基于离散选择模型的顾客选择偏好分析

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用户偏好分析与个性化推荐模型研究

用户偏好分析与个性化推荐模型研究随着互联网的发展和移动设备的普及，人们已经离不开网上购物、看视频等各种网络服务。

但是，如何让这些服务更加贴心和个性化呢？针对这个问题，现在业内普遍采用用户偏好分析和个性化推荐模型。

本文将对这两个概念进行介绍，并探讨它们在实践中的应用。

一、用户偏好分析用户偏好分析指的是通过对用户历史数据、行为数据进行收集、分析，形成用户特征标签，进而找到用户潜在的需求和喜好。

目前常用的数据来源包括用户点击数据、用户观看历史、浏览历史、购买记录等。

根据这些数据，可以进行分析和挖掘，推断出用户的喜好、爱好、生活习惯等因素。

通过对用户的行为信息进行了解和分析，企业可以得到更多的市场信息，同时根据用户的需求，提供更加个性化的产品和服务。

用户偏好分析包括数据采集、数据挖掘和数据应用三个环节。

首先，需要收集用户的数据，主要通过大数据采集和处理技术实现。

其次，对数据进行挖掘，通常采用机器学习和数据挖掘算法，对数据进行分析和建模。

最后，通过应用系统将模型嵌入到产品中进行推荐。

二、个性化推荐模型个性化推荐模型是基于用户偏好分析的基础上进行的，它的核心目标是根据用户的个性化需求，提供个性化的服务。

个性化推荐主要有两种方式：基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。

基于内容的推荐，通过分析用户的兴趣和行为记录，建立用户兴趣模型。

然后，以用户当前需求为基础，通过对兴趣模型的查找、过滤和排序，提供最适合用户的推荐结果。

基于协同过滤的推荐，主要是基于用户群体行为的相似性进行推荐。

根据用户的相似度，将其他用户的行为历史和偏好关系映射到当前用户，然后根据推荐算法，为用户提供最适合的推荐结果。

三、用户偏好分析与个性化推荐模型的应用用户偏好分析和个性化推荐模型已经广泛应用于各种互联网企业和服务领域。

下面将介绍一些应用场景。

1、电商行业在电商行业的应用中，时下非常流行的“为你推荐”就是个性化推荐的一个典型例子。

在用户进行购买时，根据用户的浏览记录、搜索记录、购买记录等等，针对其个性化需求，提供最符合其需求的商品推荐。

离散选择实验应用于2型糖尿病患者治疗偏好的文献分析

离散选择实验应用于2型糖尿病患者治疗偏好的文献分析作者：刘世蒙李顺平杨毅唐程翔陈英耀来源：《中国药房》2020年第20期摘要目的：为2型糖尿病患者的临床治疗和药物经济学研究提供参考。

方法：以“离散选择”“糖尿病”“Discrete choice”“Discrete ranking”“Conjoint analysis”“Diabetes mellitus”“Type2”“Type 2 diabetes mellitus”“Non-insulin-dependent diabetes mellitus”等为关键词，收集自建库起至2019年12月在中国知网、万方、PubMed、Web of Science等国内外数据库中发表的中英文文献，从属性与水平、DCE选项集、数据质量、样本量、计量经济学分析以及患者偏好结果等6个方面对离散选择实验（DCE）在2型糖尿病患者治疗偏好领域中的应用情况进行梳理总结。

结果与结论：共检索到相关文献295篇，其中有效文献30篇。

药物管理、血糖控制和低血糖事件是被纳入次数较多的属性;通常采用D-高效设计、D-最优设计或正交设计生成DCE选项集;问卷数据质量可通过问卷内部效度进行检验;样本量一般使用拇指法则进行计算;条件Logit模型、多项Logit模型以及混合Logit模型是最常使用的数据分析模型。

相较于轻微的低血糖事件，患者的治疗选择更容易受血糖控制的影响，但当低血糖事件发生在夜间或者程度较重时，患者的治疗偏好往往会发生改变;多数研究纳入了药物管理相关属性，但其并非影响患者治疗偏好的主要因素，且与患者既往服药史密切相关。

DCE已被广泛应用于国外2型糖尿病的相关研究中，但在我国应用不多。

DCE的数据质量较难控制，虽然构建复杂计量经济学模型的趋势在逐渐上升，但多数研究仍未就样本量确定方法、选项集设计原理、质量控制选项等设计细节予以充分的介绍，且部分研究存在属性數量过多、水平间距过大或过小等不足。

