基于改进变精度贝叶斯粗糙集的感性知识获取

变精度贝叶斯粗糙集方法是感性知识获取中处理用户群个性化感性差异的一种柔性方法,针对其在感性规则提取阶段可能产生的组合爆炸问题,提出了一种基于顺序覆盖策略的改进算法.该算法以感性决策类的近似区域作为输入,以选取覆盖能力最大的合取项为贪心搜索策略实现规则特化.在此基础上,通过迭代学习逐步完成对近似区域的覆盖和决策规则集的提取.最后,通过基础实例和烤面包机外观设计实例验证了改进方法的有效性.     

电影植入广告有效性的影响机制

基于有限注意力模型、说服知识模型和精细加工可能性模型,构建植入广告显著度和个体认知需求与广告有效性(品牌记忆、品牌态度和购买意愿)之间的关系模型.利用眼动仪开展眼动实验,揭示植入广告显著度和个体认知需求对广告有效性的影响机制.结果表明:植入广告显著度显著地正向影响受众品牌记忆,显著地负向影响受众品牌态度和购买意愿;受众对植入广告的注意力资源分配和认知说服知识激发程度在植入广告显著度与品牌记忆之间起中介作用;受众对植入广告的注意力资源分配、认知说服知识激发程度及态度说服知识激发程度在植入广告显著度与品牌态度和购买意愿之间起中介作用;植入广告显著度对广告有效性的影响机制只对高认知需求的受众显著.