规模型

来自人工智能集成常规模型的证据

摘要 本文探讨社交媒体效率与人工智能集成日常模式及其维度（内容分析、社会影响力和人口统计）之间的联系，从而提高在线零售和电子商务行业的竞争力。本研究进一步探讨了人格特质、动机和认知方面的中介作用。本研究还测量了机器学习算法在社交媒体效率和人工智能集成日常模式之间的调节作用，以及它如何提高电子商务和零售行业的竞争力。使用结构化和修改后的问卷收集了来自中国、巴基斯坦、印度和美国的电子商务和在线零售行业的 487 份回复。研究人员使用 Smart-PLS 4.0 软件执行 PLS-SEM 建模。研究的结论表明，人工智能集成模型对社交媒体效率有显著的积极影响，从而提高了电子商务和在线零售行业的竞争力。研究结果进一步表明，人口统计、社会影响力和内容分析对人工智能集成日常模式有显著的积极影响。研究还表明，人格特质、动机和认知因素显著调节外生和内生变量，并以多种序列模式介导它们。最后，得出结论，机器学习算法显著且正向地调节社交媒体效率与人工智能集成常规模型之间的关系。这些发现对未来的研究人员和行业从业者具有重大的理论和管理意义。行业从业者可以使用有效的策略来增强电子商务和在线零售的竞争力。