基于大数据分析的电商平台最优产品推荐策略研究

• 作者: 吴胜辉 张彩霞
• 来源期刊: 商业经济研究
• 学科: 经济
• 关键词: 大数据 电商平台 产品推荐 定价策略
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 电子商务
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: F270
• 字数: 4297字
• 语种: 中文

摘要

大数据下电商平台能够利用消费者购买数据来精确地向目标消费群体推荐相关产品,扩大产品潜在市场需求.本文针对由两个替代性制造商和一个电商平台组成的系统,考虑两个制造商分别生产一种品牌差异化的替代产品,并基于消费者效用理论,建立替代产品需求函数,构建电商平台实施产品推荐策略前后的竞合博弈模型;进而通过模型求解得到不同情形下的系统均衡,考察电商平台的产品推荐策略选择问题及其对系统成员最优定价决策和利润的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彩霞		23	22	2.0	3.0
2	吴胜辉		19	13	1.0	3.0