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    基于網(wǎng)絡(luò)口碑仿真分析的網(wǎng)店生存能力研究

    2021-01-03 07:14:59肖宗崇崔彤
    啟迪·中 2021年10期
    關(guān)鍵詞:自然語(yǔ)言處理

    肖宗崇 崔彤

    摘 要:本文通過(guò)量化網(wǎng)絡(luò)口碑,建立網(wǎng)店演化競(jìng)爭(zhēng)模型,并基于仿真程序進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,客觀,全面,科學(xué)地完成了網(wǎng)店生存能力的仿真研究,為促進(jìn)電商平臺(tái)的可持續(xù)化發(fā)展提供了一種新的思路。此外本文通過(guò)將前沿科學(xué)自然語(yǔ)言處理技術(shù)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)口碑的量化,在情感分析精準(zhǔn)性上取得了新的突破,具有一定的創(chuàng)新性。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)口碑量化,自然語(yǔ)言處理,仿真程序

    1引言

    1.1研究背景

    電商平臺(tái)的迅猛發(fā)展正在為消費(fèi)者提供一種富有空間便利性和時(shí)間便利性的購(gòu)物方式,也在為網(wǎng)絡(luò)店鋪快速提供消費(fèi)者市場(chǎng)。然而,不合格的商品質(zhì)量、糟糕的售后體驗(yàn)等隱形負(fù)面因素使得潛在消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)店的信任感直線下降,在這種背景下,口碑的力量通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)被迅速地放大并且深度影響著消費(fèi)者的購(gòu)買決策。對(duì)于網(wǎng)店而言,口碑的好壞也能在很大程度上決定網(wǎng)店是否能在電商平臺(tái)中長(zhǎng)久的生存。

    因此,本項(xiàng)目將研究如何量化網(wǎng)絡(luò)口碑并對(duì)網(wǎng)店的生存能力進(jìn)行仿真研究,以此促進(jìn)電商平臺(tái)網(wǎng)店可持續(xù)化經(jīng)營(yíng)。

    1.2 研究現(xiàn)狀

    本項(xiàng)目對(duì)于國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)的了解主要在網(wǎng)絡(luò)口碑量化和仿真構(gòu)建兩個(gè)方面。

    在早期的研究中通常將在線評(píng)論評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)替代情感傾向,并依據(jù)評(píng)分的高低分析評(píng)論的情感極性從而量化網(wǎng)絡(luò)口碑。2004年,研究人員根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則提取產(chǎn)品特征在句子中的形容詞作為情感詞。 2007年,研究人員采用松弛標(biāo)記法識(shí)別情感詞的情感傾向。在國(guó)內(nèi),2014年研究人員將經(jīng)篩選的固定搭配特征融合于多種情感分析模型中進(jìn)行情感分析,實(shí)驗(yàn)表明固定搭配特征的恰當(dāng)表示和篩選有效改善情感分析模型的分類精度。2017年,研究人員以手機(jī)評(píng)論作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采取頻度匹配樹(shù)方法提取產(chǎn)品特征,結(jié)合基于語(yǔ)料庫(kù)的方法和依存句法分析方法識(shí)別關(guān)于產(chǎn)品特征的主觀評(píng)論語(yǔ)句、情感詞及其依存關(guān)系。

    由此可見(jiàn),網(wǎng)絡(luò)口碑的量化多依賴于對(duì)顧客評(píng)論和評(píng)分的分析,通過(guò)自然語(yǔ)言處理等方式進(jìn)行量化。

    2003年,研究人員較早地將計(jì)算機(jī)仿真方法應(yīng)用到了經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域。代理最重要的特點(diǎn)是能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境并研究多主體的交互行為,這一點(diǎn)已經(jīng)在2008年證明,因此,基于多主體代理仿真方法能夠很好地模擬電子商務(wù)平臺(tái)中各代理主體之間復(fù)雜的相互作用和動(dòng)態(tài)環(huán)境。仿真方法在電子商務(wù)環(huán)境中有著廣泛應(yīng)用,如模擬新產(chǎn)品上市效果、客戶行為、電商交易系統(tǒng)、市場(chǎng)降價(jià)、關(guān)鍵利益相關(guān)者互動(dòng)分析、商品動(dòng)態(tài)定價(jià)等。

