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多属性群决策的混合结构偏好识别与融合方法

中国管理科学 2016年第8期24卷 139-145页

作者：许成磊段万春孙永河昆明理工大学管理与经济学院云南昆明650093

为有效应对现有群决策偏好一致性检验方法的系列弊端,针对目前群决策情景所展现的决策导向多元、方案属性构成迥异和偏好结构复杂等特征,在解析群决策偏好一致性判定复杂性、刻画群决策偏好信息表征假设情景的基础上,对常规多属性群决... 详细信息

为有效应对现有群决策偏好一致性检验方法的系列弊端,针对目前群决策情景所展现的决策导向多元、方案属性构成迥异和偏好结构复杂等特征,在解析群决策偏好一致性判定复杂性、刻画群决策偏好信息表征假设情景的基础上,对常规多属性群决策问题进行公理化描述。依据从方案层面到属性层面的整体决策信息判定策略,给出决策导向层面的整体判断偏好一致性检验方法、决策群体偏好类型识别方法、同种偏好内部及偏好间累积判断偏差求解方法、偏好整体相对一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整策略。案例应用结果表明,上述所构建的方法和策略有效、可行,能够为决策导向多元、备选方案差异显著情景下的混合结构偏好一致性检验、调整与集结提供借鉴。

关键词：多属性群决策混合结构偏好偏好识别偏好融合

基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究

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南开管理评论 2019年第3期22卷 66-76页

作者：钱明辉徐志轩中国人民大学信息资源管理学院

准确识别消费者的品牌决策偏好有助于提升精准营销效率,避免推荐结果出现品牌歧视和低价竞争,有利于改善消费者体验。本文从个体消费者的品牌决策偏好出发,首先通过对微博中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析,实现品牌维度量... 详细信息

准确识别消费者的品牌决策偏好有助于提升精准营销效率,避免推荐结果出现品牌歧视和低价竞争,有利于改善消费者体验。本文从个体消费者的品牌决策偏好出发,首先通过对微博中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析,实现品牌维度量化。接着,基于机器学习算法开发出针对个体消费者品牌决策偏好的即时识别模型,对品牌选择行为进行预测;最后,对比基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果与基于消费者产品外部特征决策偏好的产品推荐结果,验证模型有效性。研究结果发现,对社交网络中的品牌口碑应用文本语义分析和情感倾向分析是实现品牌在不同维度量化的有效工具;运用机器学习算法模型可以在一定程度上识别出消费者的品牌决策偏好,且机器学习算法模型的性能相较于传统识别方法更为有效;基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果可以有效避免同质化产品的低价竞争,提高零售商利润。

关键词：机器学习偏好识别品牌决策

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有限偏好识别视角下的保障房分配方式研究

有限偏好识别视角下的保障房分配方式研究

基于层次耦合聚类的用户社区划分方法:以主题公园社交平台为例

第十五届全国计算机模拟与信息技术学术会议

作者：马辉民刘潇华中科技大学管理学院

随着近年来保障房大规模的动工兴建以及交付使用,如何科学有效地分配大量交付的保障房源是当前住房保障工作亟需解决的问题。针对此问题,本文依据需求偏好理论,分析了保障家庭对保障房的需求内容,并通过属性预期信息和偏好序信息两种不... 详细信息

随着近年来保障房大规模的动工兴建以及交付使用,如何科学有效地分配大量交付的保障房源是当前住房保障工作亟需解决的问题。针对此问题,本文依据需求偏好理论,分析了保障家庭对保障房的需求内容,并通过属性预期信息和偏好序信息两种不同信息载体对需求内容加以识别并量化表达。最后根据上述两种不同信息载体的自身特点,设计含有不同优化目标的统一住房分配模型,并以某市保障房分配为例对比分析了基于上述两种不同信息的分配结果。

关键词：保障房有限偏好偏好识别住房分配

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2023年第4期37卷 86-91页

作者：刁雅静吴嘉辉卢健王志英朱庆康江苏科技大学经济管理学院镇江212100

当前用户社区划分的研究较少关注对象与属性间的从属性关联,导致特征选择性能不高、精确度较低、鲁棒性较差以及运算量大的问题.文中在充分考虑用户和偏好主题词之间的关联影响关系的基础上,提出一种基于层次耦合聚类的用户社区划分方法... 详细信息

当前用户社区划分的研究较少关注对象与属性间的从属性关联,导致特征选择性能不高、精确度较低、鲁棒性较差以及运算量大的问题.文中在充分考虑用户和偏好主题词之间的关联影响关系的基础上,提出一种基于层次耦合聚类的用户社区划分方法,并通过4种分类算法的比较来确定最优阈值和实现偏好领域的最优划分.实验结果表明该方法具有较好的社交媒体用户偏好识别和社区划分性能,以分类评价指标AUC数值作为选取聚类阈值的标准,选取聚类阈值,极大的减少人为因素的影响.文中所提出的方法切实有效,有助于提升用户偏好识别和社区划分的相关性能.

