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內容簡介： 在通用大模型掀起的人工智能热潮以及国内开展“人工智能＋”行动背景下，《基于多源异构网络大数据的消费者行为分析与智能零售模式研究》的主要目的是前瞻性地提出零售业应用人工智能的理论前提、应用场景、技术架构、商业模式、制约因素、实施路径、政策保障等，为零售厂商开展“人工智能＋”行动提供前沿性指导，同时也为政府制定科技创新战略、财政补贴、税收优惠等政策来鼓励人工智能的研发和商业化进程，以及促进人工智能技术在零售领域的应用与深化提供政策依据。 目錄： 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的与意义 4 1.3 国内外研究现状 5 1.4 研究内容 39 1.5 研究方法 40 1.6 研究创新点 42 2 概念界定与理论基础 44 2.1 概念界定 44 2.2 理论基础 49 2.3 本章小结 64 3 消费者行为变革与需求不确定性 65 3.1 消费者行为变革的表征 65 3.2 消费者行为的相互影响 67 3.3 消费者需求不确定性 78 3.4 消费者需求不确定性的传导 82 3.5 消费者行为变革的实证检验 84 3.6 本章小结 93 4 消费者行为变革与智能零售模式采纳 94 4.1 智能零售模式采纳对消费者行为变革的直接影响 94 4.2 智能零售模式采纳对消费者行为变革的间接影响 97 4.3 研究设计 100 4.4 实证检验结果 103 4.5 异质性分析 106 4.6 机制检验 107 4.7 本章小结 109 5 智能零售技术架构与典型场景举要 110 5.1 新一代信息技术在零售领域的应用及逻辑关系 110 5.2 智能零售技术架构 119 5.3 智能零售典型场景举要 123 5.4 本章小结 159 6 消费者行为变革与智能零售模式采纳——基于用户生成内容的实证检验 160 6.1 引言 160 6.2 数据获取与预处理 162 6.3 基于扎根理论挖掘消费者需求 162 6.4 在线评论对消费者行为的影响研究 166 6.5 本章小结 185 7 消费者行为变革与智能零售模式采纳——基于B－RGCN在线评论推荐系统设计 186 7.1 推荐系统定义 186 7.2 基于图神经网络的推荐算法的介绍 187 7.3 基于图卷积网络的推荐算法的改进 189 7.4 实验分析 193 7.5 本章小结 196 8 消费者行为变革与智能零售模式采纳——基于供应链风险场景实证检验 197 8.1 供应链风险相关文献整理 198 8.2 神经网络模型的结构设计 199 8.3 BP神经网络模型的学习与训练 201 8.4 BP神经网络模型的验证 207 8.5 经验分析 212 8.6 本章小结 218 9 消费者行为变革与智能零售模式采纳——基于零售库存预测场景实证检验 221 10 智能零售商业模式采纳 246 11 智能零售商业模式采纳与零售业经营绩效研究 294 12 智能零售模式采纳的差异化路径研究 310 13 智能零售模式采纳的政策建议 341 14 结论与展望 356 参考文献 360 附录1 消费者决策行为调查问卷 382 附录2 B－RGCN在线评论推荐系统代码 385

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