清华大学卫强教授团队在识别心理动态的智能推荐方法研究方面取得进展
2024/03/28
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图 多阶段动态贝叶斯网络方法框架
在国家自然科学基金项目（批准号：72172070、72302153）等资助下，清华大学卫强教授团队与上海外国语大学慕遥助理教授合作，在识别心理动态的智能推荐方法研究方面取得新进展。相关成果以“考虑消费者多阶段购物过程的动态贝叶斯网络产品推荐：营销漏斗视角（Dynamic Bayesian Network-Based Product Recommendation Considering Consumers’ Multistage Shopping Journeys: A Marketing Funnel Perspective）”为题，于2023年10月3日在线发表于《信息系统研究》（Information Systems Research）。论文链接：https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/isre.2020.0277。
各大电子商务平台上，在线商家广泛应用智能推荐系统来呈现吸引消费者的产品，以期通过精准推荐促进产品销售并提升消费者购物体验。尽管考虑兴趣随时间变化的动态推荐已被验证能够取得更好的效果，但现有方法仍然面临三方面挑战：一是消费者行为天然多样化，从中提取具有普遍性的规律十分困难；二是消费者的兴趣转换模式非常多变，需要足够灵活的建模方式才能准确刻画；三是消费者内在的心理动态很难被显式识别，无法支持针对性地营销决策。
该研究提出一种多阶段动态贝叶斯网络方法（图），从营销漏斗视角建模消费者购物过程中的心理阶段转移、兴趣分布转换和行为生成，进而在识别消费者隐式的心理动态的基础上提供精准的个性化推荐。该方法在营销漏斗理论启发下，通过提取心理动态层面频繁、潜在的规律来克服消费者行为多样化问题；创新性地协同建模两个隐层，以刻画消费者“心理阶段—兴趣分布—行为”的驱动关系及其动态演变，并灵活适应兴趣转换的多变性；在方法中设计嵌入隐层识别策略，在优化模型学习效率的同时，显式探测消费者所处的心理阶段和兴趣。基于大规模真实数据集的实验结果表明，该方法在产品推荐准确性和排序效果上的表现均显著优于基线方法，能有效识别并区分消费者潜在的心理阶段和兴趣分布，在不同数据场景下具有良好的适用性和可扩展性。该研究成果能生成更精准且即时的产品推荐，也能提供关于消费者购物过程的有价值洞见，从而支持针对性营销等重要的现实管理决策。
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