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摘要
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。
- 出版日期2022
- 单位上海建桥学院; 复旦大学
