《数据驱动的个性化营销理论与方法》围绕数据驱动的个性化营销理论与方法开展研究，分析了个性化营销的正负价值与数智驱动的营销变革，给出了个性化营销的方法基础与研究框架；在此基础上，从面向消费者个体的**、面向消费者群体的**、融合社交互动信息的社会化**以及考虑个性化需求演化的动态**等维度，研究个性化产品**方法；从多渠道促销优化、营销影响力*大化等维度研究个性化渠道策略和个性化促销策略；对个性化营销的安全性进行探讨，构建个性化营销的攻击检测方法与鲁棒优化方法。通过《数据驱动的个性化营销理论与方法》的研究工作，以期丰富个性化营销的理论方法体系，为企业制定有效的个性化营销策略提供理论依据。

目录
第1章 绪论 1
1.1 个性化营销的正负效应 1
1.2 数据驱动的个性化营销变革 4
1.3 个性化营销的智能方法基础 6
1.4 个性化营销的研究框架 23
1.5 本书的组织安排 26
参考文献 27
第2章 融合多模态数据的个性化**方法 32
2.1 国内外研究综述 32
2.2 基于图嵌入模型的隐式反馈**方法 34
2.3 融合文本数据的个性化**方法 40
2.4 融合图像数据的个性化**方法 46
2.5 融合多模态数据的个性化**实验 52
参考文献 62
第3章 面向个体与群体交互的群**方法 65
3.1 国内外研究综述 65
3.2 基于双向张量分解的群**方法 67
3.3 基于群偏好与用户偏好协同演化的群**方法 74
3.4 基于群内和群间协同的动态群**方法 82
3.5 面向个体与群体交互的群**实验 93
参考文献 106
第4章 融合社交互动信息的社会化**方法 109
4.1 国内外研究综述 109
4.2 基于社会化关系多元性的个性化**方法 111
4.3 基于社会化关系强度的个性化**方法 116
4.4 融合社交互动信息的社会化**实验 121
参考文献 128
第5章 考虑个性化需求演化的动态**方法 132
5.1 国内外研究综述 132
5.2 基于演员-评论家框架的动态**方法 134
5.3 融合知识图谱的深度强化学习动态**方法 143
5.4 考虑个性化需求演化的动态**实验 151
参考文献 163
第6章 多渠道多策略协同的个性化促销方法 166
6.1 国内外研究综述 166
6.2 多渠道零售商单阶段促销模型 168
6.3 多渠道零售商多阶段促销模型 174
6.4 产品价格与配送费用协同优化模型 178
6.5 多渠道多策略协同的个性化促销实验 185
参考文献 201
第7章 基于影响力*大化的社会化促销方法 205
7.1 国内外研究综述 205
7.2 用户个体影响力的识别方法 207
7.3 用户群组影响力的识别方法 214
7.4 影响力种子集合的识别方法 219
7.5 基于影响力*大化的社会化促销实验 225
参考文献 240
第8章 个性化营销的对抗攻击与鲁棒优化方法 243
8.1 国内外研究综述 243
8.2 基于物品重要性*大化的对抗攻击方法 247
8.3 基于社区划分的对抗攻击优化策略 253
8.4 基于特征鲁棒加强的对抗防御优化策略 257
8.5 实验结果及分析 259
参考文献 267
第9章 研究总结与展望 271
9.1 研究总结 271
9.2 研究展望 272
参考文献 273

第1章绪论
　　电子商务环境下，消费者需求的差异性越来越显著，丰富的产品选择使得消费者的行为越来越求新和多变。在这种情况下，分析消费者的主观偏好，适应消费者的差异化需求，掌握消费者购买行为的变化规律，成为企业关注的核心问题，个性化营销策略的设计与应用成为解决该问题的有效手段。利用个性化营销，企业一方面对消费者的在线行为进行分析，设计满足消费者个性化需求的产品和服务；另一方面以较低的成本实施个性化的促销策略和价格策略，引导消费者的购买行为。个性化营销已经成为电子商务环境下企业创新服务内容、提高核心竞争力的重要方向。
