摘要：在需求为导向的全渠道市场环境下,切实从消费者行为属性制定广告与价格营销策略是促进全渠道零售长足发展的关键。本文将消费者策略行为引入到全渠道零售中,构建零售商在两阶段均不投放广告、第一阶段正常期投放广告及第二阶段优惠期投放广告等三种广告决策模式下全渠道两阶段广告投放与动态定价模型,探讨全渠道零售商的最优响应策略,并对模型进行数值算例。研究发现:当消费者的策略性水平较低时,零售商选择在正常期(优惠期)投放广告策略下,正常期产品定价较高(较低),优惠期产品定价较低(较高);零售商在正常期或优惠期投放广告对正常期销量都是有利的;当消费者的策略性水平较低或广告的影响系数较低时,零售商选择在正常期投放广告能获得最优收益;当消费者的策略性水平偏高、广告的影响系数适中时,零售商在优惠期投放广告是最优的;当消费者的策略性水平及广告的影响系数都偏高时,零售商选择在两阶段均不投放广告是最优策略。

摘要：在存在多个内容创作者和不同类型消费者的UGC媒体市场中,对比分析了由平台单独投放广告、由内容创作者单独投放广告以及两者均投放广告的三种广告投放模式下平台和内容创作者的收益,探索不同市场条件下平台和内容创作者三种模式的广告投放水平决策及内容创作者努力水平决策,寻求适合UGC媒体平台的广告投放模式。研究结果表明:1)平台参与进行广告投放的模式能为平台带来更高的收益。2)随着内容创作者数量的增加,内容创作者的努力水平会随之降低,同时消费者所需观看的广告水平也会随之降低。3)时间型消费者的增加可能会降低内容创作者的努力水平;随着休闲型消费者的减少,内容创作者或平台可能需要提高广告投放水平。本研究尝试为UGC媒体产业的发展提供合理建议,具有一定的研究意义。

摘要：随着消费者对隐私信息的重视,越来越多的消费者开始主动管理其向商家所共享的隐私信息。本文考虑了一个拥有若干个商家的圆形城市模型,模型中商家根据是否利用消费者所共享的隐私信息来决定向消费者投放大众广告或定向广告,并根据消费者隐私信息共享水平的高低来分析商家应如何调整其产品定价策略。研究表明:(1)商家最终选择大众广告或是定向广告与平台中的商家数量有关,当商家数量超过一定阈值时,商家获益于定向广告,反之商家获益于大众广告;(2)消费者所共享的隐私信息可以在一定程度上促使商家提高产品定价,但当消费者的隐私信息共享水平超过一定范围后,商家则需降低产品的定价水平;(3)在有n位商家的竞争市场中,对于主导商家而言,消费者所共享的隐私信息可以使得其收益增加;对于其他商家而言,是否会受益于消费者所共享的隐私信息还需要综合考虑平台中相邻商家的产品价值大小。

摘要：类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合,进而影响了FCM聚类模型设计。首先,本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型,构建了类内距离和类间距离迹的关系模型,分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方面分析了现有FCM聚类模型的不足;其次,运用高斯核距离替代传统的欧式距离来表征类内类间距离,基于最小化类内紧凑度与类间分离度差的思想,设计了类内类间距离平衡方法,提出了一种改进的FCM聚类目标函数与算法;最后,运用算例说明了本方法的有效性和优越性。

摘要：为了丰富专利分类的网络和文本语义表示,实现两者更有效的语义融合,提高技术融合预测效果,提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先,综合考虑专利分类位置及其上下文语境,直接对专利分类序列进行语义表示,提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法;其次,根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法,形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法;在此基础上,设计多种特征融合方法,提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法;最后,基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实,专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法;依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式,基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测;“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优,较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果,更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。

摘要：[目的/意义]政府服务的数字化极大便利了群众的日常生活,但老年群体囿于数字鸿沟难以实现对移动政务App的自如使用。建立科学合理的移动政务服务App适老化设计评价指标体系,能够准确真实地了解移动政务的适老化设计与改造水平,从而更好地开展相关工作,推进民生服务便利共享。[方法/过程]基于适老化改造相关背景,综合考量老年用户群体特征和使用情境,对现有理论和实践研究进行系统梳理,采用多层次多维度思路构建移动政务App适老化设计的评价指标体系。[结果/结论]在收集专家数据的基础上,利用层次分析法确定各指标权重系数。最后,选取了三款典型移动政务App,利用评价指标体系进行应用性测评,并对未来移动政务服务App适老化设计提出可参考的建议。