    綜上所述,當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑研究主要是從需求端的消費(fèi)者視角展開(kāi),以此探究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)物行為的影響。而從供給端的網(wǎng)商視角出發(fā),研究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)網(wǎng)店存活能力影響的研究較少,本項(xiàng)目將填補(bǔ)這一空缺。

    2實(shí)現(xiàn)方法

    (1)通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)多維度網(wǎng)絡(luò)口碑量化

    自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠很好地對(duì)具有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理,從而有效地將在線評(píng)論量化。

    具體的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    1.樣本預(yù)處理:評(píng)論中有許多字是沒(méi)有實(shí)際含義的,比如:“的”,“啊”,去除這些詞有利于提高情感分析的精準(zhǔn)性,本項(xiàng)目采用的是哈工大的停用詞表。

    2. 文本特征提取:本項(xiàng)目使用的是文本特征提取技術(shù)。利用詞頻進(jìn)行判斷,詞語(yǔ)出現(xiàn)次數(shù)越多的詞語(yǔ)的重要性越大。

    3.模型訓(xùn)練:本項(xiàng)目使用的是基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶模型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型搭建,該模型能夠利用上下文語(yǔ)義特征有效進(jìn)行情感分析,得出評(píng)論的情感強(qiáng)度(-2到2,-2為最厭惡,2為最喜歡)。

    將情感強(qiáng)度與在線評(píng)分(原先為1到5,為了方便運(yùn)算各位減3,變?yōu)?2到2)進(jìn)行平均后得出顧客對(duì)某商品真實(shí)的喜愛(ài)值(-2到2)。

    最后,考慮到每條評(píng)論產(chǎn)生的影響力的差異性,本項(xiàng)目將結(jié)合評(píng)論多維度的形式特征(評(píng)論支持率,評(píng)論時(shí)效性,評(píng)論時(shí)間)計(jì)算出該條評(píng)論產(chǎn)生的影響力的權(quán)重,將其與商品真實(shí)喜愛(ài)度相乘,得到單條評(píng)論產(chǎn)生的口碑值。

    (2)構(gòu)建基于自營(yíng)型電商與平臺(tái)型電商的網(wǎng)店演化競(jìng)爭(zhēng)模型

    為了更好地分析口碑對(duì)網(wǎng)店生存能力的影響,本項(xiàng)目將網(wǎng)絡(luò)電商分為自營(yíng)型電商與平臺(tái)型電商兩類,自營(yíng)型電商的閉合性使其產(chǎn)品具有“小而美”的特性,而平臺(tái)型電商的開(kāi)放性使得其產(chǎn)品具有“大而全”的特性。本項(xiàng)目將自營(yíng)型電商的特點(diǎn)抽象為高收益高成本,而平臺(tái)型電商為低收益低成本。

    自營(yíng)型電商網(wǎng)店與平臺(tái)型電商網(wǎng)店競(jìng)爭(zhēng)演化模型的參數(shù)如下:

    B = f( N,D,Q,R,g,w,k,r)

    B代表演化狀態(tài)(規(guī)模擴(kuò)大,縮小,退出競(jìng)爭(zhēng)),N代表網(wǎng)店數(shù)量,D代表原始資本,Q代表顧客數(shù)量,R代表平臺(tái)監(jiān)管力度,g代表消費(fèi)者增長(zhǎng)率,w代表網(wǎng)絡(luò)口碑,k代表運(yùn)營(yíng)成本比,r代表利潤(rùn)率。

    其中w網(wǎng)絡(luò)口碑通過(guò)影響消費(fèi)者購(gòu)買決策和網(wǎng)店績(jī)效最終影響網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)資本,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)口碑參數(shù)低于即期網(wǎng)店可接受的比例時(shí),網(wǎng)店所擔(dān)負(fù)的成本超出其所能承受的閾值,該商家不再進(jìn)行下一階段的運(yùn)營(yíng),即退出競(jìng)爭(zhēng)。

