面向服務(wù)的消費(fèi)者行為分析及推薦模型研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在商業(yè)領(lǐng)域的快速普及,消費(fèi)者的需求體驗(yàn)成為驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的領(lǐng)航者。與此同時(shí),以電子商務(wù)為代表的社交網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)生新的變化。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和社會(huì)交互系統(tǒng)高度融合的電子商務(wù)中,消費(fèi)者承擔(dān)著越來(lái)越重要的作用,消費(fèi)者的行為特征以及潛在的需求逐漸成為技術(shù)發(fā)展的重要推動(dòng)力量。因此,研究消費(fèi)者決策行為、分析消費(fèi)者的信息特征、挖掘消費(fèi)者行為中潛在的規(guī)律及消費(fèi)者之間的關(guān)聯(lián)度,能夠指導(dǎo)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)更好的發(fā)展,使電子商務(wù)向智能化和人性化發(fā)展,從而

2、與現(xiàn)實(shí)社會(huì)系統(tǒng)更加和諧的融合。
　　在線消費(fèi)者行為的研究綜合了社會(huì)心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、營(yíng)銷學(xué)、行為科學(xué)、物理學(xué)以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科,研究的目標(biāo)是指導(dǎo)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是電子商務(wù)更好的為社會(huì)發(fā)展服務(wù)。大量企業(yè)的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)通過(guò)建立消費(fèi)者預(yù)測(cè)模型,提供個(gè)性化推薦服務(wù),解決信息過(guò)載等問(wèn)題。本文基于上述需求,深入研究了服務(wù)理論研究進(jìn)展和服務(wù)質(zhì)量管理理論,對(duì)服務(wù)科學(xué)的研究起源、研究現(xiàn)狀、研究方法進(jìn)行了全面分析,并深刻挖掘了服務(wù)科學(xué)

3、研究目前存在的問(wèn)題,運(yùn)用現(xiàn)代營(yíng)銷學(xué)中的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和滿意度理論,構(gòu)建了服務(wù)主導(dǎo)邏輯的理論研究框架,為企業(yè)提高服務(wù)創(chuàng)新能力提供實(shí)踐指導(dǎo),并為系統(tǒng)規(guī)劃提供了理論方向,主要內(nèi)容包括以下四點(diǎn):
　　1、提出消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策行為研究模型
　　基于初始信任和 TAM理論,通過(guò)訪談和問(wèn)卷調(diào)查,對(duì)消費(fèi)者基于在線電子供應(yīng)商的首次購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行實(shí)證研究。為增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)電子供應(yīng)商的首次購(gòu)買(mǎi)意圖,加入一個(gè)新的變量,即對(duì)電子供應(yīng)商的感知服務(wù)質(zhì)量,它直接影

4、響首次購(gòu)買(mǎi)意圖,根據(jù)分析結(jié)果提出了一個(gè)垂直的理論體系。
　　在這個(gè)理論體系下,初始信任的建立和感知服務(wù)質(zhì)量理論對(duì)新的在線消費(fèi)者首次購(gòu)買(mǎi)意圖非常關(guān)鍵,由數(shù)據(jù)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)了各種影響因素對(duì)消費(fèi)者意圖行為的作用,提醒企業(yè)在規(guī)劃網(wǎng)站在線購(gòu)物系統(tǒng)各構(gòu)成要素時(shí)要重視對(duì)于初始信任的建立,而消費(fèi)者的感知服務(wù)質(zhì)量也不容忽視。
　　2、分析電子商務(wù)中長(zhǎng)尾理論并將其應(yīng)用到電影推薦中
　　長(zhǎng)尾理論認(rèn)為隨著信息技術(shù)的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)是從純?cè)?/p>

5、經(jīng)濟(jì)學(xué)到字節(jié)和原子的混合然后成為純字節(jié)的經(jīng)濟(jì),通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)中潛在信息的分析可以推薦出用戶真正滿意的產(chǎn)品和服務(wù)。
　　不存在能夠適用于所有產(chǎn)品的推薦系統(tǒng),只有用戶深度參與的個(gè)性化推薦才能夠根據(jù)碎片化的信息在一定的準(zhǔn)確度和一定的多樣性上猜測(cè)消費(fèi)者的偏好,并據(jù)此向用戶推薦,這些個(gè)性化推薦技術(shù)不僅能節(jié)省用戶瀏覽搜索的時(shí)間,并且能找到一些網(wǎng)絡(luò)角落里的暗信息,挖掘到信息海洋中的長(zhǎng)尾利潤(rùn)。本文在深入總結(jié)了長(zhǎng)尾理論相關(guān)問(wèn)題的基礎(chǔ)上,分析了長(zhǎng)尾理論

6、在電影推薦中的應(yīng)用。
　　3、提出并驗(yàn)證了基于多樣性的協(xié)同過(guò)濾推薦模型
　　傳統(tǒng)的在線推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性多依賴于協(xié)同過(guò)濾推薦算法,然而推薦系統(tǒng)的目的是吸引消費(fèi)者的興趣,將瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買(mǎi)者,而不是準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)他們的評(píng)分。
　　在線推薦系統(tǒng)是社會(huì)過(guò)濾過(guò)程的服務(wù)器版本,前期的研究大多強(qiáng)調(diào)協(xié)同過(guò)濾算法的精確性。而有效的推薦系統(tǒng)必須是可信任的,而且要求系統(tǒng)邏輯透明度好,能夠提供給消費(fèi)者新的、無(wú)經(jīng)驗(yàn)的項(xiàng)目。本文基于此提出從用戶體驗(yàn)的

7、視角研究推薦系統(tǒng)的質(zhì)量評(píng)價(jià),在推薦候選集合算法中增加了一個(gè)新鮮度因子,利用協(xié)同過(guò)濾相似度計(jì)算方法結(jié)合聚簇算法進(jìn)行個(gè)性化推薦,推薦結(jié)果與傳統(tǒng)的推薦算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有一定的準(zhǔn)確度和較高的多樣性,從而為更好的建立電子商務(wù)推薦系統(tǒng)提供了依據(jù)。
　　4、提出基于最大熵的情感文本識(shí)別算法
　　由于互聯(lián)網(wǎng)上海量的消費(fèi)者文本評(píng)論信息對(duì)其他消費(fèi)者感知企業(yè)的口碑信譽(yù)有重要的影響,而且蘊(yùn)藏了大量消費(fèi)者的偏好和行為特征,通過(guò)文本評(píng)論信息分析

8、技術(shù),企業(yè)可以了解消費(fèi)者對(duì)企業(yè)信譽(yù)、產(chǎn)品或服務(wù)的感知服務(wù)質(zhì)量和個(gè)性化偏好,從而有針對(duì)性地制定企業(yè)戰(zhàn)略,改進(jìn)信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),提供個(gè)性化推薦項(xiàng)目,提高競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。
　　本文提出了一種基于最大熵模型的在線評(píng)論情感搭配識(shí)別算法,用來(lái)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)論的情感傾向。設(shè)計(jì)了基于情感詞語(yǔ)語(yǔ)義特征的最大熵模型算法,根據(jù)同義詞詞表將情感文本評(píng)論語(yǔ)料中的同義詞或近義詞詞語(yǔ)作為一個(gè)語(yǔ)義特征類,選擇包含某一語(yǔ)義特征類的情感文本評(píng)論語(yǔ)料組成基于最大熵的原子特征