关键词：偏好识别社区划分耦合聚类主题公园

基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究

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企业管理研究

企业管理研究 2019年第9期

作者：钱明辉徐志轩

准确识别消费者的品牌决策偏好有助于提升精准营销效率，避免推荐结果出现品牌歧视和低价竞争，有利于改善消费者体验。本文从个体消费者的品牌决策偏好出发，首先通过对微博中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析，实现品牌维... 详细信息

准确识别消费者的品牌决策偏好有助于提升精准营销效率，避免推荐结果出现品牌歧视和低价竞争，有利于改善消费者体验。本文从个体消费者的品牌决策偏好出发，首先通过对微博中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析，实现品牌维度量化。接着，基于机器学习算法开发出针对个体消费者品牌决策偏好的即时识别模型，对品牌选择行为进行预测；最后，对比基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果与基于消费者产品外部特征决策偏好的产品推荐结果，验证模型有效性。研究结果发现，对社交网络中的品牌口碑应用文本语义分析和情感倾向分析是实现品牌在不同维度量化的有效工具；运用机器学习算法模型可以在一定程度上识别出消费者的品牌决策偏好，且机器学习算法模型的性能相较于传统识别方法更为有效；基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果可以有效避免同质化产品的低价竞争，提高零售商利润。

关键词：机器学习偏好识别品牌决策

来源：人大复印报刊资料评论

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人大复印报刊资料

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基于数据挖掘的虚拟商品平台用户细分研究

基于数据挖掘的虚拟商品平台用户细分研究

作者：李鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

2019年新冠疫情爆发,我国居民的生活习惯和消费行为产生了翻天覆地的变化,尤其是虚拟商品消费行业受到了前所未有的推动。伴随着互联网经济的快速发展以及当前世界的状况和趋势,虚拟商品消费主义在是一个不可忽视的一个主题。Facebook... 详细信息

2019年新冠疫情爆发,我国居民的生活习惯和消费行为产生了翻天覆地的变化,尤其是虚拟商品消费行业受到了前所未有的推动。伴随着互联网经济的快速发展以及当前世界的状况和趋势,虚拟商品消费主义在是一个不可忽视的一个主题。Facebook更名为meta元宇宙更是确定了虚拟商品消费行业在信息时代的地位。抓住虚拟商品交易的发展机遇,不断地增强相关企业的核心竞争力,是我国虚拟商品消费行业在是否能够拉动经济增长的重要基础。对于虚拟商品消费行业,抓住虚拟商品消费者的需求能够有效的保证企业产品的有效创新,因此如何对消费者的需求进行获取、划分,根据用户需求进行数据分析是企业差异化营销的重要战略支持,也是本文的重点关注内容。本文通过对主题识别、情感分析、客户细分等相关研究内容进行了分类、总结与分析,基于SAO理论、粗/细粒度情感分析,运用大数据分析方法对客户进行了有效的细分,并对现有的情感分析粒度进行细化与改进,构建了相应的数据分析模型与指标维度体系。本文以第三方虚拟商品交易平台“网易BUFF”在各类下载平台上的在线评论为研究对象,选取2019年2月1日至2021年2月1日的数据进行分析。本文主要使用了主题识别、语义挖掘、情感分析、两步聚类法等数据分析方法进行了用户偏好划分以及用户细分研究,相关性验证分析为研究的流程以及分析结果提供保障。本文通过运用主题识别算法划分了用户偏好的产品特征因素,细粒度的情感分析对消费者的情感倾向方面进行了深度的挖掘,两步聚类法以及相关性验证对用户进行了整理与细分。研究结果表明,发现虚拟商品交易平台行业的消费者主要的需求来自于平台交易、运营、收费、竞争平台以及游戏平台相关的五个维度,并且五个维度的情感倾向对虚拟商品消费者评分具有正向的影响,同时消费者在竞争平台对比的方面上不会考虑平台收费问题,反而追求平台交易、运营等核心功能。本研究对虚拟商品消费群体的属性与需求分析,具有一定的参考价值和借鉴意义。基于本文研究结论,对我国的虚拟商品消费行业以及其他的相关互联网企业提出以下建议:加强对产品在线评论的挖掘,评论中能够有效识别用户所渴望的热点功能与技术要素;对用户群体进行细分,实现精准营销是当代互联网企业找准用户定位,开拓新兴市场的重要因素;采用用户反馈激励措施,保障在线评论的数量与质量;运用大数据分析方法与技术,以促进成本的降低和效益的提高。最终共同推动我国虚拟商品消费行业的发展及提高相关企业的核心竞争力。

关键词：虚拟商品交易偏好识别情感分析用户细分关联语义

基于马氏距离的模糊支持向量机及其在用户行为识别中的应用研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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科技视界 2015年第21期 113-115页

作者：焦裕朋山东科技大学数学与系统科学学院山东青岛266590

基于支持向量机的分类原理,对具有显著不平衡性的用户行为数据进行分析,旨在探索一种利用用户浏览商品网页时的行为特征,识别用户关于商品品牌购买偏好的方法。文章提出一种基于马氏距离的高维空间类中心隶属度构建方法,将该方法与支持... 详细信息

基于支持向量机的分类原理,对具有显著不平衡性的用户行为数据进行分析,旨在探索一种利用用户浏览商品网页时的行为特征,识别用户关于商品品牌购买偏好的方法。文章提出一种基于马氏距离的高维空间类中心隶属度构建方法,将该方法与支持向量机和基于欧式距离的高维空间类中心隶属度的模糊支持向量机进行比较,通过一组对比实验,证明该方法用于对用户行为偏好识别的有效性和优越性。

关键词：用户行为特征马氏距离模糊支持向量机非平衡数据偏好识别