　　本章介绍个性化营销的正面价值、负面效应、营销变革、方法基础和研究框架等内容。具体组织如下：1.1节分析个性化营销的正负效应；1.2节介绍数据驱动的个性化营销变革；1.3节给出大数据环境下个性化营销的智能方法基础；1.4节介绍个性化营销的研究框架；1.5节对本书内容的组织安排进行概括介绍。
　　1.1个性化营销的正负效应
　　随着营销理论由4P[产品(product）、价格(price)、促销(promotion)、渠道(place)]、4C[顾客（customer）、成本（cost）、沟通（communication）、便利（convenience）]到4R［关联（relevance）、反应（reaction）、关系（relationship）、报酬（reward）］的发展，消费者的中心地位得到了越来越显著的体现。以消费者为中心进行营销策略的规划与设计是企业营销活动成功的关键。个性化营销理论是新经济环境下营销理论的进一步发展，是商品市场不断细分的必然要求。
　　个性化营销强调企业直接面向消费者，将营销目标细分到“个体”顾客，并按照顾客的*特需求制定个性化营销策略。由于更加充分地体现了“顾客至上”的现代营销理念，在*大限度满足消费者个性化需求的同时，提升了企业的核心竞争力，提高了企业的盈利能力，个性化营销策略在企业营销实践中受到了越来越多的重视。
　　在京东、亚马逊、天猫、淘宝等电子商务平台，个性化营销的应用随处可见。基于个性化产品**产生的“千人千面”已经成为平台*页和登录页面的基本配置。当我们点击某一产品时，京东平台以“人气单品”“新书热卖”等形式开展个性化产品**，亚马逊平台则以“浏览了该产品的消费者还购买了”等形式开展个性化**。当我们把商品加入购物车，平台会以“购买了该商品的用户还购买了”“您可能还需要”等形式开展产品**。个性化价格和促销策略也是电子商务环境下个性化营销的主要形式。借助基于购买习惯、身份认证等信息的个性化价格策略和个性化促销策略，电子商务平台可以实现差异化动态定价，并对优惠券的发放进行动态优化。
　　个性化营销在内容电商平台和在线社交网络中也得到了广泛应用，如图1-1所示。抖音、快手、今日头条等内容电商平台借助个性化内容的生成和个性化内容的推送，极大提高了新闻和视频内容与用户兴趣的匹配程度，也提高了推送广告的点击率。微博、豆瓣等平台借助个性化好友**和群组**，帮助用户找到兴趣相似的好友，形成各种各样的兴趣群组，增加了用户黏性。
　　图1-1个性化营销应用
　　对用户而言，个性化营销可以缓解信息过载，增加剩余价值。电子商务环境下，商品和信息的极大丰富在为用户带来空前选择余地的同时，也带来了信息过载问题。虽然电子商务网站或内容电商平台中存在用户需要的产品或信息，但容易被过载信息所淹没。个性化产品**可以在一定程度上缓解信息过载的影响，帮助用户找到符合需求的商品，或将合适的商品**给合适的用户。借助个性化定价和个性化促销策略，用户可以通过优惠的价格购买到所需商品，从而产生更多的剩余价值。
　　对企业而言，个性化营销为企业实施差异化营销策略、获得*特的竞争优势提供了新的途径。一方面，个性化营销有助于企业以合适的价格在合适的渠道为消费者提供合适的产品和服务，是一种易于差异化、不易被模仿的竞争策略；另一方面，个性化营销有助于企业更好地理解每个消费者的差异化需求，将传统的推式营销策略升级为电子商务环境下的拉式营销策略，以消费者需求为起点，优化企业产品的设计与生产，从而更好地满足市场需求。
