17、音乐推荐与疾病预防游戏中的说服策略研究

音乐推荐与疾病预防游戏中的说服策略研究

在当今数字化时代,推荐系统和游戏化系统在人们的生活中扮演着重要角色。音乐推荐系统旨在为用户提供个性化的音乐播放列表,而游戏化系统则被用于促进各种行为改变,如疾病预防。本文将探讨音乐推荐中不同说服信息的有效性,以及疾病预防游戏中说服策略与玩家人格特质的关系。

音乐推荐中说服信息的有效性

在音乐推荐领域,为了推广新艺术家的歌曲,研究人员采用了不同的说服策略,并比较了这些策略的有效性。
- 确定最有效信息的方法
1. 计算每个用户在6个播放列表中对新艺术家歌曲的平均评分。
2. 选择用户对新艺术家歌曲评分超过其自身平均评分的播放列表。
3. 这些播放列表中使用的说服信息被认为是对该用户最有效的说服信息。
4. 最后,汇总所有参与者有效说服信息的重复次数。
- 比较说服策略的方法 :使用Kruskal - Wallis单向方差分析来比较基于10种不同说服策略的信息的有效性。该方法是一种基于排名的非参数检验,适用于比较以顺序评分作为因变量的10组不同说服信息。结果显示,这10组说服信息在有效性上存在差异(P = 0.009)。
- 不同策略的有效性比较 :基于权威、提及新艺术家的社会影响、未提及新艺术家的社会影响、提及新艺术家的稀缺性、同理心和目的的说服信息,相比其他方法,使新艺术家歌曲获得了更高的用户评分(P = 0.001)。
- 权威和社会影响策略的重要性 :权威是一种强大的说服策略,因为大多数用户不是音乐专家,他们信任知识渊博且可

FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态专业领域知识的有效结合,也为市场参者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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