人工智能如何影响消费决策?——研究现状与展望

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作者 李佳青 《当代经理人》 2024年第2期3-15,共13页

随着人工智能技术的发展,企业积极将不同类型的人工智能融入市场营销活动之中。从简单的聊天机器人到复杂的算法推荐和数据分析,人工智能对顾客消费过程的介入程度不断加深,逐渐成为影响消费决策的重要变量。尽管已有不少学者探讨人工... 随着人工智能技术的发展,企业积极将不同类型的人工智能融入市场营销活动之中。从简单的聊天机器人到复杂的算法推荐和数据分析,人工智能对顾客消费过程的介入程度不断加深,逐渐成为影响消费决策的重要变量。尽管已有不少学者探讨人工智能对消费者响应的影响,但已有研究往往较为分散,缺乏一个全面、整合性的框架来系统梳理和归纳。基于此,本文从服务机器人、聊天机器人、算法推荐系统三个人工智能类别入手,总结相关概念、分类特点,以及人工智能对消费决策的影响机制和理论基础,旨在进一步揭示人工智能与消费决策之间的复杂关系。此外,本文指出现有文献的不足并对未来研究方向进行展望。 展开更多

关键词 人工智能 市场营销 消费决策 消费者响应 服务机器人 聊天机器人 算法推荐系统

原文传递

算法推荐背景下注意义务的逻辑嬗变与实践进路

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作者 李渊 石晶玉 《南海法学》 2023年第6期10-21,共12页

注意义务遵照以知道命题为基础的归责体系,不应超出知道的意志条件,应当知道的前提是能够知道。法益侵害的事实性逻辑推导出法益保护的扩张性理解,其证成可依托于三个有益视角:其一,权利价值本位下,算法塑造网络空间治理结构的私权力,... 注意义务遵照以知道命题为基础的归责体系,不应超出知道的意志条件,应当知道的前提是能够知道。法益侵害的事实性逻辑推导出法益保护的扩张性理解,其证成可依托于三个有益视角:其一,权利价值本位下,算法塑造网络空间治理结构的私权力,倒逼个体权利扩张;其二,当权利与义务呈现恶性消减的守恒,义务扩张即为以表象为基础的信任模式下遵循权责一致原则的体现;其三,动态系统论对全有全无桎梏的突破,为义务扩张创设制度空间。着眼于利益衡平精神的实质要求,从司法示范、产业实践与平台自治角度着手,在权责转换中兼顾与既有规则的适配,能够有效避免法律体系内部的掣肘与冲突,实现对版权生态的合理规制和对本国产业的正向激励。 展开更多

关键词 算法推荐 注意义务 动态系统论 版权过滤

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基于内容过滤的个性化搜索算法 被引量：118

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作者 曾春 邢春晓 周立柱 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期999-1004,共6页

传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算... 传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算和用户兴趣模型更新的方法.对比实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化. 展开更多

关键词 个性化搜索算法 内容过滤 用户模型 计算机网络 信息检索 兴趣模型

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基于协同过滤算法的MOOC个性化推荐系统 被引量：12

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作者 胡国强 张旭虎 《信息技术》 2017年第6期99-103,共5页

MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程... MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程选择,以提升用户体验。同时对协同过滤算法存在的缺陷提出了改进思路,并对推荐技术以及MOOC未来的发展进行了展望。 展开更多

关键词 MOOC 协同过滤技术 个性化推荐系统

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基于人工免疫系统的推荐系统 被引量：8

5

作者 高静 应吉康 《计算机技术与发展》 2007年第5期180-183,共4页

简要介绍了免疫系统的基本概念,以及人工免疫系统中的独特型网络模型,将其算法思想引入推荐系统中,提出了一种基于人工免疫系统的推荐算法。给出了算法的描述,并对使用该算法前后的结果进行比较。数据实验结果表明,该算法对推荐预测精... 简要介绍了免疫系统的基本概念,以及人工免疫系统中的独特型网络模型,将其算法思想引入推荐系统中,提出了一种基于人工免疫系统的推荐算法。给出了算法的描述,并对使用该算法前后的结果进行比较。数据实验结果表明,该算法对推荐预测精确度的提高有明显的效果。 展开更多

关键词 人工免疫系统 独特型网络 免疫算法 推荐系统

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基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究 被引量：8

