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预测在线消费者选择意向以便为其提供有效的推荐建议已成电子商务领域消费者决策支持系统的核心问题之一。选择意向是一个融合经济、心理等多重因素的行动反应,如何对其进行测量是学术界研究的热点。为此,构建一套消费者满意度指标,将影响的属性进行分类,进而提出基于动态参考依赖的消费者满意度分析法。在该方法中,首先建立不同类型属性的动态参考依赖函数;其次,建立对应类型属性的边际满意度惰性函数,同时给出属性权重及总体满意度的算法;最后,通过对去哪儿旅行网站2400条消费者实验样本数据进行分析,结果验证所建边际满意度惰性函数的预测准确性。此外,对单属性分析发现,目的地与酒店距离对消费者决策影响最大。 相似文献
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为高效处理核电站废阴离子交换树脂,采用催化超临界水氧化技术,探究不同的均相和非均相催化剂对其NH_3-N和COD_(Cr)的影响,并在此基础上,研究非均相催化剂的稳定性和复合催化剂的最佳配比。结果表明:均相催化效果顺序为CuSO_4Cu(NO_3)_3MnSO_4ZnSO_4Mn(NO_3)_2ZnCl_2Zn(NO_3)2Fe(NO_3)_3。CuSO_4使阴离子树脂COD_(Cr)的去除率达99.93%,出水NH_3-N达21.93 mg·L~(-1)。CeO_2、CuO、TiO_2反应后没有新物质生成,MnO_2反应后有Mn_2O_3生成。非均相催化剂中MnO_2-CeO_2催化效果最佳。优化配比为n(MnO_2):n(CeO_2)=2:3,使阴离子树脂COD_(Cr)的去除率达99.91%。 相似文献
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针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设空间为多个具有不同尺度的高斯核生成的再生核Hilbert空间的和空间.考虑到整个数据集划分的不同互斥子集波动程度不同,建立不同组合系数核函数逼近模型.利用最小二乘正则化方法同时独立求解各逼近模型.最后,通过对所得的各个局部估计子加权合成得到整体逼近模型.在2个模拟数据集和4个真实数据集上的实验表明,文中算法既能保证较优的拟合性能,又能降低运行时间. 相似文献