46、印尼Z世代的社交互动参与:概念与实践探索

印尼Z世代的社交互动参与:概念与实践探索

1. 引言

在印尼,数字经济正蓬勃发展。近年来,印尼数字经济价值近乎增长了五倍,据2019年e - economy SEA的研究,到2025年,其数字经济预计将扩张至1330亿美元。这一增长得益于印尼千禧一代和Z世代人口的迅速增加,以及现有数字基础设施的不断扩展。

然而,2020年初爆发的COVID - 19疫情改变了一切。政府实施的物理距离措施导致许多非关键的实体店铺关闭。传统的实体零售商开始将目光投向电子商务平台,如在线市场、网店和社交媒体,作为可行的替代方案。在疫情最严重的时候,大量新卖家涌入在线市场。

社交媒体在印尼越来越受欢迎,尤其是在年轻的数字原住民中。他们每天都会使用这些平台,因为社交媒体在连接企业和消费者方面具有巨大的潜力。SIRCLO的调查发现,82%的印尼在线购物者完全信任他们光顾的企业的合法性以及所提供商品的质量。这种通过社交媒体进行产品和服务交易的现象被称为社交商务。

社交商务是指利用电子商务中的内容创建功能,来改善潜在买家和现有买家之间的讨论、在线C2C互动以及在买家社区内分享电子口碑。在实践中,电子商务系统与社交商务功能相结合,使人们能够向朋友销售商品、对卖家进行评级、提供详细的可视化客户评价,并在在线讨论论坛中讨论产品的优缺点。

如今,这种新的购物体验趋势已经广泛传播。社交商务所承诺的人际接触,作为购买决策的主要驱动力,激发了客户加入社交商务生态系统的兴趣。印尼的大多数在线商店使用WhatsApp、Instagram或Facebook这三个最受欢迎的社交媒体平台。

互联网和社交媒体用户的迅猛增长吸引了营销人员的关注。像Facebook(93.7%的公

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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