互联网金融用户选择行为特征及影响因素研究--以天津市为例

互联网金融作为一种崭新的金融模式,日益普及,因此研究互联网金融用户行为便显得尤为重要。文章运用问卷调查数据对互联网金融用户选择行为的相关特征及影响因素进行分析,得到以下结论:互联网金融的总体使用率达到76%,用户年龄主要集中在18~35岁之间,较为年轻,其受教育程度相对较高并以中等收入阶层为主。大多数人认为互联网金融安全性较高,能够为客户提供良好的用户体验,具有良好的发展前景。在互联网金融用户选择行为的影响因素中,基本特征方面较显著的因素有年龄、受教育程度、职业、收入,但性别不显著。在对互联网金融的认知方面,影响显著的因素有互联网金融的发展前景、互联网金融与传统金融的关系。最后,从完善金融监管、鼓励金融创新等方面提出相应的对策建议。

互联网金融用户选择行为研究——基于天津市的调查分析

互联网金融作为一种崭新的金融模式受到了广泛的认可与拥护,随着互联网金融用户的增多,探究互联网金融用户选择行为也具有重要意义。本文通过调查数据对互联网金融用户选择行为特征进行分析,结果表明:互联网金融产品(服务)覆盖率较高,用户在性别方面并无显著差异,年龄主要集中在18-35岁,受教育程度相对较高,以中等收入阶层为主。大部分人认为互联网金融比较便利但安全性不足,对日常生活的影响很大,对其发展前景多数人持乐观态度。

复杂网络视域下在线教育用户选择行为特征研究

随着在线教育产业的发展,在线教育用户选择行为研究逐渐成为研究在线教育领域学术问题的重点,为了更好地研究在线教育用户选择行为的表现,厘清在线教育用户选择行为特征首当其冲。在复杂网络视域下,利用网络思想对在线教育用户选择行为进行研究和探索。通过实证数据,构建二模网络,验证了在线教育用户行为网络存在的合理性。论证了在线教育用户选择行为的复杂网络特征,即网络性、传播性、逻辑原初性。这些特征为在线教育用户选择行为提供了可靠的理论依据。从复杂网络的视角研究在线教育用户选择行为是一种新的尝试,这将对我国在线教育行业的发展具有重要的理论价值和实践意义。

基于社会资本理论的线下知识付费平台用户选择行为研究

图书馆作为主要的知识生产者及提供者,面临着定制化、快餐化的知识付费服务的机遇和挑战。文章研究基于社会资本理论的知识付费用户选择行为,为知识供给者增加社会资本和用户积累以及传统知识服务行业在互联网时代的转型升级提出对策建议。通过爬取“在行网”的行家和课程数据,构建了基于知识供给者结构型、关系型和认知型三个维度社会资本的用户选择行为影响因素模型,并运用负二项回归分析进行了验证。实证研究表明,行家的想见数、行家评分、评论数、教育背景等社会资本对线下知识付费用户选择行为具有显著影响,并对知识付费供给者、平台以及图书馆的实践提供相关启示。

不确定条件下用户路径选择行为研究述评

在介绍用户路径选择模型的类型后,重点分析了目前不确定条件下用户路径选择行为理论与模型,如期望效用理论及随机效用理论、累积前景理论、神经网络与模糊集理论及学习模型。在回顾与总结不确定条件下用户路径选择行为模型的基础上,针对国内外研究现状,指出了目前研究中存在的问题,并提出了该领域今后研究方向的建议。

模糊层次分析法在用户路径选择行为分析中的应用

对于用户路径选择行为的分析和研究是进行交通量分配的基础和依据。在实际中，人们对路径的选择受很多因素的影响，然而由于一些因素不便量化，因此常常被忽略，本文采用模糊层次分析法来解决这一问题，并通过举例分析验证了这种方法的可行性。

基于多智能体的居民新能源选择情景模拟

居民对新能源的接受可以有效缓解常规能源紧缺的局面.居民对不同种能源的选择行为是决定是否接受新能源的关键。在NETLOGO平台下建立了以居民用户为主体的多智能体仿真模型,重点研究了不同性质的影响因素如何制约居民用户的能源选择行为进而引起使用新能源的居民用户数量发生变化。以太阳能热水器为研究对象,分析了影响居民用户接受太阳能的四类因素,在影响因素中选取大众传媒与政府决策因素进行情景模拟,结果表明,在天然气相对太阳能在地域及政府决策因素有优势的情景下,政府决策因素比大众传媒更能影响居民用户对太阳能的选择行为.能源补贴的发放可明显缩短居民用户接受太阳能的时间并提高使用用户数量,在这种情景下大多数接受太阳能的用户依然保持使用天然气。

多用户动态交通分配模型的算法研究

阐述了多用户行为下的动态交通分配模型。结合迭代动态网络负荷算法和路径选择算法形成动态交通分配新算法,用以求解动态交通分配模型。采用一个算例对此作具体说明。

城市机动车检测站检验模式及布局优化

随着经济发展和城市机动车保有量的增加,城市机动车检测服务需求日益增多。本文对我国现有机动车检验模式进行分析,提出基于安全检测、综合检测和环保检测三位一体的综合检验模式。在此基础上,本文集中考虑了机动车检测站布局优化及检测能力扩充问题,综合分析了用户的两种车检服务需求和实际选择行为并作为下层规划约束,以及机动车检测对城市交通特别是特定关注区域(如中心城区)的交通影响作为上层规划目标,建立了双层规划模型。并结合天津市的相关数据验证了模型的有效性,新的布局给出了检测站的保留和能力扩充建议,能大大减少城市实际所需的检测站的数量,提高检测站集成程度。同时本文提出的理论模型对其他如物流场站网络的优化问题也有一定的启示意义。

SaaS模式下免费试用质量与试用时长的组合策略研究

免费试用是软件即服务(SaaS)运营商获取用户的主要方式,也是一种成本高昂的营销手段。SaaS运营商的一个主要决策问题是在何种市场情境采用何种免费试用策略,以实现最大收益。本研究提出了SaaS用户体验模型,描述SaaS用户试用体验前后感知质量分布,构建SaaS服务的试用质量与试用时长组合优化模型。研究发现:针对市场“低估”SaaS服务质量且质量感知处于“高不确定”情境时,SaaS运营商应采用“高试用质量+低试用时长”的限时试用策略;当市场处于“低估+低不确定”情境时,运营商应采用“高试用质量+高试用时长”的混合试用策略,从而扭转市场对服务质量的过低估计;针对市场“高估”SaaS服务质量且质量感知处于“高不确定”情境下,运营商应采用“低试用质量+高试用时长”的功能限制型试用策略;当市场处于“高估+低不确定”情境时,运营商应采用“低试用质量+低试用时长”的混合试用策略。此外,本文还分析了SaaS运营商的技术学习率对四类市场情境下试用策略的影响。