6

作者 郝海涛 马元元 《现代电子技术》 北大核心 2016年第15期133-136,共4页

为了解决电子购物者和商家直接的商品快速、准确匹配问题,进行基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究。首先指出了经典Apriori算法的缺点和不足,并提出一种新的加权模糊关联挖掘模型算法,以保证频繁项集的向下封闭性;通... 为了解决电子购物者和商家直接的商品快速、准确匹配问题,进行基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究。首先指出了经典Apriori算法的缺点和不足,并提出一种新的加权模糊关联挖掘模型算法,以保证频繁项集的向下封闭性;通过对电子商务推荐系统的结构化设计、数据预处理模块设计、推荐模块设计,完成了推荐系统的工作流程测试;最后选取命中率作为不同推荐模型的评价标准,通过五折交叉试验法对实际采集数据进行了对比分析,试验结果表明关联规则集的Top-N产品命中率要明显高于兴趣推荐和畅销推荐法。 展开更多

关键词 加权关联规则 挖掘算法 电子商务 推荐系统

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基于机器学习算法的在线推荐系统设计与性能优化研究 被引量：1

7

作者 魏芬 《信息与电脑》 2024年第3期89-91,共3页

传统运营方式已经难以应对日益复杂的业务场景。特别是电商领域,采用个性化推荐系统对于改善用户体验、促进商品销售、提高广告点击率具有重要意义。文章以电商场景为例,设计了基于机器学习算法的在线推荐系统,并对该系统进行了性能优化。

关键词 机器学习算法 在线推荐系统 性能优化

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基于RT-RBM协同过滤的图书馆个性化推荐系统的研究 被引量：6

8

作者 郭新华 高禹 林玉梅 《太原师范学院学报（自然科学版）》 2020年第4期59-64,共6页

为了解决目前图书馆推荐系统存在的无法挖掘出读者个性化信息的深层次特征、数据稀疏、“冷启动”等问题,设计实现了基于R-RBM及Top N算法(RT-RBM)的协同过滤的图书馆个性化推荐系统.R-RBM协同过滤推荐算法可以有效解决数据稀疏的问题... 为了解决目前图书馆推荐系统存在的无法挖掘出读者个性化信息的深层次特征、数据稀疏、“冷启动”等问题,设计实现了基于R-RBM及Top N算法(RT-RBM)的协同过滤的图书馆个性化推荐系统.R-RBM协同过滤推荐算法可以有效解决数据稀疏的问题、提高个性化推荐的精准度.Top N协同过滤推荐算法可以较好地为新用户进行推荐.实验结果表明,RT-RBM协同过滤推荐系统相较传统协同过滤算法具有更好的应用效果. 展开更多

关键词 RBM Top N算法 协同过滤 个性化推荐系统

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基于Apriori算法的用药推荐系统研究 被引量：5

9

作者 何琛雄 《中国数字医学》 2022年第11期49-51,共3页

目的:挖掘医院门诊处方中的关联规则,建立一套用药推荐系统,为医生处方提供辅助决策,促进医院合理用药。方法:收集我院2021年上半年的门诊处方,采用Apriori算法进行关联规则挖掘,揭示诊断与用药之间的关联关系。结果:最终筛选得到429条... 目的:挖掘医院门诊处方中的关联规则,建立一套用药推荐系统,为医生处方提供辅助决策,促进医院合理用药。方法:收集我院2021年上半年的门诊处方,采用Apriori算法进行关联规则挖掘,揭示诊断与用药之间的关联关系。结果:最终筛选得到429条强关联规则,通过药学与临床专家组检验后确定这些规则体现了医院医生的诊疗规律。结论:数据挖掘技术能从大量医疗数据中挖掘出隐藏的规律,可为医生临床诊断和用药管理提供辅助决策。 展开更多

关键词 数据挖掘 APRIORI算法 关联规则 用药推荐系统

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基于协同过滤算法的个性化推荐系统研究 被引量：4

10

作者 覃琼花 《科技资讯》 2022年第10期4-6,共3页

个性化推荐系统分为离线系统和在线系统,二者相互联系、相互配合,且它在发展过程中也存在一些问题。针对以上问题,可以通过用户主导推荐和项目指导推荐分别进行改进。另外,好的个性化推荐系统离不开优秀的设计,主要分为4个管理系统:源... 个性化推荐系统分为离线系统和在线系统,二者相互联系、相互配合,且它在发展过程中也存在一些问题。针对以上问题,可以通过用户主导推荐和项目指导推荐分别进行改进。另外,好的个性化推荐系统离不开优秀的设计,主要分为4个管理系统:源数据管理、ETL管理、数据策略管理和集群管理,重点是数据策略管理。该文通过对协同过滤算法的个性化推荐系统进行分析,希望能够通过该文简单的分析探讨为后研究者提供借鉴意义。 展开更多

关键词 协同过滤 算法 个性化推荐系统 系统设计

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基于Web日志和协同过滤算法的水产养殖信息推荐 被引量：5

