检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈昌东 江若尘 Chen Changdong;Jiang Ruochen
机构地区:[1]上海财经大学商学院 [2]上海财经大学上海发展研究院,上海200433
出 处:《复印报刊资料(市场营销)》2022年第2期82-94,共13页
摘 要:在数字经济时代,数据成为了一种战略性生产要素参与到价值创造、分配、流通和消费的全过程,算法则成为了收集和处理数据的战略性工具,衍生出了基于算法的推荐,成为了近年来实务界营销创新和赋能的重要驱动力。在营销领域的国际顶级期刊上,均有不少的文献关注算法推荐在营销领域的应用与消费者响应问题,但研究点相对比较散乱。由于国内营销学者对该领域的研究还相对匮乏,函需一个整合性的框架来分析和梳理现有研究成果与进展。同时,实务界也函需一个一般性的算法嵌入型应用接受模型来指导企业相关的开发与应用。鉴于此,本文首先对推荐系统和算法推荐的概念和内涵进行了界定,通过全面梳理算法推荐在营销领域中的应用与消费者响应及其中介机制与边界条件,试图勾勒出现有研究脉络和研究进展,并提出了该领域未来值得关注的若干研究主题。
关 键 词:人工智能 数字营销 算法推荐 消费者响应 情境变量
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F274[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP391.3[经济管理—企业管理]
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