消费类自动化中的探索与利用：基于拓扑数据分析的物联网交互可视化

本文提出了一种从消费类物联网（IoT）交互数据中发现利用和探索机会的方法。我们开发了一种独特的余弦相似度分解，通过交互的功能相似性量化利用，通过反事实交互的跨能力相似性量化探索，并通过内部相似性区分这两种机会。我们提出了一种拓扑数据分析方法，整合了这些相似性组件并提供了它们的可视化。功能相似的自动化揭示了替代品使用中或互补品使用中的利用机会，而探索机会则将功能扩展到新的用例。这种数据驱动的方法为营销人员提供了强大的能力，以发现完善现有自动化功能的同时探索新创新的可能性。更广泛地说，我们的方法有助于在高技术背景下平衡这些战略机会的营销努力。