人工智能营销的机器学习算法谱系及实践域

朱逸; 朱瑞庭; 王鹏

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人工智能营销的机器学习算法谱系及实践域

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近年来,人工智能营销算法的发展与应用取得长足进步,得到市场与学界的广泛关注,成为营销领域的研究热点,相关研究日益丰富。本研究针对人工智能营销的机器学习相关文献展开系统分析,全面梳理主流的算法谱系,分析不同算法与营销应用间的技术匹配与实践案例,明晰算法在人工智能营销中的实践域,进而提出推动人工智能营销实践的启示及未来研究指向。研究发现,监督学习、非监督学习、强化学习中的诸类算法,对特定营销活动与目标有着鲜明的技术匹配性,较好地实现了“算法—营销”匹配。算法在营销中的实践主要体现于人机互动、认知&识别、分析&挖掘、监测评价、辅助决策5个方面,并渗透于不同的行业领域。不同行业情境下,机器学习算法的多样性,顺应于特定行业领域的营销活动需要。

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来源
《管理现代化》 |2022年第5期|152-160|共9页
作者
朱逸; 朱瑞庭; 王鹏;
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作者单位

上海建桥学院;

复旦大学网络空间国际治理研究基地;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业经济理论和方法;
关键词
人工智能营销; 机器学习; 算法谱系; “算法-营销”技术匹配; 实践域;

人工智能营销的机器学习算法谱系及实践域

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