移動環(huán)境下用戶情境和美食特征關(guān)聯(lián)分析

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摘要：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的用戶選擇使用移動終端來查找餐館、酒店等生活服務(wù)類信息。在移動環(huán)境下，用戶的個性化信息需求具有高度情境敏感性，同一用戶在不同情境下可能會偏好不同的信息資源，并在搜索過程中采取不同的選擇策略。通過對移動用戶進行問卷調(diào)查，對用戶情境與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析，為情境感知移動美食推薦系統(tǒng)研究和餐飲服務(wù)業(yè)快速發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：

用戶情境；美食特征；關(guān)聯(lián)分析；網(wǎng)頁分析

中圖分類號：

F27

文獻標識碼：A

文章編號：16723198（2015）11005503

1引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的用戶選擇使用移動終端來查找餐館、酒店等生活服務(wù)類信息。艾瑞檢測數(shù)據(jù)顯示，2012年8月-2014年5月，移動端App和移動端網(wǎng)頁的日均覆蓋人數(shù)增長了147.0%和73.7%。

移動終端已經(jīng)成為了用戶獲取信息的重要媒介。然而，在用戶的信息獲取成本越來越低廉的同時，信息甄別成本卻變得越來越昂貴。加之移動設(shè)備的界面顯示、終端處理、輸入/輸出等能力有限，為移動用戶帶來沉重的“移動信息過載”問題，導(dǎo)致移動網(wǎng)絡(luò)資源利用率和用戶體驗受到嚴重影響。為此，移動推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生，它能夠在分析預(yù)測用戶需求基礎(chǔ)上主動推送其可能需要但又難以獲取的有用信息，并能夠以用戶為中心，通過研究用戶行為、興趣和環(huán)境等，為用戶推薦更具針對性的信息。

在移動環(huán)境下，用戶的個性化信息需求具有高度情境敏感性，同一用戶在不同情境下會偏好不同的信息資源，并在搜索過程中采取不同的選擇策略。因此，部分學(xué)者已經(jīng)開始將情境信息融入到移動推薦系統(tǒng)中，將傳統(tǒng)的“用戶-資源”兩維推薦模型擴展為包含多種情境信息的多維信息推薦模型，取得了較好的效果。但是，在很多情境感知推薦系統(tǒng)的研究中，往往存在著情境信息難以量化，用戶情境和項目特征之間的關(guān)聯(lián)度也很難準確計算的問題。

本文通過對移動用戶進行問卷調(diào)查，對用戶情境與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析，為情境感知移動美食推薦系統(tǒng)研究和餐飲服務(wù)業(yè)快速發(fā)展提供參考。

2用戶情境和美食特征

2.1用戶情境

在用戶尋找美食信息的過程中，用戶自身的各種屬性以及就餐時間、就餐對象和就餐目的對用戶美食偏好有著重要的影響。為此，我們構(gòu)建了一個美食領(lǐng)域的用戶情境集合，如表1所示。

2.2美食特征

我們使用“網(wǎng)絡(luò)曠工”爬蟲軟件（http：//www.minerspider.com/），在2014年6月20日-2014年6月27日采集了大眾點評網(wǎng)（http：//www.dianping.com/）、去哪吃美食網(wǎng)（http：//www.qunachi.com/）以及大成美食網(wǎng)（http：//cd.qq.com/ieat/）上的分布在成都市的200家餐館的15425條評論，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建美食評論語料庫。

我們采用中科院ICTCLAS開源軟件對評論語料進行分詞及詞性標注。接著我們刪除了類似于“他”、“這”和“了”等停用詞。我們只保留與評論特征有關(guān)的名詞，形容詞以及副詞，使其構(gòu)成短句。然后，我們使用“詞頻分析工具@Execl大全”軟件統(tǒng)計評論語料中的所有名詞出現(xiàn)的頻率，抽取出現(xiàn)頻率大于10的詞條，人工判別其是否與美食有關(guān)。最后，我們對得到的候選特征進行聚合得到十二個美食一級特征：環(huán)境、風格、氛圍、位置、服務(wù)、價格、檔次、口感、賣相、菜量、品種、等待時間。

3用戶情境和美食特征的關(guān)聯(lián)

3.1問卷設(shè)計和調(diào)查方法

為了分析移動環(huán)境下用戶情境和美食特征之間的關(guān)聯(lián)性，我們設(shè)計了一份調(diào)查問卷，共16個題目，其主要包括兩個方面的內(nèi)容。第一部分是被調(diào)查者的基本信息，包括被調(diào)查者的年齡、性別、學(xué)歷、月均消費水平等。第二部分是在不同的情境下用戶對美食特征重要程度的選擇。

