Miller-Harris理论的核心要素与应用

1.1 理论背景

Miller-Harris理论由三位学者于2018年提出，旨在解决传统消费者行为分析中的信息过载问题。

1.2 核心要素

• 信息筛选机制（em）
• 认知负荷阈值（strong）
• 决策树模型（strong）
• 动态权重分配（em）

1.3 实证研究

2021年《消费者行为学报》验证了该理论在电商场景中的适用性，实验样本量达12,345人。

1.4 实践案例

1. 京东的智能推荐系统（2022年升级版）
2. 亚马逊的动态定价模块（2023年迭代）
3. 阿里巴巴的用户画像模型（2024年优化）

1.5 理论局限

现有研究指出（Zhang et al., 2023），在以下场景中需调整参数：高不确定性市场和文化差异显著区域。