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。

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