移动互联网用户消费意向的人工智能与机器学习研究

“人工智能-机器学习-移动互联网用户消费意向的影响因素研究.pdf”是一篇硕士学位论文，作者张钦颖，指导教师刘勤雪博士，完成于2014年5月，来自华中师范大学心理学研究所的研究生课程。这篇论文探讨了影响移动互联网用户消费意向的因素，可能涉及了人工智能和机器学习在理解用户行为和预测消费趋势中的应用。 论文内容可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **移动互联网用户消费行为分析**：研究可能深入到移动互联网用户的购物习惯、偏好、决策过程，以及如何受社交媒体、在线广告、价格策略等因素影响。 2. **人工智能的应用**：人工智能在该研究中可能作为工具，用于数据挖掘、用户行为模式识别、个性化推荐等，帮助理解和预测消费者的购买意图。 3. **机器学习算法**：可能探讨了各种机器学习模型（如决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等）在分析用户消费行为数据中的运用，以及它们如何预测用户未来购买行为。 4. **变量影响分析**：论文可能列出了若干关键影响因素，包括但不限于用户个人特性（如年龄、性别、收入）、产品特性、服务体验、市场环境等，并分析了这些因素如何通过机器学习模型量化并影响消费意向。 5. **实证研究与数据收集**：论文可能采用了定量研究方法，包括问卷调查、用户行为日志分析等，收集大量数据以验证假设和模型的有效性。 6. **伦理声明**：论文作者确认其研究独立完成，未抄袭他人成果，并同意学校对论文的使用和公开，符合学术道德和知识产权规定。 7. **版权与发布**：作者同意将论文提交至“CALIS高校学位论文全文数据库”进行发布，表明研究结果将对学术界开放共享，且可能设定了延迟发布的时间（如半年、一年或两年）以保护研究初期的原创性。 这篇论文对于理解移动互联网时代的消费者行为、优化营销策略和提升用户体验具有理论和实践价值，同时也展示了人工智能和机器学习在社会科学领域的应用潜力。