Тема: Постдемографический подход к исследованию поведения потребителей: возможности и ограничения

1. Бодрийяр Ж. Символический обмен и смерть/Пер. С.Зенкина. М.:
Добросвет, 2000
2. Бодрийяр, Ж. Общество потребления. Его мифы и структуры, //М.
Республика. 1970. С. 71
3. Веблен, Т. Теория праздного класса: экономическое исследование
институций. // Прогресс, Москва, 1984
4. Дудина, В. Цифровые данные - потенциал развития
социологического знания. // Социологические исследования № 9, 2016
5. Записки маркетолога [Электронный ресурс] URL:
http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_v/virusnyy_mar
keting/
6. Зиммель, Г. Избранное. Проблемы социологии. // Университетская
книга - СПБ, 2015
7. Лейбенстайн, Х. Эффект присоединения к большинству, эффект
сноба и эффект Веблена в теории покупательского спроса / пер. с англ. И.
Попович. В кн.: Вехи экономической мысли / сост. и общ. ред. В. М.
Гальперина. Т. 1: Теория потребительского поведения и спроса. СПб.: 304-
325, 1999
8. Липовецкий, Ж. Империя эфемерного: мода и ее судьба в
современном обществе// Библиотека журнала "Теория моды", 2012
9. Маркузе, Г. Одномерный человек// АСТ, Ермак, 2003
10. Онлайн энциклопедия маркетинга Marketopedia - Потребительское
поведение, [Электронный ресурс] URL: http://marketopedia.ru/269-
potrebitelskoe-povedenie.html
11. Фромм, Э. Мятежный век одной теории // Новый мир. No1. С. 261,54
1990
12. Фромм, Э. Иметь или быть?// Пер. с англ. -- Киев: Ника-Центр,. - 400
c. - (Серия "ПОЗНАНИЕ"; Вып. 7), 1998
13.Abercrombie, N.; Longhurst, B. Audiences. London: Sage, 1998
14.Aımeur, E.; Brassard, G.; Fernandez, J.M.; Mani, F.S. Onana. A
LAMBIC: A privacy-preserving recommender system for electronic commerce,
2005
15.Barber, B. Jihad vs. McWorld, 1995
16.Bauman, Z. Life in Fragments: Essays in Postmodern Morality. Oxford:
Blakwell., 1995
17.Campbell, C.The Romantic Ethic and the Spirit of Modern Consumerism. Oxford:
Basil Black- well, 1987
18.Canny, J. Collaborative filtering with privacy via factor analysis. In Proceedings
of the 25th Annual International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, pages 238–
245, Tampere, Finland, 2002
19.Castells, M. The Internet Galaxy. Milano: Feltrinelli, 2002
20.Engel, J., Blackwell, R., Kollat, D. Consumer Behaviour, 1978
21. Everitt B.S. Cambridge Dictionary of Statistics, CUP, 2002
22.Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd
edition. — Springer, 2009. — 533 p
23. Hoff man, D.L.; Novak, T.P. Bridging the racial divide on the internet. Science,
280:390–391, 1998
24.Internet Portal Recommender Systems, Retrieved from URL: http://recommendersystems.org/collaborative-filtering/
25. Internet Portal Trendwatching, Post-Demographic Consumerism, Retreived from55
URL: http://trendwatching.com/trends/post-demographic-consumerism/
26.Kuhn, M. Сaret: Classification and Regression Training. R package version 6.0-
73. https://CRAN.R-project.org/package=caret
27.Keat, R.; Whiteley, N.; Abercrombie, N. The Authority of the Consumer. London:
Routledge, 1994
28.Kosinski, M. et. al. Inferring the Demographics of Search Users, p.139, Rio de
Janeiro, Brazil, 2013
29.Kosinski, M..; Wang, Y.; Lakkaraju, H..; Lescovec, J. Mining big data to extract
patterns and predict real-life outcomes, Psychological methods. Vol 21, No. 4,
493-506, 2016
30.Lasch, C. The minimal self: psychic survival in troubled times. New York:
Norton, 1984
31. Lewis, K.; Kaufman, J.; Gonzalez, M.; Wimmer, A; Christakis, N. Tastes, Ties,
and Time: a New Social Network Dataset Using Facebook.com. 330-342, 2008
32. Loudon, D.; Della Bitta, A. Consumer behavior: Concepts and Applications.
Volume 1», 1993
33. MachineLearning, информационно-аналитический ресурс [Электронный
ресурс] URL:
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D0%B5%D1%8
0%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B
8%D0%B5
34. Manchester growth marketing agency, WTF Is Post-Demographic Consumerism,
Retrieved from URL:http://thegrain.co/marketing/wtf-is-post-demographicconsumerism
35. Megapolus Internet Portal. Retreived from URL:
http://www.megapolus.kz/ru/web/adver.php56
36. Miller, D. Material Culture and Mass Consumption. New York: Basil Blackwell,
1987
37. Morris, M.R.; Teevan, J.; Bush, S. Enhancing collaborative web search with
personalization: groupization, smart splitting, and group hit-highlighting. In
CSCW, pages 481–484, 2008.
38. Pelsmacker, P.d.; Geuens, M.; Bergh, J.v.d. Marketing Communications a
European Perspective. Fifth Edition, 2013
39. Pine, J.; Gilmore, J.H. The Experience Economy. Boston: Harvard School Press,
1999
40.Rieder, B. Studying Facebook via Data Extraction: The Netvizz Application,
University of Amsterdam, WebSci’13, Paris, France, May 2–4, 2013
41. Riesman, D. The lonely crowd: A study of the changing American Character,
New Heaven: Yale University Press, 1961
42. Rifkin, J. The Age of Access. New York: Penguin Putnam Inc, 2000
43.Rogers, R. Post-demographic machines, Amsterdam School for Cultural
Analysis (ASCA), 2009, Retrieved from URL:
http://dare.uva.nl/document/2/75461
44.Rogers, R. The End of the Virtual. Amsterdam.University Press, Amsterdam, The
Netherlands, 2009
45. Russo, G. The Identity of Consumers in Social Networks Italian Internet Users
and New Experience of Consumption. Polish Sociological Review No. 179 pp.
401-412, 2012
46.Simonite, T. What Facebook Knows. MIT, Technology Review, June 13, 2012.
47.Teevan, J.; Morris, M.R.; Bush, S. Discovering and using groups to improve
personalized search. In WSDM, pages 15–24, 2009
48.Teevan, J; Dumais, S.T.; Horvitz., E. Personalizing search via automated57
analysis of interests and activities. In SIGIR, pages 449-456, 2005.
49.Weber, I.; Jaimes, A. Demographic information flows, pp. 1521–1524, Toronto,
ON, 2010.
50.Weber, I.; Castillo, C. The Demographics of Web Search. SIGIR’10, Geneva,
Switzerland, 2010
51. Zeileis, A.; Hothorn, T. Diagnostic Checking in Regression Relationships. R
News 2(3), 7-10, 2002. Retrieved from URL https://CRAN.Rproject.org/doc/Rnews/
52.Zhao W.X et al. We Know What You Want to Buy: A Demographic-based System
for Product Recommendation On Microblogs. New York, NY, USA, 2014
Купить