用户偏好分析算法研究与应用

用户偏好分析算法研究与应用第一章：导言随着电商平台的普及，越来越多的商家开始对用户偏好进行分析，以便更好地针对不同用户群体提供商品和服务。

用户偏好分析算法在这种背景下应运而生，并迅速成为社交网络、电商平台、新闻媒体等行业中不可或缺的技术手段。

本文将介绍用户偏好分析算法的研究与应用。

第二章：用户偏好分析算法2.1 协同过滤算法协同过滤算法是目前应用最广泛的用户偏好分析算法之一。

它基于用户行为、商品属性、关注度等信息，通过分析相似用户的偏好信息，为用户推荐商品。

协同过滤算法可以分为基于邻居的协同过滤和基于矩阵分解的协同过滤两类。

2.2 决策树算法决策树算法将用户行为与商品属性建立关联，通过构建决策树模型，根据不同的分支条件，对商品进行分类，为用户推荐商品。

2.3 聚类算法聚类算法基于相似度度量，将用户划分到不同的群体中，然后分析每个群体的偏好信息，为不同的用户群体提供相应的商品和服务。

2.4 深度学习算法深度学习算法基于神经网络，在协同过滤、决策树和聚类等算法的基础上，引入深度学习的理论和算法，对用户偏好信息进行分析和挖掘，以提供更加准确的商品推荐服务。

第三章：用户偏好分析算法的应用3.1 社交网络随着社交网络的发展，用户偏好分析算法在社交网络中的应用日趋广泛。

例如，微博、微信等社交网络平台利用用户信息及历史行为，对用户进行分析，为用户提供更加准确、个性化的服务。

3.2 电商平台电商平台是用户偏好分析算法广泛应用的领域之一。

通过分析用户的购物历史、收藏、评价等信息，可以更好地为不同的用户群体提供商品和服务。

3.3 新闻媒体新闻媒体在用户偏好分析算法方面的应用也日趋普及。

通过分析用户点击、阅读、分享等信息，可以更好地为用户提供个性化的信息服务。

第四章：用户偏好分析算法的发展趋势4.1 多算法融合多算法融合是当前用户偏好分析算法的发展趋势之一。

由于不同的算法在不同的场景下有各自的优劣势，多算法融合可以更好地利用不同算法的优点，提高推荐的准确性和实用性。

基于大数据分析的消费者行为与偏好研究

基于大数据分析的消费者行为与偏好研究随着科技的不断发展和普及，数字化的生活方式越来越普及，我们的消费方式和购买行为也已经发生了很大的变化。

如何抓住消费者的变化趋势，深入分析其行为和偏好，是企业日常运营和战略规划的重要考虑因素，而大数据分析技术的应用，正成为帮助企业了解消费者行为和偏好的重要工具。

一、什么是大数据分析大数据分析是一项基于云计算、机器学习和数据挖掘等技术，对海量数据进行分析和注释的技术。

其核心目的是通过分析数据模式、趋势和特点，挖掘出潜在的商业机会和问题，从而帮助企业优化运营和制定战略规划。

二、大数据分析在消费者行为与偏好研究中的应用1.消费行为分析通过大数据分析技术，可以对消费者行为进行深入的研究，包括消费者的购买习惯、购买时段、购买渠道、购买力等，以及消费者对产品销售等各个环节的反应和评价。

通过这些数据，企业可以根据不同的市场需求和消费者特点来制定不同的销售策略，为消费者提供更好的服务和产品。

2.消费者偏好分析消费者偏好分析是指通过大数据技术，对消费者行为、口味、兴趣等多方面因素进行分析和研究，以了解消费者的喜好和需求，从而为企业提供更有针对性的服务和产品，提高网络营销的效果。

3.客户细分分析通过大数据分析技术，可以将消费者根据其行为、偏好和需求进行细分，将相同的消费者分为一组，从而为企业提供个性化的引导和服务，以更好地满足不同消费者群体的需求。

三、大数据分析在企业营销中的应用通过对消费者行为和偏好进行分析，企业可以在广告投放和市场推广等方面进行精准定位和策略制定。

除此之外，企业还可以通过预测消费者行为和偏好的趋势来调整营销策略和产品定位，提高企业的效益和市场竞争力。

四、未来大数据分析的发展趋势在未来，随着人工智能和物联网等技术的不断发展和普及，大数据分析技术将变得更加成熟和完善，对企业的价值和重要性也将变得越来越重要。

而对于消费者行为和偏好的研究，也将成为企业重要的考虑因素，在企业的运营和发展中起到越来越重要的作用。

离散选择实验适用条件

离散选择实验适用条件全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离散选择实验是一种常用的研究方法，用于探究人们在面临不同选择时的偏好和决策过程。