摘要：扩展和综合利用多种图书特征及其关联关系,从语义相关的角度提高图书推荐的准确性和多样性,探索不同特征对于图书推荐的贡献程度和影响。抽取多种图书特征构建图书异构网络并设计形成特征间的多维关联关系。引入异构网络表示学习方法,融合多种图书特征,形成图书的语义向量表示,选取向量相似度指标计算并表示图书间的语义相关程度,实现相关图书推荐。利用平均绝对误差、均方根误差等定量指标评估推荐的准确性,利用丰富度、均衡性、差异度等指标分析图书推荐的多样性。扩展亚马逊图书数据集,增加作者、关键词和出版社等特征项构建图书异构网络。实证结果表明,相较于协同过滤,该方法的均方根误差、平均绝对误差最多分别降低了19.52%和20.51%,相较于deepwalk方法,该方法在均方根误差、平均绝对误差最多分别降低了0.17%和2.9%,准确性得到较大提高;多样性评测指标也显示该方法推荐的图书种类更多元、内容更丰富,多样性同样得到了提高;明晰了不同特征对图书推荐的贡献程度,从高到低依次为作者、关键词、类别、购买者和出版社。

摘要：[目的/意义]在学术思想和观点抽取及主题挖掘的基础上对图书情报领域学术思想和观点发展轨迹进行整理、归纳和总结,不仅有助于从历时的角度梳理图书情报学的发展历程,而且有益于从微观视角探寻图书情报学所取得的成就。[研究设计/方法]基于1992—2022年间图书情报领域的核心期刊论文,对图书情报学的学术思想和学术观点进行相应的界定和梳理;制定针对学术思想和学术观点的标注规范并完成人工标注,进而基于深度学习模型构建学术思想和学术观点自动抽取模型;而后结合主题模型,以时间为主序列,系统地探究图情学术思想和学术观点的发展轨迹。[结论/发现]图情学科各时段代表性学术思想主题有阮氏分类思想、目录学思想、引文分析、知识管理等,代表性学术观点主题有读者服务、认知情报学、学科馆员、舆情演化等。各时段的学术思想和学术观点与该时段图书情报学科发展主题相呼应,一方面学术思想及其观点在学科发展中发挥了基础性作用,具有稳定性;另一方面新问题的出现又驱动其他学科思想和观点的引入以及新思想和新观点的产生,具有动态变化性。[创新/价值]基于数据驱动的方式梳理图情领域学术思想和学术观点的发展,不仅弥补了传统方法的不足,也为学者了解图书情报学的历史演变和未来预测提供了新的思路。

摘要：精准判断增龄趋势下所增加的寿命是否健康不仅事关老年人生活质量,也是诸多公共政策设计的基础。现有研究假设健康状态为非可逆的吸收态且满足时间齐性,更适用于身体功能不可康复或数据不充分情况下的粗略估计,本文结合中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据,基于Markov过程构建状态可转移的概率矩阵模型,利用分段常数转移强度和队列错位相乘克服纵贯数据不充分的局限,分年龄和性别计算寿命和健康寿命并考察健康模式和区域差异。模型的有效性通过递进生存率和寿命值与对照组的匹配关系得到了检验,结果发现,健康寿命在余寿中的比例随年龄递减,延长的寿命中更多的是不健康寿命;与2005-2008年相比,2014-2017年期间老年人寿命、健康寿命和不健康寿命均有增加,但健康寿命增长的速度未能匹配寿命增长速度;各地区老年人健康状况虽有差异,但均为残障期扩张模式。本文为老年健康变化的量化研究提供可对比方案,研究结论为诸如退休年龄设计、健康老龄规划及养老负担预测等提供基础数据。

摘要：[目的/意义]拓展并深化数字囤积的理论研究,针对人文学者的数字囤积行为进行情境化探索。[方法/过程]采用半结构访谈、关键事件技术法和主题分析法研究人文学者的数字囤积行为。首先通过半结构化访谈采集19名人文学者数字囤积的关键事件,然后对访谈语料进行开放式编码,最终析出数字囤积相关的三大模块和7项子主题。[结果/结论]多维度揭示人文学者在学术信息实践中的数字囤积行为,包括对人文学者数字囤积行为的概念化解析、行为模式的动态演化及囤积者类型的识别、数字囤积的情境因素挖掘,在此基础上构建多元要素和多情境方向发展的数字囤积行为形成机理模型。最后,从认知科学、行为科学和设计科学的理论视角以及量化自我的实践视角出发,为进一步探索和优化人文学者在数字化学术环境下的学术信息管理行为提供理论指导和实践参考。