11

作者 甄珠米 王莲芝 张彦娥 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期260-265,共6页

随着水产养殖信息在互联网和物联网中快速增长,大部分信息成为死信息储存于互联网中各个角落,未得到有效利用。为了从众多资源候选中选择用户需要的资源推送给用户,该文构建了一个基于Web日志的水产养殖推荐系统。该系统通过用户兴趣调... 随着水产养殖信息在互联网和物联网中快速增长,大部分信息成为死信息储存于互联网中各个角落,未得到有效利用。为了从众多资源候选中选择用户需要的资源推送给用户,该文构建了一个基于Web日志的水产养殖推荐系统。该系统通过用户兴趣调查获取用户初始倾向,并运用Web日志挖掘技术构建了潜在的用户兴趣模型,将用户个性化的信息通过基于项目的协同过滤算法整合至推荐系统。基于用户的推送系统实现根据用户的需求精确推荐水产品交易、养殖技术、政府优惠政策和物联网数据等信息。 展开更多

关键词 水产养殖 算法 物联网 用户兴趣 推荐系统 协同过滤 WEB日志挖掘

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个性化学习资源推荐系统设计 被引量：1

12

作者 万鑫 冯韵 +1 位作者 肖艳 王思力 《福建电脑》 2023年第10期106-109,共4页

为解决用户无法有效甄别学习资源这一问题,构建一个具备个性化推荐系统是十分必要的。本文设计并实现了一款个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法,使用Flask Web框架、Vue框架、PyCharm和MySQL建站工具。该系统... 为解决用户无法有效甄别学习资源这一问题,构建一个具备个性化推荐系统是十分必要的。本文设计并实现了一款个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法,使用Flask Web框架、Vue框架、PyCharm和MySQL建站工具。该系统可以缓解用户甄别学习资源的困扰,为用户推荐其感兴趣的学习资源。 展开更多

关键词 算法 学习资源 关键词推送 推荐系统

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前瞻选择抽样算法在产品推荐中的应用 被引量：2

13

作者 杨静 高琳琦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期2177-2178,2191,共3页

着眼于由用户数据的极端稀疏性所导致的推荐质量下降问题,基于最近邻算法,将随机抽样算法结合前瞻框架,应用于推荐系统,旨在提高推荐精度。并在此基础上对其进行实验评估,表现出较低的平均误差率和较高的稳定性。

关键词 最近邻算法 前瞻算法 选择抽样算法 推荐系统

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大数据下微博推荐算法 被引量：4

14

作者 张磊 吾守尔.斯拉木 +1 位作者 买买提依明.哈斯木 于清 《激光杂志》 北大核心 2016年第6期1-6,共6页

为了提高微博推荐算法的准确率和解决社交网络平台海量信息的问题。基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)三层模型提出C-LDA(Collaborative Latent Dirichlet Allocation)四层模型,该模型不仅考虑被转发者对转发者的影响而且考虑了关... 为了提高微博推荐算法的准确率和解决社交网络平台海量信息的问题。基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)三层模型提出C-LDA(Collaborative Latent Dirichlet Allocation)四层模型,该模型不仅考虑被转发者对转发者的影响而且考虑了关注者产生的影响。综合特征词热度、用户负样本反馈以及遗忘曲线等因素改进吉布斯采样算法,使用改进后的吉布斯采样算法近似求解C-LDA模型。然后运用模型中用户与微博的主题概率向量计算相似度,进行Top-K微博推荐。与以往方法相比,该方法适用于具有时效性和互动性的微博应用场景,推荐的效果更加理想。最后基于Hadoop平台实现了吉布斯采样算法以及词汇热度算法的分布式处理,提高了处理微博海量数据的能力。实验结果表明,C-LDA算法的Perplexity值相较于传统的LDA算法降低了9.45%。基于C-LDA算法的Top-10推荐结果相较于RT-LDA算法准确率提高了11.23%,召回率提高了14.56%,F_(mearsure)提高了12.53%。在5个节点的集群上分布式处理任务的时间比单机减少了68%。 展开更多

关键词 数据挖掘 社交网络 并行计算 推荐系统

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协同过滤算法在图书推荐系统中的应用

15

作者 郑歆 《长江信息通信》 2023年第12期60-62,共3页

高校图书馆中收藏了大量文献资料,面对海量的馆藏资源,传统的借阅方式已无法满足读者的需求。文章主要研究以用户为基础的协同过滤算法在图书推荐系统中的应用,并考虑时间变化、用户特征等对用户兴趣的影响,从而对推荐算法进行改进,提... 高校图书馆中收藏了大量文献资料,面对海量的馆藏资源,传统的借阅方式已无法满足读者的需求。文章主要研究以用户为基础的协同过滤算法在图书推荐系统中的应用,并考虑时间变化、用户特征等对用户兴趣的影响,从而对推荐算法进行改进,提高图书推荐效率,为读者提供更好的服务。 展开更多

关键词 协同过滤算法 图书推荐系统 相似度

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一种改进的APRIORI算法在电子商务中的应用 被引量：4

16

作者 屈展 陈雷 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第1期91-93,98,共4页

结合电子商务推荐系统的实际需求,在分析Apriori算法的特点和不足的基础上,提出了一种改进的分段Apriori算法,将此算法引入到电子商务网站的推荐系统中,使网站的交易效率和客户认可度均得到提升.

