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在线评论一致性对消费者决策的影响
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作者 王洪伟 赵家玲 +1 位作者 黄宇欣 冯素玲 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2024年第8期139-149,共11页
信任是共享经济发展的关键因素,而基于情感的信任作为其中重要一环,通过在线评论效价影响消费者的决策。本文从在线评论的总评分和细节评分两个维度出发构建了共享短租消费者情感信任的影响机制,并利用2015~2022年中国北京和美国纽约的A... 信任是共享经济发展的关键因素,而基于情感的信任作为其中重要一环,通过在线评论效价影响消费者的决策。本文从在线评论的总评分和细节评分两个维度出发构建了共享短租消费者情感信任的影响机制,并利用2015~2022年中国北京和美国纽约的Airbnb平台订单数据实证分析情感信任对消费者决策的影响。研究结果显示,在线总评论和细节评论包含负面情感更易吸引消费者;当两类评分一致为高评分时消费者购买意愿显著下降。另外,“超赞房东”徽章和整租房源能积极调节两类评分一致性与消费者购买意愿的关系。中国房源对两类评分一致性与消费者购买意愿的关系有负向调节作用。因此,在交易过程中,消费者可多关注包含负面评价的评论信息,同时考虑拥有“超赞房东”徽章的整租房源。 展开更多
关键词 基于情感的信任 总评分 细节评分 评论一致性 入住意愿 共享短租 超赞房东 整租房源
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Efficient and robust CNN-LSTM prediction of flame temperature aided light field online tomography
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作者 NIU ZhiTian QI Hong +3 位作者 SUN AnTai REN YaTao HE MingJian GAO BaoHai 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期271-284,共14页
Light field tomography,an optical combustion diagnostic technology,has recently attracted extensive attention due to its easy implementation and non-intrusion.However,the conventional iterative methods are high data t... Light field tomography,an optical combustion diagnostic technology,has recently attracted extensive attention due to its easy implementation and non-intrusion.However,the conventional iterative methods are high data throughput,low efficiency and time-consuming,and the existing machine learning models use the radiation spectrum information of the flame to realize the parameter field measurement at the current time.It is still an offline measurement and cannot realize the online prediction of the instantaneous structure of the actual turbulent combustion field.In this work,a novel online prediction model of flame temperature instantaneous structure based on deep convolutional neural network and long short-term memory(CNN-LSTM)is proposed.The method uses the characteristics of local perception,shared weight,and pooling of CNN to extract the threedimensional(3D)features of flame temperature and outgoing radiation images.Moreover,the LSTM is used to comprehensively utilize the ten historical time series information of high dynamic combustion flame to accurately predict 3D temperature at three future moments.A chaotic time-series dataset based on the flame radiation forward model is built to train and validate the performance of the proposed CNN-LSTM model.It is proven that the CNN-LSTM prediction model can successfully learn the evolution pattern of combustion flame and make accurate predictions. 展开更多
关键词 temperature prediction convolutional neural network long short-term memory light field imaging online tomography
原文传递
信任构建机制对共享民宿预订量的影响——基于Airbnb的实证研究 被引量:14
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作者 徐峰 张新 +2 位作者 梁乙凯 王高山 陈云 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2021年第12期127-139,共13页
P2P共享经济作为新兴商业模式,对于提高社会资源利用效率具有重要意义。顾客在共享经济平台交易时,信任是影响顾客购买意愿的关键因素。文章利用在线信任构建理论,建立基于认知、情感和制度的3种信任构建机制相关因素对共享民宿预订量... P2P共享经济作为新兴商业模式,对于提高社会资源利用效率具有重要意义。顾客在共享经济平台交易时,信任是影响顾客购买意愿的关键因素。文章利用在线信任构建理论,建立基于认知、情感和制度的3种信任构建机制相关因素对共享民宿预订量的影响模型,从共享民宿平台Airbnb上收集了我国香港地区数据进行实证分析。研究结果表明:从认知视角来看,民宿描述长度和经营年限正向影响预订量,房东经营的共享民宿数量负向影响预订量;从情感视角来看,在线评论的数量和效价正向影响共享民宿预订量;此外,共享民宿平台建立的第三方标记和身份认证制度有助于提升预订量。研究在理论上将信任构建机制的应用情境拓展到P2P共享经济,使用实证研究方法从信任视角验证了民宿服务质量信息对预订量的影响。研究也为平台管理方和民宿房东如何构建在线信任方面提供了实践指导,平台管理方应合理控制房东经营规模以确保服务质量。 展开更多
