【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社科基金重大项目“大数据驱动的网络社会心态发展规律与引导策略研究”（19ZDA148）；
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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。
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在小学低、中、高阶段的运算教学中，一些数的产生、数的运算在结构模型上都有很大的相似性，计算结构化把握计算知识间的内在联系，能够举一反三、融会贯通，理解和掌握计算知识间的结构，从而建构形成新的知识。通过计算结构化研究，促进本质结构变化过程的了解和掌握，正确引导学生寻找数的运算知识的结构联系，引发学生对计算本质的思考，助力数学课堂教学发展。
随着电子商务以及平台经济的快速发展,各大电商平台的代理销售模式以及经销销售模式逐渐兴起。随着电商平台向混合型趋势发展,平台与供应商之间的关系也越来越复杂,既存在经销渠道和代理渠道的横向竞争关系,也存在平台供应链这一新型供应链组织的纵向合作关系,这种角色和关系的多元化增加了平台和企业商业运营的难度。一方面,为了缓解多渠道竞争带来的损失,电商平台开始通过各种网络促销活动,吸引消费者以扩大市场份额。在刚
认知发展是一个结构化的过程。学习是以知识为载体,发展结构化思维的过程。结构化表达既是结构化思维的表征,又是促进结构化思维发展的方式。结构化表达的步骤是:厘清问题、明确主题、建立结构、多重追问、生动表达。教师可以运用思维结构层次表达示例,促使学生树立思维进阶的意识,运用比较结构、刻意训练、转换练习等方法,提高学生结构化表达能力。
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