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延伸相似度对于品牌延伸的成功重要吗——消费者多样化寻觅与内在控制的调节角色 被引量:12
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作者 林少龙 骆少康 纪婉萍 《南开管理评论》 CSSCI 北大核心 2014年第6期139-148,共10页
无论学术或实践界都相当重视且试图探讨消费者个人特质在品牌延伸领域中的角色,本研究拟扩充此观点,导入多样化寻觅及内在控制这两个人格特质,检验这些变量如何调节品牌延伸相似度与品牌延伸评估的关系。本研究采用两个实验设计,分别以... 无论学术或实践界都相当重视且试图探讨消费者个人特质在品牌延伸领域中的角色,本研究拟扩充此观点,导入多样化寻觅及内在控制这两个人格特质,检验这些变量如何调节品牌延伸相似度与品牌延伸评估的关系。本研究采用两个实验设计,分别以皮夹及帆布鞋为延伸产品,搭配不同产品类别的真实品牌及虚拟情境来操纵延伸相似度,研究对象为大学生。研究结果显示:(1)延伸相似度正向影响品牌延伸评估;(2)对于多样化寻觅特质愈高的消费者,延伸相似度对品牌延伸评估的正向影响愈强;(3)对于内在控制特质愈高的消费者,延伸相似度对品牌延伸评估的正向影响愈强,此一结果与假设预期相反。本研究对理论及实践提供启示,并对未来研究方向提出建议。 展开更多
关键词 延伸相似度 品牌延伸评估 多样化寻觅 内在控制
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结合矩阵分解和延伸相似度的最近邻算法 被引量:3
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作者 李俭兵 刘栗材 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第10期3156-3161,共6页
为有效解决目前绝大多数推荐系统存在数据稀疏、个性化低、计算负荷量大等特点,在最近邻(KNN)模型基础上提出一种结合降维的最近邻算法(KNN-DR),利用矩阵分解的方法降低矩阵的稀疏性,过程中融合更多隐式因子并加快运算速度;在皮尔逊相... 为有效解决目前绝大多数推荐系统存在数据稀疏、个性化低、计算负荷量大等特点,在最近邻(KNN)模型基础上提出一种结合降维的最近邻算法(KNN-DR),利用矩阵分解的方法降低矩阵的稀疏性,过程中融合更多隐式因子并加快运算速度;在皮尔逊相似度基础上添加延伸相似度,进一步克服数据稀疏性问题。该算法有效解决计算复杂度高和推荐效果大众化的缺点。实验结果表明,KNN-DR算法在推荐准确度上取得了更好的效果。 展开更多
关键词 推荐系统 降维 最近邻算法 矩阵分解 隐式因子 延伸相似度
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