库存限制下在线广告预算分配的非参数学习算法研究

发布时间：2025-03-19 05:35

　　在企业运营环境快速变化,产品迭代速度加快的今天,互联网广告被企业广泛应用于产品营销过程中,特别是在新产品上市时期,广告宣传作为一种重要的营销手段能够向潜在客户提供产品信息,促进消费者产生购买兴趣从而使企业获取更高的收益。为了控制投入成本,企业通常会对一个销售期内的广告预算和可用产品库存进行限制,因此在库存限制下制定有效的广告预算分配策略对于企业决策至关重要。传统的收益管理研究中通常假设营销商已知顾客需求与广告花费之间的函数关系,通过构建收益模型获取最优分配策略,然而在现实中销售情况具有不确定性,企业通常难以捕捉确切的需求函数,而假设需求函数形式利用历史销售数据拟合函数参数的学习方法通常会产生一定的偏差。目前现有的针对广告预算分配问题的非参数学习算法,通过收集广告花费以及对应的销量数据来对需求函数关系进行估计,而本文将销售过程划分为:顾客被广告吸引产生兴趣、将兴趣转化购买行为两个阶段,观察被吸引的顾客到达人数以及实际销量两部分数据,对广告费用影响的到达率函数和购买概率分别进行有效估计,从而更精准地刻画广告花费与销量的关系。本文考虑提出一种非参数学习算法,预先设定一系列广告花费进行测试,观察...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 引言
    第一节 课题研究背景及意义
    第二节 研究方法及主要结论
    第三节 国内外研究现状
        一、需求函数学习算法设计研究
        二、广告预算分配研究
    第四节 章节安排
第二章 问题建模及策略算法
    第一节 广告预算分配问题及基本假设
    第二节 确定性松弛问题及遗憾值定义
    第三节 非参数广告预算分配策略
第三章 策略性能分析
    第一节 策略遗憾值上界
    第二节 遗憾值下界
第四章 数值实验
    第一节 策略渐进遗憾值验证
    第二节 策略估计方法有效性验证
    第三节 策略鲁棒性验证
第五章 总结与展望
    第一节 本文研究工作及结论
    第二节 本文的研究局限
    第三节 未来研究工作展望
参考文献
致谢
个人简历



本文编号：4036745