在进行离散选择实验时，需要考虑一些适用条件，以确保实验结果的可靠性和有效性。

本文将介绍离散选择实验的适用条件，并探讨如何在实验设计和数据分析中充分考虑这些条件。

离散选择实验适用于研究人们在面临离散选择时的偏好和决策过程。

在实验中，被试通常需要从几个不同的选项中选择一个最喜欢的选项，这种离散化的选择模式更容易探究被试的偏好和决策过程。

如果研究的问题涉及到消费者偏好、产品特性评估或政策选择等领域，离散选择实验是一个理想的工具。

离散选择实验适用于研究需要控制实验条件和操纵变量的情况。

在实验中，研究者可以精确地设计实验条件和不同的选项，以确保实验结果的有效性和可靠性。

通过控制实验条件，研究者可以排除外部因素的干扰，更好地研究被试的选择行为。

离散选择实验适用于研究需要定量化测量选择行为和偏好的情况。

通过离散选择实验，研究者可以量化被试对不同选项的偏好程度，进而进行统计分析和模型建立。

这种定量化的测量方式可以更准确地反映被试的选择行为，为研究者提供有力的数据支持。

离散选择实验适用于研究需要探究选择行为背后机制和影响因素的情况。

通过离散选择实验，研究者可以研究选择行为的背后机制和潜在的影响因素，从而揭示选择偏好和决策过程的内在规律。

这种深入分析可以为理解人们的选择行为提供重要线索，为未来的决策和政策制定提供参考。

第二篇示例：离散选择实验是一种常用的实验设计方法，用于研究人们在特定情境下做出选择的行为。

这种实验设计主要基于现实世界中的决策状况，通过控制变量和操纵影响选择的因素，来探究人们在不同选择条件下的偏好和行为。

离散选择实验的设计和实施需要遵循一些适用条件，以确保实验结果的有效性和可靠性。

适用条件之一是实验目的明确和具体。

在设计离散选择实验时，研究者需要明确实验的目的和研究问题，确定研究对象及其行为选择的范围和特征。

面向产品设计改进的顾客偏好分析与预测

面向产品设计改进的顾客偏好分析与预测产品设计是一个关键的环节，它直接影响着产品的受欢迎程度和市场竞争力。

为了提高产品设计的成功率，我们需要准确地了解顾客的偏好。

然而，顾客的喜好是多变的，因此，对顾客的偏好进行分析和预测就显得尤为重要。

本文将探讨如何面向产品设计改进进行顾客偏好分析和预测的方法与技巧。

一、数据收集与整理要进行有效的顾客偏好分析和预测，首先要收集和整理大量的相关数据。

可以从多个渠道获取数据，如市场调研、顾客调查问卷、社交媒体等。

这些数据可以包括顾客对现有产品的评价、购买记录、喜好标签等。

收集到的数据需要经过整理和清洗，以保证数据的准确性和可用性。

二、数据分析与挖掘在数据收集和整理完成后，接下来需要进行数据分析与挖掘。

通过运用统计学和机器学习技术，可以对数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的规律和模式。

其中，一种常用的分析方法是聚类分析，它可以将顾客分成不同的群组，每个群组代表一种特定的顾客偏好。

另外，关联规则分析可以帮助我们发现不同产品特征之间的相关性，从而提供改进产品设计的思路。

三、用户画像建立通过分析数据，我们可以得到不同群组的顾客偏好特征。

将这些特征进行整合和概括，可以建立用户画像，即对各类顾客的综合描述。

用户画像包括了顾客的年龄、性别、地域、消费习惯、喜好等信息。

通过用户画像，我们可以更深入地理解不同群组的顾客需求，从而有针对性地进行产品设计改进。

四、模型构建与预测在得到用户画像后，可以基于现有数据构建预测模型，来预测顾客对新产品的喜好程度。

常用的预测模型包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

这些模型可以根据用户画像和产品特征进行训练，得到一定的准确度。

通过模型的预测结果，可以判断产品设计的可行性和受欢迎程度，并对产品做出相应的调整和优化。

五、市场测试与反馈在产品设计改进的过程中，市场测试和顾客反馈是至关重要的环节。

通过推出试制品或小批量生产的产品进行市场测试，可以获取真实的用户反馈。

第五周：离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析

第五周：离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析离散选择模型（Discrete Choice Model），也叫做基于选择的结合分析模型（Choice-Based Conjoint Analysis,CBC），是一种非常有效且实用的市场研究技术。

该模型是在实验设计的基础上，通过模拟所要研究产品/服务的市场竞争环境，来测量消费者的购买行为，从而获知消费者如何在不同产品/服务属性水平和价格条件下进行选择。

这种技术可广泛应用于新产品开发、市场占有率分析、品牌竞争分析、市场细分和价格策略等市场营销领域。

同时离散选择模型也是一种处理离散的、非线性的定性数据的复杂高级多元统计分析技术，它采用Multinomial Logit Model进行数据统计分析。

根据Sawtootch公司调查显示：在市场研究中，CBC方法正在快速增长，应用比传统的结合分析（联合分析）应用更多！离散选择模型主要用于测量消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择。

通常是在正交实验设计的基础上，构造一定数量的产品/服务选择集（Choice Set），每个选择集包括多个产品/服务的轮廓（Profile），每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性(Attributes)以及赋予每一个属性的不同水平（Level）组合构成。

