论近因效应与品牌危机的应对

在市场经济条件下,品牌与品牌危机是相随相生的.根据卢钦斯的连续实验,品牌危机产生的机理是负近因效应--新出现的消极意义的刺激对良好产品印象的反转作用,应对品牌危机应当善用正近因效应原理--迅速发出积极意义的品牌信息,并智慧地把握好"快"、"诚"和"升"的三字要诀.     

冰雪体育赛事品牌管理与品牌进化绩效的探析

研究冰雪体育赛事品牌目的在于通过冰雪体育赛事品牌管理、品牌进化与品 牌进化绩效之间关系的探讨,发现路径影响关系,为促进冰雪体育赛事品牌提升提供参 考。以冰雪体育赛事品牌为研究对象,运用文献资料法、层次分析法等研究方法,构建冰 雪体育赛事品牌的层次结构模型,探讨冰雪体育赛事的品牌管理、品牌进化和进化绩效三 个层面的关系影响,获取冰雪体育赛事品牌管理、品牌进化和进化绩效的主要影响因素; 运用结构方程模型等研究方法,构建冰雪体育赛事品牌管理、品牌进化与进化绩效的关系 模型,分析验证路径影响关系。     

基于顾客偏好的瓶装水外观感性质量评价

从感性质量评价的角度提取13个感性质量评价词对,用于全面且针对性地评价顾客对瓶装水的偏好.以"想购买"为综合感性提取瓶装水的感性质量评价要素,结合聚类分析等方法确定7种代表性样本.基于语义差异法构建瓶装水感性质量评价量表,运用多元回归模型分析建立顾客偏好与感性评价词对之间的关系模型.关系模型解决了如何识别顾客偏好和感性质量需求,以及如何将这些偏好和需求整合到产品设计过程中的问题.     

面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

基于知识图谱的我国农产品品牌研究述评

依据科学知识图谱相关理论，利用CiteSpace软件对农产品品牌相关文献进行可视化分析，再利用Netdraw软件描绘主要研究内容的网络关系，对我国农产品品牌研究的热点内容、演进历程和趋势进行分析.结果表明，农产品品牌研究内容主要集中在农产品品牌属性结构及效应、品牌评价、品牌建设运营及区域品牌/地理标志品牌等方面.研究内容的演进路径反映了不同阶段的研究特色，也契合了国家政策调整和经济社会发展需求变化.我国专注于农产品品牌研究的学者和机构较少，学者间或机构间也未建立起紧密的合作关系.未来研究应进一步完善农产品品牌基本理论及研究方法，拓展农产品品牌研究的深度与广度，建立合作紧密的学术研究网络.     

竞争环境下ODM厂商自有品牌的市场进入策略分析

在经济全球化背景下,越来越多的原始设备制造商(original equipment manufacturer, OEM)开始考虑创建自有品牌以实现向原始设计制造商(original design manufacturer, ODM)部分角色的转变.显然,ODM是否创建自有品牌进入市场会对相关企业及供应链产生重要影响.本文针对ODM与OEM构成的二级供应链系统,在不同博弈理论框架下分析了ODM自有品牌的市场进入策略及对OEM和供应链系统的影响.研究表明ODM的市场进入能有效缓解供应链的双重边际效应,但该效应会随着OEM渠道成本优势的扩大而减弱.而当OEM的渠道成本足够低时,ODM的市场进入可能对OEM也是有利的,此时ODM与OEM可实现"双赢".最后,将模型拓展至Nash讨价还价和Bertrand价格竞争情形,分析并验证了结论的鲁棒性.     

互联网金融环境下智能投顾对于投资行为的影响

基于国内知名网贷平台的数据，采用固定效应模型和双重差分分析方法，研究了智能投顾的使用对于投资者的投资金额和风险偏好的影响。实证结果表明，智能投顾的使用会减少投资者的单笔投资金额，增加投资者的总投资金额，并使得投资者的风险偏好趋于保守。研究结果丰富了智能投顾和行为金融学的研究内容，加深了智能投顾企业对于投资者行为的理解，使其可以更好地设计和完善相关服务。     

Semiparametric Preference Learning

Unlike traditional supervised learning problems,preference learning learns from data available in the form of pairwise preference relations between instances.Existing preference learning methods are either parametric or nonparametric in nature.We propose in this paper a semiparametric preference learning model,abbreviated as SPPL,with the aim of combining the strengths of the parametric and nonparametric approaches.SPPL uses multiple Gaussian processes which are linearly coupled to determine the preference relations between instances.SPPL is more powerful than previous models while keeping the computational complexity low （linear in the number of distinct instances）.We devise an efficient algorithm for model learning.Empirical studies have been conducted on two real-world data sets showing that SPPL outperforms related preference learning methods.     

海南猕猴行为偏好性研究

对偏好性行为的研究,有助于了解脑功能不对称性对行为的影响,而吸乳以及携抱偏好,同时也是母婴关系的重要组成部分.本研究对海南猕猴利手,母猴携抱偏好、婴猴吸乳偏好进行了研究.共记录63只个体利手,28对母婴中母猴携抱偏好,以及35对母婴的婴猴吸乳偏好.结果发现,虽然个体层面上,证实了利手、吸乳和携抱偏好的存在,但是群体水平上没有显示出统一的偏好方向.成年雄性偏向左利手,成年雌性偏向右利手.初产母猴可能存在左侧携抱的偏好.母猴的携抱偏好与婴猴的吸乳偏好不存在相关性.