基于消费者评论驱动的专家策略层次分析法

主讲老师

任珮嘉

华南理工大学工商管理学院决策科学系

副教授

华南理工大学工商管理学院决策科学系副教授、硕士生导师，主要研究方向为：决策理论及方法、数据分析及优化。

课程概要

大家好，我是华南理工大学工商管理学院决策科学系的任珮嘉，今天想和大家分享一项研究，研究主题叫做：基于消费者评论驱动的专家策略层次分析法。

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评研究缘起

随着互联网的普及和发展，信息服务业已成为我国21世纪的主导产业。同时，随着互联网的升级，以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的电子商务也迎来了发展契机。在2020年新冠疫情的背景下，因电子商务能够打破交易的空间障碍、提供便捷的购物模式，其在保障社会基本生活、避免社会恐慌等方面发挥了巨大的作用，为疫情笼罩下的经济拉动提供了动力。据2022年2月发布的《第49次中国互联网网络发展状况统计报告》，截至2021年12月，我国的网民规模达到了10.32亿，网络购物规模也已经达到了8.42亿。由这些数据可看到，网购已经渗透到了我国多数家庭中，成为了人们的主要生活方式之一。目前，网购已经从商家宣传-用户购买的传统单向购物模式过度到了大家熟知的商家宣传-用户购买-用户反馈的多向购物模式。当下，消费者可以借助在线平台（如京东、淘宝、豆瓣、携程、中关村在线等平台），参考商家对产品的介绍和宣传、以及其他消费者对产品的评价（包括产品整体评价、产品各性能评价、产品选购排序等评论信息）进行产品的择优。

现有研究表明，在线评论会对消费者的产品购买决策产生较大影响。随着消费者网络购物习惯的渗透，在线评论成为了消费者收集产品信息、了解产品的非常重要的途径。然而，大数据时代下互联网平台拥有着大量的消费者评论信息，这使得潜在消费者在参考在线评论时很难从其中提取有效、科学的消费者群体意见，因此也难以在具有大量在线评论的决策情境下做出使得消费者自身效用最大化的产品购买决策。因此，利用数据模型辅助消费者进行产品选择，有利于帮助消费者克服大数据下的产品信息阅读，是“互联网+”时代下电商发展的重要内容之一。基于这样的现实需求，我们在对现有文献阅读和分析的基础上，选择了基于消费者评论驱动的专家策略层次分析法的研究来实现消费者在线产品选择的决策支持。

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模型构建

针对基于在线评论的产品排序问题具有以下特征：第一，在线评论数量大、数据更新快，构建的产品决策模型应考虑数据的超载、动态性；第二，在线评论中隐藏着大量的消费者偏好，如何挖掘消费者偏好，向潜在消费者提供科学、有效的决策规律是非常重要的。为了在消费者产品排序支持中考虑上述特征，我们研究了针对基于消费者评论驱动的专家策略层次分析法。该方法不仅可以从在线评论中学习消费者群体的属性偏好，也可以帮助潜在消费者根据学习的群体偏好，通过偏好交互确定消费者自身的个体偏好，并为其计算备选产品的排序结果，实现个性化在线决策支持。

模型的构建主要分为两个部分，包括从在线评论中提取属性并计算属性值，和基于属性权重学习和偏好交互的层次分析法。在在线评论中提取属性并计算属性值的研究方面，我们首先通过Python爬虫程序对消费者评论进行爬取；接着用自然语言处理进行数据预处理，包括分词和停止词删除；之后，我们根据词频来提取重要的产品属性，对产品属性进行聚类以及运用情感分析计算产品属性值。在基于属性权重学习和偏好交互的层次分析法的研究方面，首先，我们根据选定的备选产品和决策中需考虑的属性，构建决策问题的层次结构，需要说明的是，决策中需考虑的属性来自于第一部分的属性提取。接着，我们基于爬取的评论信息流，构建决策学习模型去了解消费者群体给出的产品属性权重；之后，我们将属性权重转换为偏好关系，并给出了潜在消费者的属性偏好交互和修改的过程，并采取层次分析法处理其修改后的属性偏好以获得备选产品的排序结果。

在模型构建之后，我们对模型的应用进行了演示。我们对携程网呈现的上海地区有关香格里拉酒店、喆啡酒店、桔子酒店、CitiGO欢阁酒店的评论信息进行了提取，在此基础上，我们运用构建的理论模型对提取的在线评论进行属性提取、属性值的确定，并通过在线评论的偏好学习和潜在消费者的偏好交互，实现了为潜在消费者酒店选择提供个性化决策支持，展示了理论模型的实际运用能力。

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现实意义

本研究基于消费者的实际在线购买情形，提炼有关在线评论驱动的决策方法的科学研究，在理论构建方面能够很好地契合实际决策情景和实际问题的需求。本研究的理论模型一方面可以向潜在消费者提供实时、有效、灵活的产品选择建议，提升他们的在线购买效率；另一方面对促进电商发展、提升人民生活水平和增强经济活力都具有积极的现实作用。

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编辑：刘蕊