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基于在线评论的产品喜好度的影响因素分析

经营与管理 2024年

作者：郑林怡夏业茂南京林业大学经济管理学院南京林业大学理学院

基于网络采集的电商平台在线评论数据，以防晒产品为例，利用文本挖掘技术进行数据预处理并搭建种子词汇提取特征词权重，结合熵权法构建的喜好度指标建立主成分回归模型，探讨主客观因素对消费者喜好度的影响效果。结果表明：除润泽度... 详细信息

基于网络采集的电商平台在线评论数据，以防晒产品为例，利用文本挖掘技术进行数据预处理并搭建种子词汇提取特征词权重，结合熵权法构建的喜好度指标建立主成分回归模型，探讨主客观因素对消费者喜好度的影响效果。结果表明：除润泽度外，提取的肤感、防晒指数、安全性等5个主成分对喜好度均产生显著正向影响，其中肤感体验是第一需求，尤其是涂抹性、吸收速度，其次是香气、安全性。产品研发者应着重关注产品的基础性能，而非一昧追求功效的多元化，敏锐洞察并立足消费者需求寻求产品优化路径。

关键词：电商评论文本挖掘 TF-IDF 熵权法

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带有多重分类变量的潜变量模型的可识别性

应用数学 2022年第2期35卷 302-316页

作者：勾建伟夏业茂南京林业大学理学院江苏南京210037

潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对... 详细信息

潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对类别界定.然而该方法存在一个弱点:观察似然或模型存在确定性问题.模型缺乏识别性必然会对估计构成影响.本文对带有多重二分、有序和/或无序分数据的潜变量模型的模型识别问题,提出一种基于模型的识别方法,给出了一些有用的结果,特别是在建立因子分析模型和/或结构方程模型解释多重响应变量之间的相关性时.这些条件利用模型结构并保持了不同类型参数的相互分离性,这从理论和应用角度来看都较为方便.

关键词：多重分类变量模型确定潜变量模型实证因子分析模型结构方程模型

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两部分潜变量模型的变分贝叶斯推断

系统科学与数学 2023年第4期43卷 1039-1068页

作者：廖雪丽陈金叶张琪夏业茂南京林业大学理学院南京210037 南京林业大学经济管理学院南京210037

两部分潜变量模型是一种被广泛用于探索半连续数据中不可观测异质性的统计方法.文章对两部分潜变量建立变分贝叶斯推断程序.相比于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样方法,变分贝叶斯方法具有计算速度快、可提供确定性解等优点.利用Logistic... 详细信息

两部分潜变量模型是一种被广泛用于探索半连续数据中不可观测异质性的统计方法.文章对两部分潜变量建立变分贝叶斯推断程序.相比于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样方法,变分贝叶斯方法具有计算速度快、可提供确定性解等优点.利用Logistic模型一个随机表示,构造了一个适当的变分分布族来近似后验.变分分布通过坐标上升变分算法获得;给出了变分参数的更新计划,建立了变量选择和模型评价贝叶斯程序.经验结果展示了该方法的有效性和实用价值.

关键词：两部分潜变量模型变分贝叶斯平均场族贝叶斯变量选择家庭金融调查

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两部分混合回归模型的贝叶斯推断

应用数学 2019年第1期32卷 81-93页

作者：夏业茂南京林业大学理学院江苏南京210037

两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分... 详细信息

两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分析.Polya-Gamma先验被用来对logistic模型进行拟合,同时,Stick-breaking先验用于随机权.这些有助于加速后验抽样.本文对可卡因数据展开实证分析.

关键词：两部分有限混合模型 Polya_Gamma先验 Stick-breaking先验参数/非参数贝叶斯拟合

带有缺失数据的纵向隐马尔可夫因子模型的贝叶斯分析

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应用数学 2017年第2期30卷 457-468页

作者：夏业茂陈宣南京林业大学理学院江苏南京210037 南京林业大学经济管理学院江苏南京210037

隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,对缺失的数据提出了一个建模.使用一个多项模型去拟合缺失数据指标,并提出用一系列一维条件分布的联合分... 详细信息

隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,对缺失的数据提出了一个建模.使用一个多项模型去拟合缺失数据指标,并提出用一系列一维条件分布的联合分布来建模.每个一维条件分布不仅取决于当前变量的观测值,而且也糅合以前的观测值和丢失的信息.在贝叶斯框架内,马尔可夫链蒙特卡罗方法用于实现后验分析.带有Metropolis-Hastings算法的Gibbs采样器被用来从相关的满条件分布中抽取随机样本.后验推断基于这些模拟观测值进行展开.我们进行了模拟研究.实证结果表明,所提出的方法在模型是正确指定时是十分有效的,而且对模型偏移也具有一定的稳健性.

关键词：隐马尔可夫模型因子分析模型缺失机制 MCMC抽样 Gibbs抽样器

实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较（英文）

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应用概率统计 2016年第2期32卷 157-183页

作者：夏业茂刘应安南京林业大学应用数学系南京210037

为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.L_v测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数... 详细信息

为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.L_v测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据似然的计算.经验结果显示了方法的有效性.

关键词：因子分析模型有限维Drichlet过程先验分块吉布斯抽样器模型比较

评价多水平因子分析模型的异质性:半参数贝叶斯方法

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应用数学学报 2015年第4期38卷 751-768页

作者：夏业茂勾建伟南京林业大学理学院应用数学系南京210037

数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差结... 详细信息

数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差结构参数的分布赋予折断的Dirichlet过程先验.在贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗框架内,分块Gibbs抽样器被用来执行后验分析.统计推断的基础上进行这些观察的经验分布.仿真研究表明,忽略了非均质参数之间的联系会导致不变参数估计产生严重的偏差.

关键词：多水平因子分析模型 MCMC算法分块Gibbs抽样器折断Dirichlet过程先验

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Dirichlet过程及其研究进展

数学进展 2017年第5期46卷 641-666页

作者：夏业茂刘应安南京林业大学理学院南京江苏210037 南京林业大学经济与管理学院南京江苏210037

非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和... 详细信息

非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和总结,并就Dirichlet过程在潜变量模型中的应用做了介绍.

关键词：非参数贝叶斯 Dirichlet过程 Pdlya urn抽样 Sethurmann表示 Dirichlet混合过程相依Dirichlet过程马尔可夫链蒙特卡洛分块Gibbs抽样器

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均值方差结构模型的渐近稳健推断(英文)

应用概率统计 2011年第4期27卷 399-409页

作者：夏业茂刘应安南京林业大学应用数学系南京210037

均值方差模型广泛应用于行为、教育、医学、社会和心理学的研究.经典的极大似然估计对于异常点和分布扰动易受影响.本文基于目标函数最小化给出稳健估计,并基于稳健偏差提出模型拟合.

关键词：均值方差模型拟合优度检验稳健偏差