关键词 APRIORI算法 电子商务 推荐系统

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融入惩罚因子的协同过滤图书推荐算法 被引量：3

17

作者 周迅 刘超慧 +1 位作者 周克萍 韩传福 《江苏科技信息》 2022年第17期76-80,共5页

针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题,提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章在余弦相似度的基础上,引入热门物品惩罚因子和用户平均评分因子,降低热门物品的评分权重,提取用户特征... 针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题,提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章在余弦相似度的基础上,引入热门物品惩罚因子和用户平均评分因子,降低热门物品的评分权重,提取用户特征。使用Book-Crossing数据集进行实验验证,文章提出的改进算法相较于传统算法增加了推荐算法的时效性,对用户进行了更精准的特征提取,改进算法较传统算法召回率平均提高5.4%,在近邻用户较少时,MAE降低1.5%,提高了推荐精度与质量。 展开更多

关键词 协同过滤算法 惩罚因子 时间权重 推荐系统

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基于大数据分析的中医药信息个性化推荐系统

18

作者 黄晓莹 李程龙 《自动化技术与应用》 2023年第8期74-77,共4页

为解决中药智能推荐存在的稀疏性和扩展性问题,设计基于大数据分析的中医药信息个性化推荐系统。首先采集患者中药历史用药数据,并保存到存储器当中,利用处理器运行改进后的协同过滤算法,检索相关中医药信息,最后将结果反馈给目标用户,... 为解决中药智能推荐存在的稀疏性和扩展性问题,设计基于大数据分析的中医药信息个性化推荐系统。首先采集患者中药历史用药数据,并保存到存储器当中,利用处理器运行改进后的协同过滤算法,检索相关中医药信息,最后将结果反馈给目标用户,实现针对目标用户的个性化推荐。结果表明:设计系统的推荐覆盖指数较高,说明稀疏性问题得到了改善,提高了个性化推荐质量;随着最近邻居个数增加,系统中改进后个性化推荐算法的执行时间复杂度减小,说明扩展性问题得以改善。 展开更多

关键词 大数据分析 中医药信息 稀疏性问题 扩展性问题 协同过滤算法 个性化推荐系统

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基于递推算法的绿色包装智能推荐系统研究

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作者 晁孟华 李金熔 《绿色包装》 2023年第11期25-30,共6页

运用递推算法原理设计了四种三维装箱模型方案,基于这四种三维装箱模型方案逻辑,进行绿色包装智能推荐系统的设计和仿真。发现该绿色包装智能推荐系统,不仅可以根据订单尺寸及数量推荐合适的包装纸箱,还可结合仓库成本数据推荐更合适的... 运用递推算法原理设计了四种三维装箱模型方案,基于这四种三维装箱模型方案逻辑,进行绿色包装智能推荐系统的设计和仿真。发现该绿色包装智能推荐系统,不仅可以根据订单尺寸及数量推荐合适的包装纸箱,还可结合仓库成本数据推荐更合适的包装方案,有助于电商物流企业在物流包装方面实现降本增效和绿色可持续发展。 展开更多

关键词 递推算法 绿色包装 智能推荐系统

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基于协同过滤算法的求职推荐系统设计与实现

20

作者 张勇豪 郑佳宜 刘莉 《现代计算机》 2023年第13期109-112,共4页

我国高等教育和网络招聘的迅速发展,为社会带来了大量的求职需求。如何提高人岗匹配的精准性与效率是关键问题。通过对协同过滤算法进行研究,同时根据用户的特征和喜好构建其个人偏好模型,设计了基于协同过滤算法的求职推荐系统,为用户... 我国高等教育和网络招聘的迅速发展,为社会带来了大量的求职需求。如何提高人岗匹配的精准性与效率是关键问题。通过对协同过滤算法进行研究,同时根据用户的特征和喜好构建其个人偏好模型,设计了基于协同过滤算法的求职推荐系统,为用户推荐匹配的岗位和精准个性化的职业路线。 展开更多

关键词 协同过滤算法 推荐系统 招聘服务

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