　　对整个社会而言，个性化营销是社会资源优化配置的重要手段，有助于提高整体社会福利。借助互联网平台和个性化**技术，个性化营销可以更好地整合供给侧资源，识别需求侧要求，在供需之间实现高效精准匹配，提高整个社会的资源匹配效率。电商平台中所售商品和消费者需求的匹配，共享经济中闲置资源与市场需求的匹配都是优化社会资源配置的典型应用。此外，借助个性化定价所带来的竞争效应，消费者可以通过更低的价格购买所需商品和服务，从而提高社会总福利和消费者福利。
　　个性化营销在产生上述价值的同时，也存在诸如信息茧房问题、大数据杀熟问题、算法歧视问题、**系统安全性问题等诸多负效应。
　　（1）信息茧房问题。信息茧房是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。个性化营销在一定程度上加剧了信息茧房效应。在电商平台，个性化产品**基于消费者的购买历史做出**决策，消费者及其好友浏览与购买历史类似的产品会得到更大的**可能性，不利于多样性商品的展示。在内容平台，**系统倾向于**与用户历史阅读主题类似的内容，从而将用户局限在狭窄的信息空间。
　　（2）大数据杀熟问题。大数据杀熟是指对于同样的商品或服务，老用户或对企业忠诚度高的用户需要支付的价格比新用户要高的现象。网购平台、在线旅游、网约车类移动客户端或网站是大数据杀熟的重灾区，消费者被“杀熟”的事件屡有报道。大数据杀熟严重侵害消费者的权益，也不利于电子商务和平台经济的持续健康发展。
　　（3）算法歧视问题。算法歧视是指人工智能算法对不同群体系统的、可重复的、区别性的不公正对待。例如，在人脸识别中，不同肤色人群的识别准确率存在显著差异；在个性化招聘广告中，男性收到高薪岗位的概率远超女性。算法歧视是对互联网环境下公平体系和信任体系的严重破坏，对电子商务和平台经济具有极大伤害。
　　（4）**系统安全性问题。在取得广泛应用的同时，个性化**系统的安全性，尤其是面对攻击时的脆弱性问题越来越突出。针对**系统的攻击通常由恶意用户（如恶意商家或其设计的恶意算法等）发起，通过注入虚假消费记录、篡改自有产品信息等方式，实现提高自有产品或降低竞争产品**排序等目的。针对**系统的攻击为不良信息传播和劣质商品展示提供了通道，存在降低消费者对**系统的信任甚至使个性化**系统瘫痪的风险。
　　正是因为个性化营销存在显著的正负效应，从2022年3月1日起正式实施的《互联网信息服务算法**管理规定》强调“提供算法**服务，应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，遵循公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则”。因此，个性化营销研究在优化营销算法和模型，提高营销效果的同时，需要构建有效的策略和方法以规避个性化营销的负效应。构建高效安全的个性化营销策略和方法，推动平台经济的健康有序发展，有待开展更加深入的研究。
　　1.2数据驱动的个性化营销变革
　　随着互联网、传感器，以及各种数字化终端设备的普及，一个万物互联的世界正在成形。同时，随着数据呈现出爆炸式的指数级增长，数字化已经成为构建现代社会的基础力量，并推动着我们走向一个深度变革的时代。数字化同样也引发了个性化营销理论与方法的变革。在数字化背景下，个性化营销的应用场景异常丰富，多源海量异构数据为个性化营销提供了更为坚实的数据基础，以深度学习为代表的人工智能方法极大地推动了个性化营销理论与方法的创新。数智驱动的个性化营销研究面临如下趋势（图1-2）。
　　图1-2数智驱动的个性化营销变革