例如消费者购买手机的重要属性和水平可能包括：品牌（A，B，C）、价格（1500元，1750万元，2000元）、功能（短信，短信语音，图片短信）等，离散选择模型是测量消费者在给出不同的产品价格、功能条件下是选择购买品牌A，还是品牌B或者品牌C，还是什么都不选择。

离散选择模型的一个重要的假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和作选择判断；另一个基本假定是：消费者的选择行为要比偏好行为更接近现实情况。

它与传统的全轮廓结合分析（Full Profiles Conjoint Analysis）都是在全轮廓的基础上采用分解的方法测量消费者对某一轮廓（产品）的选择与偏好，对构成该轮廓的多个属性和水平的选择与偏好，用效用值（Utilities）来描述。

基于机器学习的用户偏好分析与个性化推荐

基于机器学习的用户偏好分析与个性化推荐用户偏好分析与个性化推荐是基于机器学习的一个重要应用领域。

随着互联网的快速发展和大数据的涌现，用户个性化需求的实现已经成为各行业的迫切需求。

本文将介绍机器学习在用户偏好分析与个性化推荐中的应用，并讨论相关方法和技术。

首先，我们需要明确用户偏好分析的含义。

用户偏好是用户对产品、服务或信息的喜好程度，是用户需求背后的心理因素。

而用户偏好分析的任务就是对用户偏好进行挖掘和分析，以便为用户提供更加个性化的推荐服务。

在机器学习领域，用户偏好分析与个性化推荐主要借助于推荐系统来实现。

推荐系统是一种通过分析用户行为和偏好，从大量的数据中挖掘有价值的信息，为用户提供个性化推荐的系统。

推荐系统的核心任务是基于用户的历史行为数据和其他辅助信息，利用机器学习算法建立模型，预测用户对未知物品的兴趣度，从而给用户进行个性化推荐。

机器学习在用户偏好分析与个性化推荐中扮演着重要角色。

首先，通过机器学习算法可以对用户的行为数据进行挖掘分析，包括用户点击数据、购买记录、评分数据等，从中提取用户的偏好信息。

例如，在电商平台上，可以通过机器学习算法分析用户的购买历史和点击记录，挖掘出用户对不同品类商品的偏好，进而给用户推荐相似的商品。

其次，机器学习还可以构建用户画像，对用户的特征进行建模和分析。

用户画像是对用户的全面描述，包括用户的个人信息、兴趣领域、社交关系等。

通过机器学习算法可以从用户的行为数据和其他辅助信息中，提取出用户的特征信息，进而建立用户画像。

例如，在社交媒体平台上，可以通过机器学习算法分析用户的发帖行为、点赞行为等，从中推断出用户的兴趣领域和社交关系，有针对性地给用户推荐相关的内容或用户。

此外，机器学习还可以应用于个性化推荐算法的构建。

个性化推荐算法是推荐系统的核心，其目标是根据用户的兴趣和偏好，预测用户对未知物品的喜好，并为用户提供个性化的推荐。

机器学习算法可以从大量的用户行为数据中学习到用户的偏好模式，进而基于此进行个性化的推荐。

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究一文献综述二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。

该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。

企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。

对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。

本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。

饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。

波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。

对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。

聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。

1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。

在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。

2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。

3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。

比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。

而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。

第五周：离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析

这种技术可广泛应用于新产品开发、市场占有率分析、品牌竞争分析、市场细分和价格策略等市场营销领域。

同时离散选择模型也是一种处理离散的、非线性的定性数据的复杂高级多元统计分析技术，它采用Multinomial Logit Model进行数据统计分析。

我国药学本科毕业生工作偏好研究基于离散选择实验

三、样本与数据收集
我们选取了我国某著名药学院校的2019届本科毕业生作为研究对象，通过在线问卷的方式收集数据。共发放问卷500份，回收有效问卷480份。数据收集时间为2023年3月至4月。
四、结果与分析
1、工作偏好分析
根据离散选择实验的结果，我国药学本科毕业生最偏好的工作类型是制药企业（37%），其次是科研机构（21%）和医院药局（18%）。而药品零售店和其他行业的选择比例较低。这表明，毕业生更倾向于在制药企业和科研机构寻找就业机会。
五、结论
本研究通过对我国北方地区卫生管理本科毕业生就业偏好的研究，揭示了他们在就业选择时的考虑因素。通过离散选择实验分析，我们可以更好地理解毕业生的就业偏好及其影响因素。这为相关政策制定提供了科学依据，有助于推动我国卫生管理行业的健康发展。也对毕业生在选择工作时提供了有益的参考。
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二、方法
本研究采用问卷调查的方式，以我国北方地区的卫生管理本科毕业生为研究对象。问卷主要包括个人信息和就业偏好两部分。离散选择实验是一种基于随机实验的方法，可以有效地模拟个体的选择行为。本研究采用该方法对毕业生的就业偏好进行分析。