    (3)基于仿真程序的網(wǎng)店演化競(jìng)爭(zhēng)仿真模型構(gòu)建

    本項(xiàng)目在仿真程序中將定義三類代理 競(jìng)爭(zhēng)主體: 消費(fèi)者、自營(yíng)型電商網(wǎng)店群體A、平臺(tái)型電商網(wǎng)店群體B,這三個(gè)代理變量在仿真模擬初期自動(dòng)生成。在生成代理變量并形成電商平臺(tái)后,消費(fèi)者依據(jù)自己的消費(fèi)偏好和消費(fèi)習(xí)慣等開(kāi)始進(jìn)行隨機(jī)瀏覽并搜索和評(píng)估產(chǎn)品,在電商平臺(tái)中與其他的消費(fèi)者和商家進(jìn)行交互。下圖為電商平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)演化仿真流程圖。

    3創(chuàng)新點(diǎn)

    4.3.1運(yùn)用了自然語(yǔ)言處理技術(shù)精準(zhǔn)量化網(wǎng)絡(luò)口碑

    在線文字評(píng)論的內(nèi)容為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn),無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的方法進(jìn)行加工處理,難以量化為口碑特征。本項(xiàng)目運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù),通過(guò)樣本預(yù)處理,特征提取后,構(gòu)建了一個(gè)基于長(zhǎng)短時(shí)記憶模型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從而將在線文字評(píng)論內(nèi)容精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為情感強(qiáng)度,再結(jié)合在線評(píng)分,使網(wǎng)絡(luò)口碑的量化更加全面。

    5.3.2運(yùn)用了仿真程序?qū)W(wǎng)店生存能力進(jìn)行仿真研究

    為了具體探究網(wǎng)店演化競(jìng)爭(zhēng)模型中的各個(gè)特征變量對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑影響因素的作用大小,以及網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)網(wǎng)店生存能力的影響,本項(xiàng)目利用仿真程序?qū)Ω黝愋途W(wǎng)店之間的競(jìng)爭(zhēng)演化過(guò)程進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬,通過(guò)調(diào)試不同運(yùn)行參數(shù),動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)不同網(wǎng)店主體在電商環(huán)境中的競(jìng)爭(zhēng)演化過(guò)程。最后通過(guò)分析仿真結(jié)果,提出建設(shè)性建議以促進(jìn)電商平臺(tái)網(wǎng)店可持續(xù)化經(jīng)營(yíng),具有一定的社會(huì)意義。

    6.3.3以供給端的網(wǎng)商視角研究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)網(wǎng)店生存能力的影響

    根據(jù)文獻(xiàn)查閱,當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑研究主要是從需求端的消費(fèi)者視角研究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)物行為的影響,而從供給端的網(wǎng)商視角出發(fā)研究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)網(wǎng)店生存能力影響的文獻(xiàn)較少。本項(xiàng)目在此方面也具有一定的創(chuàng)新性。

    4總結(jié)

    本文通過(guò)量化網(wǎng)絡(luò)口碑,建立網(wǎng)店演化競(jìng)爭(zhēng)模型,并基于仿真程序進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,客觀,全面,科學(xué)地完成了網(wǎng)店生存能力的仿真研究,為促進(jìn)電商平臺(tái)的可持續(xù)化發(fā)展提供了一種新的思路。此外本文通過(guò)將前沿科學(xué)自然語(yǔ)言處理技術(shù)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)口碑的量化,在情感分析精準(zhǔn)性上取得了新的突破,具有一定的創(chuàng)新性。

    5參考文獻(xiàn)

    [1]劉雪蓮. 基于在線評(píng)論的顧客酒店體驗(yàn)價(jià)值對(duì)滿意度的影響研究[D].青島大學(xué),2019.

    [2]彭麗徽. 基于在線評(píng)論的網(wǎng)絡(luò)口碑生成機(jī)理及監(jiān)測(cè)預(yù)警研究[D].吉林大學(xué),2019.

    [3]唐紅濤,羅瓊,劉星寶.網(wǎng)絡(luò)口碑與網(wǎng)店生存能力仿真研究[J].蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2019,35(06):14-27.

    [4]彭麗徽. 基于在線評(píng)論的網(wǎng)絡(luò)口碑生成機(jī)理及監(jiān)測(cè)預(yù)警研究[D].吉林大學(xué),2019.

    [5]李揚(yáng),嚴(yán)建援,馮淼,李凱.在線評(píng)論和網(wǎng)絡(luò)論壇對(duì)高涉入度產(chǎn)品關(guān)注度的動(dòng)態(tài)影響研究[J].軟科學(xué),2020,34(01):51-57.

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