关键词 共享民宿 信任构建机制 Airbnb 在线评论
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网络点评对民宿顾客住宿意愿的影响--信任的中介作用探讨 被引量:4
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作者 王璐 郑向敏 李勇泉 《旅游导刊》 2020年第1期79-94,共16页
网络点评是影响民宿顾客住宿意愿的重要因素。本研究以信任理论为基础,从顾客需求视角探讨民宿顾客对网络平台的信任和对民宿主人的信任在网络点评和民宿顾客住宿意愿之间的作用。研究发现:(1)网络点评对民宿顾客住宿意愿的直接影响效... 网络点评是影响民宿顾客住宿意愿的重要因素。本研究以信任理论为基础,从顾客需求视角探讨民宿顾客对网络平台的信任和对民宿主人的信任在网络点评和民宿顾客住宿意愿之间的作用。研究发现:(1)网络点评对民宿顾客住宿意愿的直接影响效应显著;(2)顾客信任的二维度(对网络平台的信任和对民宿主人的信任)在网络点评和民宿顾客住宿意愿之间起串联中介作用,但是顾客信任的两个维度不能单独在网络点评和民宿顾客住宿意愿之间起中介作用。本研究揭示了网络点评对民宿顾客住宿意愿的作用路径,为民宿营销提供了新视角。 展开更多
关键词 网络点评 住宿意愿 平台信任 主人信任 串联中介
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真实性与现代性的交织:在线短租游客住宿体验的实证研究
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作者 李沐纯 吴星南 《黄山学院学报》 2022年第1期21-30,共10页
从真实性的视角切入,通过词频分析、语义网络分析和扎根理论等质性研究方法,探讨在线短租游客住宿体验的构成维度和逻辑路径。研究发现:游客的在线短租住宿体验包括贯穿始终的现代性体验、关注在场的建构主义真实体验和强调全程互动与... 从真实性的视角切入,通过词频分析、语义网络分析和扎根理论等质性研究方法,探讨在线短租游客住宿体验的构成维度和逻辑路径。研究发现:游客的在线短租住宿体验包括贯穿始终的现代性体验、关注在场的建构主义真实体验和强调全程互动与自我追忆的存在真实体验三个基本维度,呈现出真实性与现代性交织的关键要素特征;现代性体验是在线短租游客真实性住宿体验的基础和支撑条件,如果未能满足游客的现代性需求,将可能会产生“现代性体验未满足-在线短租住宿体验低满意度”的直接影响路径和“现代性体验未满足-真实性体验质量降低-在线短租住宿体验低满意度”的间接影响路径。 展开更多
关键词 在线短租 住宿体验 真实性 现代性
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基于游客评论的在线短租住宿体验感知研究 被引量:6
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作者 卢长宝 林嗣杰 《太原理工大学学报(社会科学版)》 2019年第5期64-70,96,共8页
随着共享经济概念的普及,基于闲置房源再利用的在线短租给游客带来一种异于传统旅游住宿的全新体验。通过网络爬虫技术采集在线短租平台Airbnb用户评论作为数据样本,运用内容分析法挖掘游客评论中的高频特征词构建类目表及语义网络。结... 随着共享经济概念的普及,基于闲置房源再利用的在线短租给游客带来一种异于传统旅游住宿的全新体验。通过网络爬虫技术采集在线短租平台Airbnb用户评论作为数据样本,运用内容分析法挖掘游客评论中的高频特征词构建类目表及语义网络。结果表明,游客对在线短租的体验感知要素较为集中,主要从房源质量、周围环境、房东评价及个性化体验这四个体验感知评价维度展开;短租住宿体验过程中,房东提供的个性化服务及主客互动交流是游客获得不同于传统标准化旅游住宿的重要感知。 展开更多
关键词 共享经济 旅游住宿 在线短租 游客感知 内容分析法
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基于主客互动与风险感知的在线短租消费者聚类研究——以爱彼迎为例 被引量:2
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作者 张佳 郑春晖 郑泽敏 《旅游论坛》 2021年第2期74-84,共11页
在线短租行业通过第三方平台实现闲置房屋资源的高效利用,这种新型住宿模式不仅给消费者带来新奇体验,给房东及平台创造收益,更为住宿业注入了新的活力。为了深入研究风险感知与主客互动对在线短租消费行为的影响,以爱彼迎消费者为研究... 在线短租行业通过第三方平台实现闲置房屋资源的高效利用,这种新型住宿模式不仅给消费者带来新奇体验,给房东及平台创造收益,更为住宿业注入了新的活力。为了深入研究风险感知与主客互动对在线短租消费行为的影响,以爱彼迎消费者为研究对象,试图以风险感知和主客互动为变量对爱彼迎消费群体进行细分,聚类分析出三种不同类型的消费者:忠实粉丝型、理性路人型及无所谓型。采用单因子方差分析进一步明确这三类消费者在信任、共创价值及使用意愿上的差异,并在归纳不同类型消费者特点的基础上有针对性地提出营销建议。研究对我国在线短租平台进一步发展具有借鉴意义。 展开更多
关键词 共享经济 在线短租 主客交流 风险感知 爱彼迎
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后疫情时代住宿新业态安全监管研究
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作者 王君 王驰 《江苏科技信息》 2022年第5期30-32,共3页
以网约房为代表的住宿新业态发展蓬勃,但是它的发展仍饱受争议。文章梳理研究现状,总结住宿新业态安全问题,通过比较分析浙江、山东和江苏三省出台的网约房治理相关规定,提出推动后疫情时代住宿新业态安全监管的对策建议。
关键词 住宿新业态 网约房 后疫情时代 安全监管
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A vision system based on CNN-LSTM for robotic citrus sorting Author links open overlay panel
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作者 Yonghua Yu Xiaosong An +2 位作者 Jiahao Lin Shanjun Li Yaohui Chen 《Information Processing in Agriculture》 EI CSCD 2024年第1期14-25,共12页