三、结果
通过问卷调查，我们收集到了大量的数据。离散选择实验分析结果显示，我国北方地区卫生管理本科毕业生在就业选择时，更倾向于以下几个方面：
参考内容
一、引言
随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，卫生管理行业的需求逐渐增大。特别是在我国北方地区，卫生管理本科毕业生的就业前景广阔。然而，他们在选择就业时，会受到各种因素的影响。本研究旨在通过离散选择实验分析，探讨我国北方地区卫生管理本科毕业生在就业选择时的偏好，为相关政策制定提供科学依据。
1、完善职业规划教育：高校应加强药学本科生的职业规划教育，引导学生理性看待就业市场，明确自身的兴趣和优势，制定合适的职业规划。

基于Lasso-LDA的酒店用户偏好模型

第３８卷第２期计算机应用与软件Ｖｏｌ３８Ｎｏ．２２０２１年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０２１基于ＬａｓｓｏＬＤＡ的酒店用户偏好模型赵志杰　刘　岩　张艳荣　周婉婷　孟令跃（哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院　黑龙江哈尔滨１５００２８）（哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室　黑龙江哈尔滨１５００２８）收稿日期：２０１９－０９－０２。

教育部人文社会科学研究项目（１８ＹＪＡＺＨ１２８）。

赵志杰，教授，主研领域：图像处理，电子商务。

刘岩，硕士生。

张艳荣，副教授。

周婉婷，硕士生。

孟令跃，硕士生。

摘　要随着首个在线旅游数据生态共建倡议书的发布，在线评论数据更加真实、准确地表达顾客的客观感受，成为商家和消费者情报的重要来源。

结合ＬＤＡ、ＴＦＩＤＦ算法获取不同类型酒店客户评论特征权值，采用ＡｉｐＮＬＰ获得情感倾向性估计值。

利用Ｌａｓｓｏ算法进行特征筛选构建基于ＬａｓｓｏＬＤＡ的用户偏好模型，将该模型应用于携程网上五种类型用户的偏好分析中。

研究结果表明，与传统的多元线性回归及岭回归相比，该模型有更好的预测效果。

关键词酒店用户偏好　ＬＤＡ　ＴＦＩＤＦ　Ｌａｓｓｏ　情感分析中图分类号　ＴＰ３９９文献标志码　ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２１．０２．００４ＨＯＴＥＬＵＳＥＲＰＲＥＦＥＲＥＮＣＥＭＯＤＥＬＢＡＳＥＤＯＮＬＡＳＳＯＬＤＡＺｈａｏＺｈｉｊｉｅ　ＬｉｕＹａｎ　ＺｈａｎｇＹａｎｒｏｎｇ　ＺｈｏｕＷａｎｔｉｎｇ　ＭｅｎｇＬｉｎｇｙｕｅ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｈａｒｂｉｎ１５００２８，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）（ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｍｍｅｒｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｈａｒｂｉｎ１５００２８，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔｏｎｌｉｎｅｔｏｕｒｉｓｍｄａｔａｅｃｏｌｏｇｙｃｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｐｏｓａｌ，ｏｎｌｉｎｅｃｏｍｍｅｎｔａｒｙｄａｔａｍｏｒｅｔｒｕｔｈｆｕｌｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｅｘｐｒｅｓｓｃｕｓｔｏｍｅｒｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｅｅｌｉｎｇｓ，ａｎｄｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｏｕｒｃｅｏｆｂｕｓｉｎｅｓｓａｎｄｃｏｎｓｕｍｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｂｉｎｅｄＬＤＡａｎｄＴＦＩＤＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｈｏｔｅｌｃｕｓｔｏｍｅｒｒｅｖｉｅｗｓ，ｔｈｅｎｕｓｅｄＡｉｐＮＬＰｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｅｓ．ＴｈｅＬａｓｓｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｆｉｌｔｅｒｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＬａｓｓｏＬＤＡ，ｗｈｉｃｈｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆ５ｔｙｐｅｓｏｆｕｓｅｒｓｏｎＣｔｒｉｐ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｕｌｔｉｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｒｉｄｇｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ｔｈｅｈｏｔｅｌｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＨｏｔｅｌｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ＬＤＡ　ＴＦＩＤＦ　Ｌａｓｓｏ　Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ０　引　言互联网与新兴信息技术的快速发展使得人们不再只是信息的传递者同时也是信息的创造者。

