丹尼尔·拜尔;莎拉·弗罗斯特 通过图像数据分析和分类，将品牌混淆与广告相似性和品牌优势联系起来。 （英语） Zbl 1414.62495号 高级数据分析。分类。，ADAC公司 12，第1号，155-171（2018）. 小结：当消费者接触到品牌a的广告，但认为是针对品牌B的广告时，就会发生品牌混淆。如果更多的消费者在这个方向上感到困惑，而不是在另一个方向上（假设B的广告是针对a的），这种不对称性对a来说是不利的。因此，必须检查广告的混淆可能性和结构：一个消费者样本接触一个广告样本。对于每个广告，消费者必须详细说明他们对广告品牌的猜测。然后，使用例如MDS或双模式聚类来聚集和分析所收集的数据。本文将这种方法与应用图像数据分析和分类的新方法进行了比较：广告的混淆潜力和结构与广告之间的特征距离有关，为了模拟不对称效应，还与广告品牌的优势有关。本文介绍了德国啤酒市场的应用实例，结果令人鼓舞。 引用于1文件 MSC公司： 62第20页 统计学在经济学中的应用 62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62华氏35 多元分析中的图像分析 关键词：品牌混淆;混淆实验;图像数据分析与分类;多项式logit模型;双模层次聚类分析 软件：EMD公司;伊玛达克;QBIC公司;冲浪;SIFT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Baier}和\textit{S.Frost}，高级数据分析。分类。，ADAC 12，编号1，155--171（2018；Zbl 1414.62495） 全文： 内政部 参考文献： [1] 拜尔，D。；丹尼尔，我。；Gaul，W.（编辑）；Geyer-Schulz，A.（编辑）；Schmidt-Thieme，L.（编辑）；Kunze，J.（编辑），营销目的的图像聚类，487-494（2012），柏林·doi:10.1007/978-3-642-24466-749 [2] Baier D、Daniel I、Frost S、Naundorf R（2012）《营销中的图像数据分析和分类》。高级数据分析分类6（4）：253-276·Zbl 1256.62003年 ·doi:10.1007/s11634-012-0116-0 [3] Bay H、Ess A、Tuytelaars T、Van Gool 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