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基于消費者評論驅(qū)動的專家策略層次分析法

主講老師

任珮嘉

華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院決策科學(xué)系

副教授

華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院決策科學(xué)系副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為：決策理論及方法、數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化。

課程概要

大家好，我是華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院決策科學(xué)系的任珮嘉，今天想和大家分享一項研究，研究主題叫做：基于消費者評論驅(qū)動的專家策略層次分析法。

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評研究緣起

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，信息服務(wù)業(yè)已成為我國21世紀(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。同時，隨著互聯(lián)網(wǎng)的升級，以信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，以商品交換為中心的電子商務(wù)也迎來了發(fā)展契機。在2020年新冠疫情的背景下，因電子商務(wù)能夠打破交易的空間障礙、提供便捷的購物模式，其在保障社會基本生活、避免社會恐慌等方面發(fā)揮了巨大的作用，為疫情籠罩下的經(jīng)濟拉動提供了動力。據(jù)2022年2月發(fā)布的《第49次中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，截至2021年12月，我國的網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到了10.32億，網(wǎng)絡(luò)購物規(guī)模也已經(jīng)達(dá)到了8.42億。由這些數(shù)據(jù)可看到，網(wǎng)購已經(jīng)滲透到了我國多數(shù)家庭中，成為了人們的主要生活方式之一。目前，網(wǎng)購已經(jīng)從商家宣傳-用戶購買的傳統(tǒng)單向購物模式過度到了大家熟知的商家宣傳-用戶購買-用戶反饋的多向購物模式。當(dāng)下，消費者可以借助在線平臺（如京東、淘寶、豆瓣、攜程、中關(guān)村在線等平臺），參考商家對產(chǎn)品的介紹和宣傳、以及其他消費者對產(chǎn)品的評價（包括產(chǎn)品整體評價、產(chǎn)品各性能評價、產(chǎn)品選購排序等評論信息）進(jìn)行產(chǎn)品的擇優(yōu)。

現(xiàn)有研究表明，在線評論會對消費者的產(chǎn)品購買決策產(chǎn)生較大影響。隨著消費者網(wǎng)絡(luò)購物習(xí)慣的滲透，在線評論成為了消費者收集產(chǎn)品信息、了解產(chǎn)品的非常重要的途徑。然而，大數(shù)據(jù)時代下互聯(lián)網(wǎng)平臺擁有著大量的消費者評論信息，這使得潛在消費者在參考在線評論時很難從其中提取有效、科學(xué)的消費者群體意見，因此也難以在具有大量在線評論的決策情境下做出使得消費者自身效用最大化的產(chǎn)品購買決策。因此，利用數(shù)據(jù)模型輔助消費者進(jìn)行產(chǎn)品選擇，有利于幫助消費者克服大數(shù)據(jù)下的產(chǎn)品信息閱讀，是“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下電商發(fā)展的重要內(nèi)容之一?；谶@樣的現(xiàn)實需求，我們在對現(xiàn)有文獻(xiàn)閱讀和分析的基礎(chǔ)上，選擇了基于消費者評論驅(qū)動的專家策略層次分析法的研究來實現(xiàn)消費者在線產(chǎn)品選擇的決策支持。

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模型構(gòu)建

針對基于在線評論的產(chǎn)品排序問題具有以下特征：第一，在線評論數(shù)量大、數(shù)據(jù)更新快，構(gòu)建的產(chǎn)品決策模型應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的超載、動態(tài)性；第二，在線評論中隱藏著大量的消費者偏好，如何挖掘消費者偏好，向潛在消費者提供科學(xué)、有效的決策規(guī)律是非常重要的。為了在消費者產(chǎn)品排序支持中考慮上述特征，我們研究了針對基于消費者評論驅(qū)動的專家策略層次分析法。該方法不僅可以從在線評論中學(xué)習(xí)消費者群體的屬性偏好，也可以幫助潛在消費者根據(jù)學(xué)習(xí)的群體偏好，通過偏好交互確定消費者自身的個體偏好，并為其計算備選產(chǎn)品的排序結(jié)果，實現(xiàn)個性化在線決策支持。

模型的構(gòu)建主要分為兩個部分，包括從在線評論中提取屬性并計算屬性值，和基于屬性權(quán)重學(xué)習(xí)和偏好交互的層次分析法。在在線評論中提取屬性并計算屬性值的研究方面，我們首先通過Python爬蟲程序?qū)οM者評論進(jìn)行爬??；接著用自然語言處理進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括分詞和停止詞刪除；之后，我們根據(jù)詞頻來提取重要的產(chǎn)品屬性，對產(chǎn)品屬性進(jìn)行聚類以及運用情感分析計算產(chǎn)品屬性值。在基于屬性權(quán)重學(xué)習(xí)和偏好交互的層次分析法的研究方面，首先，我們根據(jù)選定的備選產(chǎn)品和決策中需考慮的屬性，構(gòu)建決策問題的層次結(jié)構(gòu)，需要說明的是，決策中需考慮的屬性來自于第一部分的屬性提取。接著，我們基于爬取的評論信息流，構(gòu)建決策學(xué)習(xí)模型去了解消費者群體給出的產(chǎn)品屬性權(quán)重；之后，我們將屬性權(quán)重轉(zhuǎn)換為偏好關(guān)系，并給出了潛在消費者的屬性偏好交互和修改的過程，并采取層次分析法處理其修改后的屬性偏好以獲得備選產(chǎn)品的排序結(jié)果。

在模型構(gòu)建之后，我們對模型的應(yīng)用進(jìn)行了演示。我們對攜程網(wǎng)呈現(xiàn)的上海地區(qū)有關(guān)香格里拉酒店、喆啡酒店、桔子酒店、CitiGO歡閣酒店的評論信息進(jìn)行了提取，在此基礎(chǔ)上，我們運用構(gòu)建的理論模型對提取的在線評論進(jìn)行屬性提取、屬性值的確定，并通過在線評論的偏好學(xué)習(xí)和潛在消費者的偏好交互，實現(xiàn)了為潛在消費者酒店選擇提供個性化決策支持，展示了理論模型的實際運用能力。

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現(xiàn)實意義

本研究基于消費者的實際在線購買情形，提煉有關(guān)在線評論驅(qū)動的決策方法的科學(xué)研究，在理論構(gòu)建方面能夠很好地契合實際決策情景和實際問題的需求。本研究的理論模型一方面可以向潛在消費者提供實時、有效、靈活的產(chǎn)品選擇建議，提升他們的在線購買效率；另一方面對促進(jìn)電商發(fā)展、提升人民生活水平和增強經(jīng)濟活力都具有積極的現(xiàn)實作用。

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