　　（1）应用广泛化。随着各种数字化场景的开发，个性化营销应用的场景已经由电子商务平台拓展到广泛的场景。例如，在今日头条**新闻，在抖音、快手**视频，在豆瓣、微博**好友。现实线下的融合发展使得个性化营销的应用不再局限于在线网站。各种智能终端的普及为个性化营销的线下应用提供了越来越广泛的场景。例如，线下智能服务机器人可以与消费者进行对话，通过对话理解消费者需求，进而**产品或发放优惠券[1，2]。随着元宇宙等高阶数字空间的普及，个性化营销的应用场景必将得到极大丰富。
　　（2）数据异构化。在电子商务环境下，个性化营销的基础数据源是用户点击流和购买历史等信息。在数字化背景下，企业收集数据的能力得到极大增强。用户在电子商务网站上看了什么、买了什么，在在线评论中说了什么，在搜索引擎中搜索了什么，在社交网络中与谁是好友，用户处于什么位置、是何情绪以及人格特质等信息中均蕴含着丰富的个性化需求信息。这些信息为个性化营销提供了海量、多源、异构的数据依据[3，4]。如何充分利用和融合不同数据源，提高营销效果是个性化营销一直以来的重点研究方向。
　　（3）方法深度化。以个性化**决策为例，基于内容的**、协同过滤**等是个性化**的基础方法[5，6]。随着个性化研究的深入，决策树、关联规则、矩阵分解（matrix factorization，MF）等模型被用来预测消费者需求，进行个性化产品**。由于深度学习方法的强大效果，基于深度学习的**模型近年来得到了广泛研究[3，4]。与其他方法相比，深度学习方法易于融合多模态数据，往往具有更有效的**结果。此外，强化学习等策略在动态**和动态定价等方面也得到了越来越多的应用[7，8]。构建基于深度学习的个性化营销算法是目前个性化营销领域的热点研究方向。
　　（4）策略多元化。传统的个性化营销基于页面式的隐式交互开展单轮营销。用户偏好点击或购买过的产品、用户历史购买产品的价格反映其保留价格和支付意愿等假设是个性化营销的基础。随着智能机器人和人工智能技术的应用，个性化营销的隐式反馈逐渐转变为显性反馈。用户的偏好可以通过语言、动作、表情等方式，在与机器人和人工智能算法的显性交互中进行充分表达[9，10]。在显性交互的多轮营销中如何提高个性化营销的效果是近年来的新兴研究话题，值得深入研究。
　　（5）决策算法化。互联网平台是由平台、用户、服务商等数以千万级、亿级的节点连接在一起的数字平台。平台的复杂性使得仅靠人类智慧进行决策已经无法满足运行需求，各类智能**系统、智能营销系统、智能调度系统等应运而生[11-13]，形成了人机交互的复杂巨系统。这种情况下，大量的营销决策由算法*立做出。例如，在内容平台上的算法新闻、电商平台上的算法定价等。决策算法化在提高个性化营销决策效率的同时，也产生了类似大数据杀熟、算法歧视、算法安全等诸多问题[14]。如何对算法行为进行有效管控是未来值得深入探讨的方向。
　　（6）目标多样化。个性化营销决策往往以企业收益*大化为目标，**可以为企业带来*大收益的产品或制定*有利于企业的价格[15]。这种以企业为中心的个性化营销容易忽视消费者权益，产生诸多负面效应。以消费者为中心的个性化营销强调消费者体验的*大化，通过多样性和新颖性**为消费者提供更多选择[16，17]，打破信息茧房束缚。通过公平性和可解释性等策略，克服算法歧视、大数据杀熟等问题[18]。通过实施以消费者为中心的个性化营销策略，实现企业和消费者的双赢。
　　1.3个性化营销的智能方法基础
　　方法创新一直是个性化营销研究的重要内容。协同过滤、决策树、关联规则等方法在个性化**研究中得到了大量应用[19]，运筹优化、演化计算等方法也被广泛用来进行个性化**与定价的联合优化[20，21]。在数据驱动的个性化营销理论与方法研究中，矩阵分解、主题建模、深度学习和强化学习等是目前研究的主流方法，下面对相关方法做简要介绍。
　　1.3.1矩阵分解方法
　　图1-3概率矩阵分解模型
　　由于具有良好的**准确性，矩阵