Compared with manual sorting of citrus fruit,vision-based sorting solutions can help achieve higher accuracy and efficiency.In this study,we present a vision system based on CNN-LSTM,which can cooperate with robotic g... Compared with manual sorting of citrus fruit,vision-based sorting solutions can help achieve higher accuracy and efficiency.In this study,we present a vision system based on CNN-LSTM,which can cooperate with robotic grippers for real-time sorting and is readily applicable to various citrus processing plants.A CNN-based detector was adopted to detect the defective oranges in view and temporarily classify them into corresponding types,and an LSTM-based predictor was used to predict the position of the oranges in a future frame based on image sequential data.The fusion of CNN and LSTM networks enabled the system to track defective ones during rotation and identify their true types,and their future path was also predicted which is vital for predictive control of visually guided robotic grasping.High detection accuracy of 94.1%was obtained based on experimental results,and the error for path prediction was within 4.33 pixels 40 frames later.The average time to process a frame was between 28 and 62 frames per second,which also satisfied real-time performance.The results proved the potential of the proposed system for automated citrus sorting with good precision and efficiency,and it can be readily extended to other fruit crops featuring high versatility. 展开更多
关键词 Deep learning Long short-term memory Vision system online citrus sorting Path prediction
原文传递
线上教学对大学生眼调节能力的影响
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作者 陈梓怡 周丹 +4 位作者 许宇佳 钱星怡 高宁静 王通 李影 《中国校医》 2023年第8期573-575,578,共4页
目的了解线上教学条件下大学生眼相关调节参数情况,探讨密集线上教学对大学生眼调节能力的影响。方法通过校内招募方式,随机抽取2022年4—6月徐州医科大学进行线上教学的在校生57名,用调查问卷收集调查对象的一般资料,随机选取任一线上... 目的了解线上教学条件下大学生眼相关调节参数情况,探讨密集线上教学对大学生眼调节能力的影响。方法通过校内招募方式,随机抽取2022年4—6月徐州医科大学进行线上教学的在校生57名,用调查问卷收集调查对象的一般资料,随机选取任一线上教学日,记录当日调查对象线上学习时长,根据当日线上教学的时间将研究对象分为短时长组、中时长组、长时长组。测量当日线上教学前后各组的调节灵敏度、调节幅度。使用t检验、方差分析和非参数检验对线上学习时间与调节灵敏度、调节幅度之间的关系进行描述分析。结果进行一日线上学习后,每日线上学习长时长组傍晚调节幅度为(16.40±3.68)D,学习时间少于6 h的学生(短时长、中时长组)傍晚调节幅度为(20.67±7.61)D,差异有统计学意义(P=0.032),线上学习时间大于6 h者傍晚调节幅度较少于6 h者降低(P=0.032),短时长组和中时长组的清晨、傍晚调节幅度组间差异无统计学意义(P值分别为0.635、0.275),3组测试者清晨、傍晚眼调节灵敏度差异无统计学意义(P值分别为0.465、0.590)。结论长时长密集线上教学使大学生眼调节幅度下降。 展开更多
关键词 线上教学 大学生 调节灵敏度 调节幅度 眼保健
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远方的家——中国游客共享型住宿的入住选择与体验研究 被引量:26
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作者 陈瑶 刘培学 +2 位作者 张建新 向长昭 唐璐 《世界地理研究》 CSSCI 北大核心 2020年第1期181-191,共11页
共享经济理念的普及和游客对旅游体验的个性化要求,使得旅游共享住宿成为旅游业的重要领域和研究热点。以入住过共享型住宿的中国游客为研究对象,收集在线旅游平台携程网的942篇全球入住游记,形成17万字的研究文本。通过词频词性分析、... 共享经济理念的普及和游客对旅游体验的个性化要求,使得旅游共享住宿成为旅游业的重要领域和研究热点。以入住过共享型住宿的中国游客为研究对象,收集在线旅游平台携程网的942篇全球入住游记,形成17万字的研究文本。通过词频词性分析、语义网络分析等内容分析法,探究了中国游客的入住选择因素、体验感知和满意度评价。研究发现,游客选择共享型住宿有较强的求新求异动机,其决策选择是着重考虑性价比、区位等之后的理性选择。游客通过与房东的互动,在这个住宿空间中"家"的感觉和异域新奇体验交织,使其舒适和个性需求得到满足,整体呈现了较高的满意度。最后,在研究结果的基础上提出了共享型住宿的管理建议。 展开更多
关键词 出境旅游 共享型住宿 网络游记 内容分析 真实性
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Improved Dota2 Lineup Recommendation Model Based on a Bidirectional LSTM 被引量:7
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作者 Lei Zhang Chenbo Xu +3 位作者 Yihua Gao Yi Han Xiaojiang Du Zhihong Tian 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第6期712-720,共9页