本文通過專業(yè)的問卷調(diào)查網(wǎng)站問卷星（www.sojump.com）發(fā)布問卷，調(diào)查時間從2014年9月開始，持續(xù)了2個月。該調(diào)查共收到528份調(diào)查問卷。

3.2結(jié)果分析

3.2.1樣本描述性統(tǒng)計分析

樣本描述性統(tǒng)計分析如表2所示。性別比例基本保持平衡：其中男性占54.17%，女性占45.83%。年齡主要集中在18-25歲和26-45歲兩個區(qū)段之間，分別占77.27%和19.70%。在教育程度的分布上，主要集中在大學(xué)及大專，占91.10%。月均消費水平額集中在2000元以下。

通過對用戶年齡與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析（圖1），我們發(fā)現(xiàn)任何處于年齡段的用戶都對口感、環(huán)境和氛圍三個特征最為關(guān)注，口感的百分比保持在13%-16%，環(huán)境是11%-13%。隨著用戶年齡的增加，用戶對“氛圍”重視程度越來越高（從11.02%上升到1206%），對“等待時間”的要求越來越低（從8.35%下降到4.86%）。46-65歲的用戶對口感的要求比其他幾個年齡段要明顯高一點，對氛圍的要求比別的年齡段低。

通過對用戶月收入與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析（圖2），我們發(fā)現(xiàn)隨著用戶月收入的增加，用戶對“檔次”的關(guān)注程度越來越高（從6.6%左右到10.17%），對“口感”的重視度減少（從15.28%到12.97%）。從總體分析，口感、環(huán)境和氛圍仍然是用戶最關(guān)注的三種美食特征。

（2）就餐時間與美食特征關(guān)聯(lián)分析。

通過對就餐時間與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析（圖3），我們發(fā)現(xiàn)用戶在早餐時最關(guān)注的美食特征為口感（7273%）、等待時間（53.60%）和價格（47.16%），其中對口感和等待時間的要求較高；午餐時注重的美食特征為價格（50.19%）、口感（48.67%）和環(huán)境（3920%）；下午茶時最為關(guān)心的美食特征為氛圍（5436%）、環(huán)境（52.84%）和風格（38.83%），對口感和價格的關(guān)注度相對其他時間段低很多；晚餐時最重要的美食特征為口感（59.85%）、價格（43.18%）和環(huán)境（39.20%）；宵夜時最關(guān)注的美食特征為口感（62.3`%）、價格（38.24%）和品種（32.01%），對品種的要求明顯高于其他時間。endprint

（3）就餐對象與美食特征關(guān)聯(lián)分析。

通過對就餐對象與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析（圖4），我們發(fā)現(xiàn)用戶在獨自一人時最關(guān)注的美食特征為口感（61.31%），接著是價格（46.59%）和等待時間（3523%），其他對象時對等待時間的關(guān)注度都低于20%；與朋友吃飯時用戶注重的美食特征為口感（495%）、氛圍（46.59%）和環(huán)境（41.29%）；與同事吃飯最關(guān)心的美食特征為環(huán)境（44.32%）、口感（44.13%）和服務(wù)（36.93%）；與家人吃飯時最關(guān)注的美食特征為口感（64.34%），其次是環(huán)境（41.29%）和氛圍（3807%）；在商務(wù)宴請時關(guān)注的美食特征為檔次（5966%）和環(huán)境（57.95%），服務(wù)（44.51%）也比較重要，對檔次的要求明顯高于其他情況；在情侶約會時最看重的美食特征為氛圍（66.29%），環(huán)境（53.60%）和口感（4129%）。

（4）就餐目的與美食特征關(guān)聯(lián)分析。

通過對就餐目的與美食特征進行關(guān)聯(lián)分析（圖5），我們發(fā)現(xiàn)用戶在相親時最關(guān)注的美食特征為環(huán)境（5390%）、氛圍（55.87%）和檔次（40.72%）；在相親、表白、求婚時最關(guān)心的美食特征皆為氛圍、環(huán)境和檔次，其中表白和求婚時的各美食特征的百分比也較為接近，氛圍保持在67%左右，環(huán)境約為63%，檔次則在37%-42%之間。休息小憩時注重的美食特征為口感（49.43%），環(huán)境（41.86%）和氛圍（35.61%）；隨便吃吃時最關(guān)注的美食情境為口感（61.74%），其次是價格（47.54%），等待時間（26.52%）也比較重要。

4結(jié)論

通過對用戶進行問卷調(diào)查，分析用戶情境和美食特征之間的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)用戶在不同情境下最關(guān)注的美食特征，為情境感知移動美食推薦系統(tǒng)研究和餐飲服務(wù)業(yè)快速發(fā)展提供參考。

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