面向在线知识付费的智能知识服务理论与方法研究
批准号:
72072177
项目类别:
面上项目
资助金额:
48.0 万元
负责人:
张瑾
依托单位:
学科分类:
商务智能与数字商务
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
张瑾
中文摘要
知识经济时代,在线知识付费作为一种新兴消费形式正受到学界和业界广泛关注。在线知识付费中主要有知识付费者,知识提供者和知识付费平台三方面参与者。目前,针对他们的知识服务理论与方法的局限性日益显现,不能很好支撑在线知识付费的快速发展,成为制约知识生产、知识交换和知识利用的瓶颈。为此,本项目将针对在线知识付费中三方面参与者,以人工智能方法和用户行为理论为基础,着重研究在线知识付费中智能知识服务理论与方法。项目聚焦回答三个逐步深入的研究问题:1、如何准确刻画知识付费者的付费意向和消费偏好?2、如何有效指导知识提供者设计和开发知识产品?3、如何优化知识付费平台上的产品生态体系?本项目预期成果为一套基于AI的智能知识服务理论和方法集,将能够帮助知识付费平台提高知识付费者满意度和留存,规范和指导平台上的产品研发,优化平台产品生态体系,提升平台知识服务质量和综合竞争力,赋能在线知识付费产业的繁荣发展。
英文摘要
In the era of knowledge economy, online knowledge payment as an emerging form of consumption is becoming a very worthwhile academia and industry phenomenon of great concern. In online knowledge payment, there are mainly three participants: knowledge payers, knowledge providers and knowledge payment platforms. With the rapid development of online knowledge payment at present, the limitations of knowledge service theories and methods for these three participants are becoming increasingly apparent, restricting knowledge production, knowledge exchange, and knowledge utilization. To this end, this project is aimed at the three main participants in online knowledge payment. Based on the cutting-edge artificial intelligence methods and user behavior theories, this project will focus on the research of the theory and method of intelligent knowledge service for online knowledge payment. It will answer three drilling-down research questions: 1. How to accurately identify knowledge payers and characterize their consumption preferences? 2. How to effectively guide knowledge providers to design and develop knowledge products? 3. How to optimize the product ecosystem on knowledge payment platforms? The expected results of this project are a set of AI-based intelligent knowledge service theories and methods, which will help knowledge payment platforms improve the satisfaction and retention of knowledge payers, standardize and guide product development on the platforms, optimize their product ecosystems, improve their knowledge service quality and strengthen their competitiveness, and thus prosper the development of the online knowledge payment industry.
在线知识付费主要涉及知识付费者、知识提供者和知识付费平台这三方参与者。当前,针对这三方的知识服务理论与方法存在日益凸显的局限性,已无法有力支撑知识付费的快速发展,甚至成为制约知识生产、交换和利用的瓶颈。.为此,本项目以人工智能方法和用户行为理论为基础,针对在线知识付费的三方参与者,着重研究和创新智能知识服务理论与方法,旨在为知识消费者、知识供给者以及知识付费平台提供更优质的服务。项目聚焦于三个层层递进的研究问题:其一,针对知识付费消费者,重点探究如何从海量知识信息中精准抽取有价值的知识内容;其二,针对知识付费提供者,着力解决如何指导其设计出更具吸引力、更易销售的知识产品这一难题;其三,针对知识付费平台,深入研究如何深度挖掘平台积累的大量有价值数据要素,为企业提供有价值的商业决策信息,进而实现知识付费平台的价值增长。.围绕上述问题,项目组展开了三方面研究:一是基于 “大数据 - 小数据” 问题的智能信息服务方法研究;二是知识产品销量和知识付费满意度的影响因素研究;三是知识付费数据要素的价值发掘研究。.研究取得了系列成果。在理论创新方面,构建了知识产品销量和满意度影响模型,验证了付费与免费知识差异对销量的影响机制,并识别出各阶段影响满意度的因素。在方法创新上,提出了多种智能方法,如 “大数据 - 小数据” 问题求解算法、知识产品高维表征与推荐方法、基于用户生成内容的竞争者识别方法等。.从科学意义来看,项目研究成果在行为理论层面,丰富了知识付费消费者行为理论,拓展了消费者满意度的研究情景,为在线知识付费平台运营提供了方向指引;在技术方法层面,填补了知识付费信息挖掘的方法缺口,丰富了商务智能方法体系,能够助力企业管理决策。.通过项目研究,项目组收获了一系列科研成果,在人工智能、信息管理等领域发表了 10 篇高水平中英文学术期刊论文,涵盖《ACM Transactions on Information Systems》《Decision Support Systems》《Information & Management》等权威期刊。
基于生成式人工智能的数字代理人系统设计与管理机制研究
-
批准号:72442016
-
项目类别:专项基金项目
-
资助金额:200.00万元
-
批准年份:2024
-
负责人:张瑾
-
依托单位:
人机协同视角下企业在线客服资源的管理决策研究
-
批准号:72472151
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:42.00万元
-
批准年份:2024
-
负责人:张瑾
-
依托单位:
基于在线问答社区的智能信息服务方法及其用户决策影响研究
-
批准号:71772177
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:47.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:张瑾
-
依托单位:
基于用户生成内容的新型市场竞争智能分析方法的研究
-
批准号:71402186
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:23.0万元
-
批准年份:2014
-
负责人:张瑾
-
依托单位:
国内基金
海外基金