2025年大学认知科学与技术专业题库—— 认知科学在智能零售中的应用.docxVIP

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学在智能零售中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、名词解释（每小题5分，共20分）

1.注意选择效应（AttentionalSelectionEffect）

2.深度学习推荐系统（DeepLearningRecommendationSystem）

3.情感计算（AffectiveComputing）

4.心智模型（MentalModel）

二、简答题（每小题10分，共40分）

1.简述工作记忆在用户浏览电商网站时的作用及其对界面设计的影响。

2.阐述启发式偏见（HeuristicsBias）在智能推荐系统中可能产生的几种表现。

3.结合认知负荷理论，说明在设计智能客服聊天机器人时应考虑的要点。

4.描述利用计算机视觉技术进行智能货架管理的认知科学原理。

三、论述题（每小题20分，共60分）

1.分析认知偏差（如确认偏差、锚定效应）如何影响消费者的在线购物决策，并探讨智能零售技术如何潜在地加剧或缓解这些偏差。

2.结合情景记忆理论，论述如何设计能够增强用户对品牌忠诚度和购买意愿的实体店或线上购物场景。

3.讨论将脑机接口（BCI）技术应用于智能零售的潜在场景、面临的认知科学挑战以及伦理考量。

试卷答案

一、名词解释

1.注意选择效应（AttentionalSelectionEffect）：指在认知过程中，个体倾向于优先关注环境中的某些刺激而忽略其他刺激的现象。在智能零售中，此效应可用于解释用户如何被特定的产品展示、广告或促销信息吸引，影响其浏览路径和购买决策。界面设计者可利用此效应突出关键信息。

*解析思路：首先定义注意选择效应的基本含义。然后，将其与智能零售场景联系起来，说明用户在购物（线上或线下）时如何受到注意选择效应的影响，例如被醒目的广告、推荐位的产品等吸引。最后，点出该效应对零售界面的设计启示，即如何有效利用注意来引导用户行为。

2.深度学习推荐系统（DeepLearningRecommendationSystem）：指利用深度学习模型（如神经网络）分析用户行为数据、物品特征以及用户与物品交互的历史信息，以预测用户偏好并为其推荐相关商品或服务的系统。相比传统方法，它能处理更高维度的数据，捕捉更复杂的非线性关系，从而提供更精准的个性化推荐。

*解析思路：首先定义什么是深度学习推荐系统，强调其核心技术——深度学习。其次，说明其工作原理，包括输入的数据类型（用户行为、物品特征等）和预测目标（用户偏好、推荐物品）。再次，将其与早期推荐系统进行比较，突出其在精度和复杂模式识别方面的优势。最后，强调其在智能零售个性化服务中的核心作用。

3.情感计算（AffectiveComputing）：指研究如何计算、识别、解释和模拟人类情感的科学领域。在智能零售中，情感计算技术被用于分析用户的情绪状态（通过面部表情、语音语调、文本评论等），以优化购物体验、提供更贴心的服务（如情绪感知客服）、进行情感化营销等。

*解析思路：首先定义情感计算的概念和范围。然后，明确其在智能零售领域的应用方向，即识别和分析用户情绪。接着，列举具体的应用场景，如改善客户服务、个性化推荐、营销策略调整等。最后，说明情感计算技术如何帮助零售商更好地理解和满足消费者的情感需求。

4.心智模型（MentalModel）：指个体对某个系统、概念或过程如何运作的内部表征或理解。在智能零售中，消费者心智模型影响着他们如何与智能系统（如APP、网站、智能设备）互动，以及他们对购物流程和结果的预期。设计者需要理解并利用用户的心智模型来设计易于理解和使用的界面。

*解析思路：首先解释心智模型的基本定义，即内部的认知结构。然后，将心智模型的概念应用于智能零售，说明用户的心智模型如何影响其使用智能零售工具（如购物APP）的方式和体验。强调理解用户心智模型对于设计用户友好、高效系统的关键作用。

二、简答题

1.简述工作记忆在用户浏览电商网站时的作用及其对界面设计的影响。

*答案：工作记忆是用户在执行认知任务时临时存储和处理信息的能力。在浏览电商网站时，用户需要利用工作记忆来处理产品信息（价格、规格、评价）、比较不同选项、记住浏览路径、进行购物车计算等。工作记忆容量有限，因此界面设计应简洁清晰，避免信息过载。关键信息（如价格、核心功能）应突出显示，相关选项应就近排列，减少用户在有哪些信誉好的足球投注网站和转换信息时的工作记忆负担，提升浏览效率和决策质量。

*解析思路：首先点明工作记忆的定义及其在认知任务中的作用。然后，具体阐述用户浏览电