随着电子商务发展,互联网在线购物已经成为人们生活的重要组成部分,如何在激烈的市场竞争中生存,需要企业制定良好的策略。面对网络平台多样化的产品,传统的促销产品组合策略已经难以适用。本文结合互联网在线销售特点,提出了基于用户偏好的促销产品组合优化模型。模型采用TOC约束理论下的产品组合模型为基础,利用约束理论简化模型,引入用户偏好系数与流量分配模型,并对用户偏好与流量分配模型进行了深入的研究与分析。最后本文通过实例仿真,来验证模型的可靠性与有效性。首先,本文对研究背景、目的以及意义进行了简要的阐述,对论文所涉及的产品组合问题、用户偏好问题以及隶属于用户偏好的评论情感分析和产品推荐进行了梳理与研究。其次,本文基于对理论背景的分析,确定了流量分配模型与用户偏好的度量方法,同时分别建立了基于用户偏好的单次活动与多次活动的产品组合优化模型。在单次活动下的产品组合优化模型中,考虑企业利润最大化目标,建立了库存约束、流量约束等约束。基于单次活动下的产品组合优化模型,再考虑低库存的运作目标以及产品季节等因素,建立了多次活动下的产品组合优化模型。同时,本文通过主成分分析、相关性分析以及多元线性回归等方法建立流量分配模型,提高了模型对于流量利用率。再通过促销系数研究、评论情感分析与产品推荐研究计算用户偏好系数,提高了模型对于用户偏好的感知能力。最后,本文通过粒子群算法与动态规划算法,求解了单次活动与多次活动下的产品组合模型,并通过与实际情况对比,分析优劣,为企业活动策划提供了建议。本文研究的基于用户偏好的促销产品组合优化模型能够使得企业活动的促销策略更加智能,便捷。在模型实证方面,本文的促销产品组合模型都优于企业实际销售,尤其是多次活动下的产品组合优化模型,在销量、利润、库存水平等方面都优于企业实际销售情况。因此,基于用户偏好的促销产品组合优化模型不仅在理论方面成功结合了用户偏好这一特性,而且在实践方面也有良好的应用价值。