In recent years,e-sports has rapidly developed,and the industry has produced large amounts of data with specifications,and these data are easily to be obtained.Due to the above characteristics,data mining and deep lea... In recent years,e-sports has rapidly developed,and the industry has produced large amounts of data with specifications,and these data are easily to be obtained.Due to the above characteristics,data mining and deep learning methods can be used to guide players and develop appropriate strategies to win games.As one of the world’s most famous e-sports events,Dota2 has a large audience base and a good game system.A victory in a game is often associated with a hero’s match,and players are often unable to pick the best lineup to compete.To solve this problem,in this paper,we present an improved bidirectional Long Short-Term Memory(LSTM)neural network model for Dota2 lineup recommendations.The model uses the Continuous Bag Of Words(CBOW)model in the Word2 vec model to generate hero vectors.The CBOW model can predict the context of a word in a sentence.Accordingly,a word is transformed into a hero,a sentence into a lineup,and a word vector into a hero vector,the model applied in this article recommends the last hero according to the first four heroes selected first,thereby solving a series of recommendation problems. 展开更多
关键词 Word2vec mutiplayer online battle arena games Continuous Bag Of Words(CBOW)model Long short-term Memory(LSTM)
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Long-term Visual Tracking: Review and Experimental Comparison 被引量:1
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作者 Chang Liu Xiao-Fan Chen +1 位作者 Chun-Juan Bo Dong Wang 《Machine Intelligence Research》 EI CSCD 2022年第6期512-530,共19页
As a fundamental task in computer vision,visual object tracking has received much attention in recent years.Most studies focus on short-term visual tracking which addresses shorter videos and always-visible targets.Ho... As a fundamental task in computer vision,visual object tracking has received much attention in recent years.Most studies focus on short-term visual tracking which addresses shorter videos and always-visible targets.However,long-term visual tracking is much closer to practical applications with more complicated challenges.There exists a longer duration such as minute-level or even hour-level in the long-term tracking task,and the task also needs to handle more frequent target disappearance and reappearance.In this paper,we provide a thorough review of long-term tracking,summarizing long-term tracking algorithms from two perspectives:framework architectures and utilization of intermediate tracking results.Then we provide a detailed description of existing benchmarks and corresponding evaluation protocols.Furthermore,we conduct extensive experiments and analyse the performance of trackers on six benchmarks:VOTLT2018,VOTLT2019(2020/2021),OxUvA,LaSOT,TLP and the long-term subset of VTUAV-V.Finally,we discuss the future prospects from multiple perspectives,including algorithm design and benchmark construction.To our knowledge,this is the first comprehensive survey for long-term visual object tracking.The relevant content is available at https://github.com/wangdongdut/Long-term-Visual-Tracking. 展开更多
关键词 Visual object tracking long-term tracking short-term tracking re-detection online update
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