面向服装网购选择困难的决策辅助系统设计研究
发布时间：2021-09-01 10:57
选择过载是工业革命以来世界经济发展不可避免的现象,尤其是在人工智能快速发展的今天,选择过载现象日益严重。产品选择过载严重影响了消费决策效率,增加了消费思考成本,与追求高效的今天是互相矛盾的。而现今关于选择困难影响的研究多为理论研究,缺乏有效的决策辅助工具。本文以电商消费的服装网购情景为例,开展了服装网购情景下选择困难行为的实验研究,并通过消费者的决策行为结果判定选择困难行为的表征,研究选择困难识别机制。基于选择困难的基础,结合机器学习中的专家系统研究出一中面向服装网购的决策辅助方式,并开发了决策辅助系统,通过决策案例验证了该方法的可行性。本文的主要研究内容如下:首先,开展了服装网购活动的选择困难行为研究,基于选择困难行为表征研究实验范式及任务,采集了41位被试的决策行为录像及决策偏好,获得选择困难的行为表现指标,作为后续开发决策辅助系统中的选择困难识别机制规则制定。其次,研究了决策行为中各项指标与选择困难之间的关系,利用方差分析及皮尔森相关性证明了选择困难行为指标的相关性,建立了识别规则库。然后,基于专家系统进行决策辅助系统中的服装推荐模块设计,主要集中于服装款式的推荐。利用生产式规则...
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图1.1分类大小对选择超负荷的影响的概念模型
出的情绪差异。Kray（2000）等在各自的研究中都得出了一致的结论，即自我—他人决策的差异与自我决策的情绪卷入度成正比。也就是说，自我决策更容易出发后悔及自责的情绪。还有研究基于调节焦变理论解释了自我—他人决策的差异。在享乐主义（追求快乐，避免痛苦）的基础上，Higgins（1997）提出了调节焦变理论（regulatory-focustheory，RFT），假设人们存在防御聚焦（preventionfocus）和促进聚焦（promotion）两种调节焦变理论策略。在此基础上，Pholman（2012）对自我—他人决策在选择超载现象中表现的差异做出了解释，并在研究中发现，自我决策更容易诱发防御变焦，在选项较少的情况下决策满意度更高；而他人决策则更容易诱发促进变焦，在选项更较多的情况下决策满意度更高。上述的研究表明了他人辅助决策能缓解选择超载所带来的负面影响[36]。目前国内外决策辅助的研究不胜枚举，多以大数据为基础的决策辅助体系为主。针对电商物流的辅助决策研究，高博等人[37]研究出基于基础逻辑模型以及大数据处理技术的基础理论的决策体系流程，如图 1.2 所示，整个流程分为数据采集、清洗存储、挖掘计算、可视化转换和决策应用五个环节。
减少选择超负荷所带来的负面影响。主要研究内容如下：（1）通过对国内外研究现状的调研，针对服装网购决策过程中出现的选择困难行为，设计并开展选择困难行为获取实验。采集并记录决策过程中被试者行为录屏数据，分析并总结选择过载的行为特征及时间节点，构建选择困难行为识别机制；（2）结合专家系统中的产生式规则方法，收集服装搭配知识如何服装色彩与肤色、服装场合与风格、服装版型与身材、服装领型与脸型等搭配知识并以生产式规则设计服装搭配知识库，对收集的服装商品信息录入商品库，以加入索引的黑板模型方法实现服装搭配的推理机质。（3）基于上述两部分的内容设计并开发出服装网购选择困难决策辅助系统原型。一方面，在消费者进行服装网购的情境下识别选择困难行为并及时给出适应用户需求的服装推荐；另一方面，基于消费者已有的服装购买记录进行气象与事项结合的每日穿搭推荐，用以解决用户日常不知道穿什么、穿错衣服的问题。1.5.2 论文组织结构本论文共分为六个章节，图 1.4 所示为整体技术路线，各章节内容如下：
本文编号：3376856
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图1.1分类大小对选择超负荷的影响的概念模型
出的情绪差异。Kray（2000）等在各自的研究中都得出了一致的结论，即自我—他人决策的差异与自我决策的情绪卷入度成正比。也就是说，自我决策更容易出发后悔及自责的情绪。还有研究基于调节焦变理论解释了自我—他人决策的差异。在享乐主义（追求快乐，避免痛苦）的基础上，Higgins（1997）提出了调节焦变理论（regulatory-focustheory，RFT），假设人们存在防御聚焦（preventionfocus）和促进聚焦（promotion）两种调节焦变理论策略。在此基础上，Pholman（2012）对自我—他人决策在选择超载现象中表现的差异做出了解释，并在研究中发现，自我决策更容易诱发防御变焦，在选项较少的情况下决策满意度更高；而他人决策则更容易诱发促进变焦，在选项更较多的情况下决策满意度更高。上述的研究表明了他人辅助决策能缓解选择超载所带来的负面影响[36]。目前国内外决策辅助的研究不胜枚举，多以大数据为基础的决策辅助体系为主。针对电商物流的辅助决策研究，高博等人[37]研究出基于基础逻辑模型以及大数据处理技术的基础理论的决策体系流程，如图 1.2 所示，整个流程分为数据采集、清洗存储、挖掘计算、可视化转换和决策应用五个环节。
减少选择超负荷所带来的负面影响。主要研究内容如下：（1）通过对国内外研究现状的调研，针对服装网购决策过程中出现的选择困难行为，设计并开展选择困难行为获取实验。采集并记录决策过程中被试者行为录屏数据，分析并总结选择过载的行为特征及时间节点，构建选择困难行为识别机制；（2）结合专家系统中的产生式规则方法，收集服装搭配知识如何服装色彩与肤色、服装场合与风格、服装版型与身材、服装领型与脸型等搭配知识并以生产式规则设计服装搭配知识库，对收集的服装商品信息录入商品库，以加入索引的黑板模型方法实现服装搭配的推理机质。（3）基于上述两部分的内容设计并开发出服装网购选择困难决策辅助系统原型。一方面，在消费者进行服装网购的情境下识别选择困难行为并及时给出适应用户需求的服装推荐；另一方面，基于消费者已有的服装购买记录进行气象与事项结合的每日穿搭推荐，用以解决用户日常不知道穿什么、穿错衣服的问题。1.5.2 论文组织结构本论文共分为六个章节，图 1.4 所示为整体技术路线，各章节内容如下：
本文编号：3376856
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