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任何公司的首要目标都是通过提高产品质量和广告方式来增加利润。在此背景下，神经营销旨在加强产品推广，并让潜在买家接受更多产品。传统上，神经营销研究依靠单一生物信号来获得所呈现刺激的反馈。然而，由于研究这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，人们正在转向融合不同的生物信号。一个例子是使用脑电图来了解广告在神经层面的影响，并使用视觉跟踪来识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要使用哪些生物信号来实现特定的神经营销目标。此外，融合来自多个来源的数据需要先进的处理方法。尽管存在这些复杂性，但仍缺乏充分整理和组织各种数据源以及应用处理技术以实现研究目标的文献。为了应对这些挑战，本文对神经营销研究的目标、生物信号和数据处理技术进行了全面分析。本研究提供了修订中的元素的技术定义和图形分布。此外，它还根据研究目标进行了分类，并概述了所采用的组合方法。此后，本文研究了为神经营销研究设计的主要公共数据集以及其他主要目的不是神经营销但可用于此事的数据集。最后，这项工作提供了近年来各个阶段技术演变的历史视角，并列举了主要的经验教训。
神经营销中的数据融合
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