酒店业的顾客偏好与服务优化数据分析

酒店业的顾客偏好与服务优化数据分析近年来，随着旅游业的蓬勃发展，酒店业成为了人们出行的重要组成部分。

然而，在竞争日益激烈的市场环境下，酒店业要想保持竞争力，了解顾客的偏好并不断优化服务是关键所在。

数据分析作为一项有效的工具，为酒店业提供了宝贵的洞察力，本文将从数据分析的角度探讨酒店业的顾客偏好与服务优化。

一、顾客偏好数据分析1. 市场细分分析在了解顾客偏好前，首先需要对市场进行细分。

通过数据分析，可以将顾客按照年龄、性别、地域等维度进行划分，进而根据不同细分市场的特点来定制酒店的服务。

例如，针对青年旅客，可以在酒店中配置休闲娱乐设施；对于商务旅客，可以提供高速网络和会议场所。

2. 用户评价情感分析用户评价是了解顾客偏好的重要来源之一。

可以通过数据分析技术，对用户在社交媒体上的评价进行情感分析，了解他们对酒店服务的满意度和不满意的方面。

通过从大量的用户评价中提取关键词和情感词，可以洞察到顾客对酒店服务的偏好和改进的方向，并及时采取措施，提升服务质量。

3. 消费行为分析顾客的消费行为数据是一项十分重要的资源。

酒店可以通过数据的挖掘和分析，了解顾客的消费特征，例如入住频率、消费水平等。

通过对消费行为数据的分析，可以为酒店制定有针对性的市场策略，如推出会员制度、提供个性化服务等，从而更好地满足顾客的需求与偏好。

二、服务优化数据分析1. 消费者满意度分析消费者满意度是衡量酒店服务质量的重要指标，也是顾客是否会再次选择该酒店的关键因素之一。

通过对消费者满意度进行数据分析，可以找出影响满意度的关键要素，从而有针对性地进行改进。

例如，通过分析订单取消率高的原因，酒店可以更好地了解顾客的需求并提供更为灵活的预订政策。

2. 售后服务分析售后服务是酒店服务质量的延伸，对于顾客的满意度至关重要。

通过数据分析，可以对售后服务进行监控和评估，了解顾客对售后服务的满意度以及存在的问题和改进的空间。

酒店可以通过建立售后服务相关指标，并及时采取措施进行调整，提高服务水平。

基于离散选择模型DCM的产品差异市场分析

基于离散选择模型DCM的产品差异市场分析基于离散选择模型DCM 的产品差异市场分析[摘要] 本⽂从计量经济学的⾓度，利⽤离散选择模型对产品差异市场进⾏了研究，在消费者异质性需求和⼚商异质性能⼒假设下，利⽤消费者产品性能边际效⽤递减规律推导出产品性能消费者收益函数，利⽤产品性能边际成本递增规律推导出产品性能⼚商成本关系函数，最后得到消费者需求弹性和⼚商在最⼤创造价值的产品性能决策点。

[关键词] 离散选择模型、消费者需求异质性、消费者剩余、产品差异市场⼀、引⾔个性张扬带来需求的差异性，导致现实中的市场⼤多是产品和服务存在差异的市场。

同时随着信息技术尤其是数据计算技术和数据库及储存技术的发展，研究⼈员对市场的微观数据进⾏计算分析研究成为可能，⽐如数据库营销、数据挖掘和客户关系管理等（Jiawei Han,2001;Alex Berson,2001），因此对产品差异市场进⾏深⼊研究的必要性和可能性均已具备。

这⽅⾯的研究在不同专业领域⾥有不同的发展，在计量经济学领域的分析⽅法中，离散选择模型（Discrete Choice Model ）是其中的⼀⽀（McFadden, Daniel,1974）。

基于离散选择模型进⾏统计分析并严格推导产品差异市场上的消费者需求弹性和⼚商产品性能决策的⽂献并不多见，本⽂就以离散选择模型为基础，导出在产品差异市场中的⼀些有意义的结论，为企业决策提供参考。

⼆、⼚商⽣产成本-产品性能分析产品性能（本⽂⽤性能代表产品除价格以外的⼀切特征，包括质量）是产品功能的使⽤表现品质，产品性能优劣由⽣产产品的成本和技术成熟程度即所处的周期决定的，在这⾥，技术包括产品技术和⽣产技术。

⼚商投⼊成本越⾼，技术周期越是往后，则产品性能品质越⾼，我们⽤q 来表⽰产品性能向量。

由技术替代规律可知，产品性能的提⾼都有⼀个极限，⽆论⼚商投⼊成本多⼤。

我们采⽤费希尔-普赖模型（吴贵⽣，2000）来表达产品性能跟时间t 的关系，这⼀曲线（t~q ）就是著名的技术⽣长曲线。

基于用户行为分析建立用户偏好模型

基于用户行为分析建立用户偏好模型我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。

那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好（偏好即兴趣）模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。

