批评指正。 数据驱动的个性化推荐与运营决策联合优化研究

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