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基于分形网络重整化的互联网服务质量特征画像研究

基于分形网络重整化的互联网服务质量特征画像研究

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作者：郭飞艳北京信息科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的繁荣发展,“互联网+”服务形成了一种新的服务形态,一大批基于互联网服务的企业应运而生。在日益激烈的互联网竞争环境下,合理测量并有针对性地提高自身的服务质量是互联网服务企业需要重点关注解决的问题。识别影响服务质... 详细信息

随着互联网的繁荣发展,“互联网+”服务形成了一种新的服务形态,一大批基于互联网服务的企业应运而生。在日益激烈的互联网竞争环境下,合理测量并有针对性地提高自身的服务质量是互联网服务企业需要重点关注解决的问题。识别影响服务质量的特征因素是测量提高服务质量的基础环节,但现有研究中仍缺乏客观统一的互联网服务质量特征挖掘方法,难以满足不断增长的互联网服务需求。在此背景下,如何客观识别互联网服务质量特征,合理测量互联网服务企业服务质量的发展水平成为了值得研究和关注的问题。在数据驱动环境下,使用互联网大数据,利用数据画像进行客体的特征提取与洞察洞见已成为当前热门的研究方向。因此,本文使用互联网服务质量评论文本数据,基于分形网络理论与方法,对互联网服务质量进行特征画像研究,以刻画互联网服务质量的真实发展水平,识别决定服务质量的个性化驱动特征和影响因素,为互联网服务企业服务质量的改善提供充分、细致、有针对性的信息支持。主要工作内容如下:(1)进行互联网服务质量特征画像理论分析。首先界定互联网服务质量特征画像的研究边界;其次了解特征画像的基本路径,并对画像的通用方法进行分析;再次明确基于分形网络重整化进行画像研究的原理;最后基于以上分析,确定互联网服务质量特征画像概念模型,为后续研究梳理出清晰的框架与路线。(2)设计互联网服务质量特征画像模型构建流程。基于概念模型框架,首先采集评论文本数据,构建文本关键词共现网络,并使用基于采样的盒子覆盖算法验证共现网络分形特征;其次定义边邻接熵和盒子距离,提出改进连续重整化算法(Modified Continuous Renormalization,简称MCR),使用MCR获取评论文本主题精细层次结构,完成层次化标签体系的构建;最后实现评论文本标签分类与情感分析,确定考虑数据不平衡的特征评分方法,完成服务质量特征评价与可视化展示。(3)开展互联网服务质量特征画像实证研究。选择在线购物、旅游出行、新闻资讯和信息搜索4个互联网服务行业及其代表性服务企业为实证研究主体,进一步验证互联网服务质量特征画像模型的可行性。基于模型构建的流程方法,采集大众点评网上的服务质量评论文本数据,并选择经典的服务质量评价模型维度与标签层次结构分析指标,对MCR识别的特征标签进行定性与定量分析,最后完成各行业及对应企业的特征评分计算与展示分析,为行业与企业服务质量的改善提高提出针对性建议。

关键词：互联网服务质量特征画像分形网络盒子覆盖连续重整化

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