网络环境下考虑目标顾客偏好的服务产品选择方法

随着互联网技术的发展,各类电商平台应运而生,所产生的在线评论有助于顾客在购买前更好地了解服务产品.然而,在线评论数量的巨大也为顾客带来负担.为了帮助目标顾客更好地借助在线评论从众多的同类型服务产品中找出符合其偏好的服务产品,文章提出一种考虑目标顾客偏好的服务产品选择方法.首先,根据相关电商平台上的在线评分和文本评论,采用K-Means算法确定服务产品的评价维度;其次,基于概率分布理论,确定基于在线评分的备选服务产品针对各评价标度的概率分布;然后,采用卷积神经网络对文本评论进行情感分类,进而确定基于文本评论的备选服务产品针对各评价标度的概率分布;进一步地,构建总体规范化评价值矩阵;之后,考虑目标顾客关于评价维度的偏好,确定评价维度的相对权重,并运用TODIM方法获得备选服务产品的排序结果;最后,以携程网上的在线评论为依据进行实例研究,说明了该方法的可用性.