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超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了
关于自由能原理的一些有趣的观察
我们喜欢阅读[1]中的自由能原理（FEP）的解构 - 几年前在[2]中引入的。这么说，没有人喜欢被告知他们犯了错误。幸运的是，[1]中的所有观察结果都很有趣，有些是正确的，没有混淆FEP。在接下来的内容中，我们使用了Biehl等人的观察结果。（同上）要深入研究它们提出的有趣点以及在FEP环境中的含义。为了对这些观察进行上下文，我们首先排练了得出FEP的主要步骤，然后专注于Biehl等人中解决的三个基本问题。;也就是说，构成马尔可夫毛毯分区的（子集的）（子集）之间的动态耦合的确切形式是什么？将自我组织解释为自我播种（即贝叶斯推论）时，有什么含义会出现非零的证据？进一步，差异自由能梯度何时消失？这三个问题的第一个出现在Biehl等。分布在他们的观察结果1-3中。第二和第三次出现在观察5和周围的讨论中。Biehl等。 进行几个观察；但是，有些是概括的（例如，在一般运动坐标的背景下）。 他们的观察6是一个例子。 我们忽略了这些观察结果。 请注意，Biehl等人的观测值编号。 是指纸的主要文本中分配的数字，而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。Biehl等。进行几个观察；但是，有些是概括的（例如，在一般运动坐标的背景下）。他们的观察6是一个例子。我们忽略了这些观察结果。请注意，Biehl等人的观测值编号。是指纸的主要文本中分配的数字，而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。一个人可以阅读Biehl等。作为对FEP的早期表述的批评 - 与隐性假设和不完整的（启发式）证明有关，反对对FEP本身的批评。但是，他们确定的问题仍然是基本的。[3]中解决了其中一些问题。但是，该专着尚未受到外部同行评审的约束（并且至少包含一个技术错误）。[4]中介绍了贝叶斯力学的简洁版本。在接下来的内容中，我们将使用[3]中的符号和命名法，这是目前对FEP的最全面的处理方法，我们向读者推荐读者以详细申请物理系统。本文的新颖贡献是对动态流的条件的明确规范，以确保马尔可夫毯子有足够的能力。