基于用戶偏好的促銷產(chǎn)品組合優(yōu)化研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)在線購物已經(jīng)成為人們生活的重要組成部分，如何在激烈的市場競爭中生存，需要企業(yè)制定良好的策略。面對網(wǎng)絡(luò)平臺多樣化的產(chǎn)品，傳統(tǒng)的促銷產(chǎn)品組合策略已經(jīng)難以適用。
　　本文結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)在線銷售特點，提出了基于用戶偏好的促銷產(chǎn)品組合優(yōu)化模型。模型采用TOC約束理論下的產(chǎn)品組合模型為基礎(chǔ)，利用約束理論簡化模型，引入用戶偏好系數(shù)與流量分配模型，并對用戶偏好與流量分配模型進行了深入的研究與分析。最后本文通過實例仿真，來驗證模

2、型的可靠性與有效性。
　　首先，本文對研究背景、目的以及意義進行了簡要的闡述，對論文所涉及的產(chǎn)品組合問題、用戶偏好問題以及隸屬于用戶偏好的評論情感分析和產(chǎn)品推薦進行了梳理與研究。
　　其次，本文基于對理論背景的分析，確定了流量分配模型與用戶偏好的度量方法，同時分別建立了基于用戶偏好的單次活動與多次活動的產(chǎn)品組合優(yōu)化模型。在單次活動下的產(chǎn)品組合優(yōu)化模型中，考慮企業(yè)利潤最大化目標，建立了庫存約束、流量約束等約束。基于單次活動下的

3、產(chǎn)品組合優(yōu)化模型，再考慮低庫存的運作目標以及產(chǎn)品季節(jié)等因素，建立了多次活動下的產(chǎn)品組合優(yōu)化模型。
　　同時，本文通過主成分分析、相關(guān)性分析以及多元線性回歸等方法建立流量分配模型，提高了模型對于流量利用率。再通過促銷系數(shù)研究、評論情感分析與產(chǎn)品推薦研究計算用戶偏好系數(shù)，提高了模型對于用戶偏好的感知能力。
　　最后，本文通過粒子群算法與動態(tài)規(guī)劃算法，求解了單次活動與多次活動下的產(chǎn)品組合模型，并通過與實際情況對比，分析優(yōu)劣，為企業(yè)