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任何公司的主要目标是通过提高产品的质量和广告方式来增加利润。在这种情况下，神经营销旨在增强产品的促进并对潜在买家产生更大的认可。传统上，神经营销研究依赖于单个生物信号来从提出的刺激中获得反馈。但是，由于研究了这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，向多种生物信号融合的转变。一个例子是脑电图的用法，用于理解广告在神经层面和视觉跟踪中的影响，以识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要实现特定神经营销目标的生物信号。此外，来自多个来源的数据融合需要高级处理方法。尽管有这些复杂性，但缺乏足够的文献来整理并组织了各种数据源以及为追求的研究目标的应用处理技术。为了应对这些挑战，当前的论文对神经营销研究中采用的目标，生物信号和数据处理技术进行了全面分析。这项研究既提供了修订版中元素的技术定义和图形分布。此外，它提出了基于研究目标的分类，并提供了所采用的组合方法的概述。之后，本文研究了专为神经营销研究设计的主要公共数据集以及主要目的不是神经营销但可以用于此问题的其他人。最终，这项工作提供了近年来技术在各个阶段的发展的历史观点，并列举了所学的关键课程。
神经营销中的数据融合
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