插叙一段像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。

我感觉涉及到算法模型时，对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。

因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。

本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络（可以是电信网络，互联网）上的行为。

概念解释实体域当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。

个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐。

比如对于阅读网站，实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。

其他还有，个性化音乐推荐，个性化电影推荐，个性化资讯推荐等。

用户行为用户在门户网站点击资讯，评论资讯，在社交网站发布状态，评论状态，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。

本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。

比如用户在图书域产生的行为有阅读，购买，评分，评论等。

兴趣主题用户的兴趣维度，同样是限定在某实体域的兴趣，通常可以以标签的形式来表示。

比如，对于图书阅读，兴趣主题可以是「悬疑」，「科技」，「情感」等等分类标签。

值得一提的是，兴趣主题，只是从用户行为中抽象出来的兴趣维度，并无统一标准。

比如qq阅读和豆瓣阅读的图书分类标签大不一样。

而兴趣维度的粒度也不固定，就像门户网站有「新闻」，「体育」，「娱乐」等一级分类，而新闻下有「国内」，「社会」，「国际」二级分类，娱乐下有「明星」，「星座」，「八卦」二级分类。

市场细分顾客偏好

市场细分顾客偏好市场细分是市场营销中的一项重要策略，它帮助企业更好地理解目标顾客群体，从而提供更加个性化和满足特定需求的产品或服务。

以下是一篇关于市场细分和顾客偏好的简短作文。

---**市场细分与顾客偏好：定制化服务的钥匙**在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想获得成功，必须深入了解其顾客的需求和偏好。

市场细分策略正是实现这一目标的有效工具。

通过将广泛的市场划分为具有相似需求和偏好的小群体，企业能够更精确地定位其产品和服务，满足不同顾客群体的特定需求。

首先，市场细分的基础是对顾客特征的深入分析。

这包括地理位置、年龄、性别、收入水平、生活方式以及购买行为等多个维度。

通过这些维度的分析，企业可以识别出不同的顾客群体，并针对每个群体制定相应的营销策略。

其次，顾客偏好是市场细分中的关键因素。

不同的顾客群体可能对产品的功能、设计、价格和品牌有不同的偏好。

例如，年轻消费者可能更注重产品的时尚性和创新性，而中老年消费者可能更看重产品的实用性和性价比。

了解这些偏好有助于企业设计出更符合目标顾客需求的产品。

再者，市场细分还能够帮助企业更有效地分配资源。

通过专注于特定的顾客群体，企业可以避免在广泛的市场推广中浪费资源，而是将营销预算和努力集中在最有可能产生回报的领域。

最后，市场细分还有助于企业建立更深层次的客户关系。

通过提供定制化的产品和服务，企业不仅能够满足顾客的即时需求，还能够建立起顾客的信任和忠诚度，从而在长期内获得稳定的市场份额。

总之，市场细分是企业理解和满足顾客需求的重要手段。

通过细分市场并关注顾客偏好，企业能够提供更加个性化的服务，增强市场竞争力，实现可持续发展。

---这篇作文简要介绍了市场细分的概念、重要性以及如何通过市场细分来满足顾客偏好，从而帮助企业在市场中取得成功。

快递企业选择影响因素与消费者选择偏好

快递企业选择影响因素与消费者选择偏好作者：胡小梅来源：《财讯》2016年第16期通过对快递消费者个人属性及快递企业选择意向的问卷调查，考虑消费者个人属性与快递企业技术经济特征，对消费者快递企业选择行为偏好进行刻画。

运用SPSS软件进行描述性统计，对总体样本、分年龄、分收入水平、分职业样本的快递企业选择影响因素重要性进行描述性统计，结果表明不同人群在进行快递企业选择时的关注要素及偏好存在区别。

据此反映消费者对快递企业的实际需求，从而为其合理调整企业运营策略提供依据。

快递企业选择影响因素意向调查选择偏好引言截至2015年初，我国各类快递企业已有11000余家。

快递企业逐渐趋于多元化，消费者进行物品寄递时可供选择的快递企业也随之增加。

近年来民营快递企业保持高速发展，其业务量和业务收入占比始终呈扩大趋势，民营快递企业逐步成为我国快递业务量主要承担者。

2015年在全国20家主要快递品牌中，顺丰、申通、圆通、中通、韵达、天天、汇通、宅急送、国通等民营品牌业务量合计占全部快递业务量的比重接近80%。

因此本文所选择的主要研究企业为顺丰、四通一达、天天共7家企业。

快递企业选择涉及众多因素，通过对消费者选择行为意向调查与选择偏好分析，可为快递企业优化服务水平提供依据。

影响因素分析消费者选择快递企业的影响因素包括消费者因素、物品类型与快递企业属性三方面。

（1）消费者视角消费者特征包括年龄、职业、收入水平等。

其中年龄、性别、职业等因素使不同顾客对各快递的属性产生不同认识和期望值，另一方面顾客的经济收入水平代表了个体的购买力，较大程度上决定了顾客选择快递企业的能力。

（2）物品视角根据以往研究及实际情况，寄递物品可分类如表1，根据物品的不同，消费者会选择最能满足物品寄递要求的快递企业进行寄件，以达到不同的服务要求。

（3）企业视角对已有研究中快递企业评价指标进行整理，通过与多位收发快递次数较为频繁的消费者访谈，选择个体消费者对快递企业的关注要素评价指标如表2。

mnl概率计算

mnl概率计算全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：mnl概率计算是一种重要的数学工具，广泛应用于统计学、经济学和其他领域。

