信息锚对消费者网购意愿的影响研究

网购情境下,消费者购买意愿更加依赖于对信息的视觉感知。为探究信息对消费者网购意愿的影响,引入精细加工可能性模型(ELM)将产品自身线索划分为文字描述锚与有形展示锚,解释两类信息锚对消费者网购意愿的影响;并考虑性别与产品对信息锚对消费者网购意愿关系的影响。通过情景模拟实验法与问卷调查开展研究并收集实验数据,应用SPSS软件对实验数据进行预处理与方差分析,以检验信息锚对消费者网购意愿的影响。研究结果表明:信息锚显著地影响消费者网购意愿;相对于男性而言,女性更容易受到信息锚的影响;相对于便利品而言,信息锚影响下消费者对选购品的网购意愿差异更大。在此基础之上,提出具有针对性的营销策略:根据消费者性别特征与产品属性,设计有效的信息锚,提高消费者感知信息锚说服力,能够促进消费者购买的发生。

使用历史锚节点信息的改进MCB算法

针对MCB算法的采样效率及定位误差,在锚节点静止而未知节点运动的情况下,提出了一种新的改进算法MBHA,通过充分利用侦测到的历史及当前锚节点信息,来修正MCB算法的采样箱。大数据量仿真结果表明,修正后的采样区域相比修正前更接近节点的真实位置。MBHA算法最终使用优化修正后的采样区域进行采样,在绝大多数的对比仿真环境实验中,该算法既大幅提升了采样效率,又提高了定位精度。

一种对阶层式移动IPv6(HMIPv6)的优化方案

本文在阶层式移动IPv6框架的基础上提出了一种新方案。引入候选接入路由器信息发现(CARID)机制,从移动检测、配置新链路地址两个环节缩短转交延时。同时,引入候选移动锚点信息发现(CMAPID)机制,加快移动锚节点(MAP)发现,提高移动节点在MAP域间移动时的绑定更新速度。该方案提高了移动IPv6对语音等实时通信的支持能力,实现了对移动IPv6的优化。

基于高斯混合模型的生物医学领域双语句子对齐

双语术语词典在生物医学跨语言检索系统中有着非常重要的地位,而双语句子对齐是构建双语词典的第一步工作。为了构想面向生物医学领域的双语词典,该文将分类思想和迁移学习方法引入汉英句子对齐任务中,将句子对齐任务看成一个多类分类任务,考虑生物医学领域双语摘要的锚信息,利用高斯混合模型完成分类目标。同时,在模型训练过程中,该文引入了迁移学习的思想,结合无噪音的《新概念英语》双语语料对模型的句子长度特征进行训练,使得模型在测试语料上句子对齐的正确率得到较大提高。

基于对译信息的汉英句子自动对齐

本文介绍了一种新的汉英平行语料库句子对齐方法即"锚点与重叠信息"。该方法能更大限度地利用双语文本中对译信息将双语文本对齐,避免基于长度方法的错误蔓延问题和基于词汇方法的锚点不足导致对齐效果不理想的问题,并取得了很好的实践应用效果。