摘要：目的:本研究试图探讨个体是如何根据时间参照的变化来权衡产品环保度和流行度的,从而揭示绿色消费究竟是环保驱动还是人际驱动。方法:实验1采用被试间设计,实验2采用混合设计。结果:实验1研究发现,低流行属性会严重降低近期购买情景下的产品评价,而高环保属性则能更好提升远期产品评价。这种心理偏好导致个体在近期购买情境下(相对于远期购买情境)对高环保-低流行产品评价更低(实验2)。结论:个体会策略性地在产品环保度和流行度间进行权衡,导致个体更倾向于在将来而不是现在实施绿色消费,从而出现绿色消费的不作为。

摘要：非线性遗忘函数能够改进传统协同过滤推荐算法没有考虑游客兴趣稳定性的缺点,从而实现精准旅游个性化服务推荐。但是非线性遗忘函数并没有考虑到旅游产品的流行度,流行度越高的旅游产品,游客之间的兴趣相似度便越不准确,而流行度越低的产品,预测游客之间的兴趣相似度就更加准确。鉴于此,为了更进一步提高推荐精准度,在非线性遗忘函数的基础上构建考虑旅游产品流行度的数学模型,削弱流行度高的旅游产品的权值,调整游客间兴趣相似度。实验表明,引入产品流行度后,得到的平均绝对差值变小,推荐精准度也显著增加。