MNL全称为多项式Logit模型（Multinomial Logit Model），是一种用于描述离散选择的概率模型。

在这个模型中，我们假设每个选择都有一个潜在的效用，而这些效用与选择的概率之间呈指数关系。

MNL概率计算的理论基础是Maxwell-Boltzmann分布和Gibbs 分布，在实际应用中，我们通常使用Logit函数来表征选择的概率。

Logit函数是一个S形函数，它可以将任意实数映射到(0,1)之间的概率值。

MNL模型的核心思想是，一个选择的概率与其效用值成正比，而效用值与概率之间呈线性关系。

在实际应用中，MNL模型常用于描述不同选择之间的竞争关系。

在市场调查中，我们可以使用MNL模型来分析消费者在不同产品之间的选择行为。

通过估计不同选择的概率，我们可以评估市场的竞争程度，以及消费者对不同产品的偏好程度。

MNL概率计算的一个重要应用是Logit回归分析。

Logit回归是一种用于估计离散选择模型的方法，它可以帮助我们揭示影响不同选择的因素。

通过Logit回归分析，我们可以确定哪些变量对选择概率的影响最大，从而为决策提供依据。

另一个重要的应用是强化学习（Reinforcement Learning）。

在强化学习中，我们希望通过不断试错来学习最优的决策策略。

MNL概率计算可以帮助我们建立一个选择模型，从而指导智能体在不同情境下做出最合适的决策。

MNL概率计算是一种强大的数学工具，它在多个领域都有着广泛的应用。

通过分析不同选择的概率，我们可以更好地理解人类行为和市场规律，为决策提供科学依据。

希望未来能够有更多的研究和应用将MNL概率计算推向新的高度，为社会发展做出更大的贡献。

第二篇示例：MNL概率计算是一种统计学中常用的方法，用于分析福概率分布和数据之间的关系。

该方法的全称是“多项逻辑回归模型”，主要应用于多分类问题。

基于大数据分析的用户偏好识别与个性化推荐研究

基于大数据分析的用户偏好识别与个性化推荐研究随着科技的发展和互联网的普及，大数据分析已经成为了商业领域中一项重要的技术手段。

在消费者的日常生活中，不论是购物、娱乐还是信息获取，个性化推荐系统已经逐渐走入人们的视野。

本文将探讨基于大数据分析的用户偏好识别与个性化推荐研究，并分析其意义和挑战。

一、用户偏好识别的意义在过去，企业和机构在销售和推广产品时，往往采用的是“一刀切”的方式，即同样的信息和服务推送给每个消费者。

然而，每个人的需求和喜好是不同的，一个人感兴趣的产品对另一个人来说可能毫无吸引力。

因此，通过大数据分析来识别用户的偏好，可以大幅提高推荐的精准度，从而提升用户的购物体验和满意度。

二、用户偏好识别的方法用户偏好识别是个性化推荐的关键环节，其方法多种多样。

其中，基于协同过滤的推荐算法是应用较广的一种。

该算法以用户的行为数据为基础，通过比较用户间的相似性来推荐相同兴趣的产品。

此外，基于内容的推荐算法和深度学习算法也为用户偏好识别提供了新的思路和技术支持。

三、个性化推荐的价值个性化推荐可以在众多商品中为用户提供个性化的推荐列表，减少用户的信息检索成本，提高用户对产品的满意度。

通过深入了解用户的需求和偏好，企业可以在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供更加贴近用户需求的产品和服务，从而获得更好的商业回报。

四、个性化推荐面临的挑战尽管个性化推荐在消费者和企业中都有广泛的应用，但其仍面临许多挑战。

首先，隐私保护问题需要引起重视。

个性化推荐离不开用户的个人信息，如何在保护用户隐私的同时进行数据分析仍然是一个难题。

其次，数据的质量和多样性也极大地影响着个性化推荐的效果。

如果数据不完整或者过于单一，推荐结果可能不准确或者缺乏创新性。

此外，推荐系统的透明度也是一个重要议题。

用户期望知道为什么会得到某些推荐结果，因此透明度的提高是一个重要的发展方向。

五、展望与结论随着大数据技术的迅速发展，个性化推荐系统也将变得更加智能化、精确化和个性化。