一种基于偏好学习的方法，用于从在线评论中推断消费者的偏好

《Journal of Business Research》：A preference learning method to estimate consumer preferences from online reviews

消费者偏好学习基于多属性价值理论，通过优化模型和分类算法从在线评论中提取偏好结构，解决属性不一致、补偿效应建模及群体与个体偏好联合估计问题。研究创新性体现在首次整合属性权重、补偿系数及动态指标变量构建可解释模型，并验证其在酒店、餐饮、汽车领域的有效性。

　　消费者偏好是电子商务平台运营和市场策略制定中的关键要素。通过准确预测消费者偏好，企业能够更好地理解产品属性对购买决策的影响，从而优化产品设计、提升用户体验并增强市场竞争力。然而，随着市场数据的不断增长，传统的偏好测量方法面临诸多挑战，尤其是在处理海量、非结构化的在线评论时。因此，如何从这些评论中提取有价值的信息并构建可解释的偏好模型，成为当前研究的重要课题。

本文提出了一种基于多属性价值理论的偏好学习方法，旨在实现对消费者偏好的自动化提取。该方法通过构建一个能够反映消费者偏好的模型，将整体评分与属性级评论之间的关系进行有效整合。模型不仅考虑了属性的重要性，还涵盖了属性间的补偿效应以及不同评论中属性集合的不一致性。在实际应用中，这种模型能够帮助企业在不同决策场景下更准确地评估消费者对产品属性的偏好，为产品开发、个性化推荐和市场细分提供坚实的理论基础和实践指导。

当前，消费者偏好测量主要依赖于多种数据来源，包括交易数据、行为数据、销售数据、产品价格、调查数据以及在线评论。虽然这些数据能够提供关于消费者偏好的间接信息，但它们往往受到外部因素（如市场竞争和营销策略）的影响，难以准确反映真实的偏好结构。相比之下，在线评论直接关联消费者偏好，具有较高的可解释性和实时性。此外，与调查相比，收集在线评论的成本更低，且数据量更大，因此成为近年来研究者关注的重点。

然而，在线评论的数据特征也带来了诸多挑战。首先，消费者的偏好结构通常较为复杂，不同属性之间可能存在相互影响，而个体对属性的容忍度也各不相同。这意味着，即使两个产品的整体评分相同，它们在具体属性上的表现也可能导致消费者满意度的显著差异。例如，一个消费者可能对某一属性的评分较低，但对其他属性的评分较高，从而在整体上仍感到满意；而另一个消费者可能对所有属性都较为敏感，即使某一属性评分略低，也可能影响其整体满意度。因此，仅通过属性权重来建模偏好结构是不够的，还需要考虑属性间的相互作用和补偿效应。

其次，在线评论中提到的属性并不总是完整或一致的。不同消费者可能关注不同的属性，甚至同一消费者在不同产品评论中也可能讨论不同的属性。例如，在某家餐厅的评论中，消费者可能关注氛围、服务和食物，而在另一家餐厅的评论中，他们可能只提到饮品和服务。这种不一致性使得传统的偏好学习方法难以直接应用，因为它们通常假设所有评论都包含相同的属性集合。为了解决这一问题，本文提出了一种动态设置偏好参数的方法，通过引入指示变量，确保每个整体评分仅反映所提及属性之间的权衡关系，从而建立一个可解释的量化模型。

第三，同时估计群体偏好和个体偏好是一个复杂的任务。群体偏好通常需要综合多个消费者的反馈，而个体偏好则需要在有限的评论数据中进行推断。群体偏好测量过程中，由于个体之间的偏好差异，需要构建一个稳健且全面的偏好模型。然而，现有研究往往侧重于寻找最优或最准确的模型，而忽视了模型的稳健性和解释性。此外，个体评论的数量通常较少，直接从这些评论中提取偏好存在过拟合的风险。为应对这一问题，本文提出了一种基于优化模型的分类算法，通过最小化实际评分与预测评分之间的误差来估计偏好参数。同时，采用k折交叉验证和模拟实验来提高模型的稳健性，确保其在不同数据集上的泛化能力。

本文的核心贡献在于构建了一个创新的偏好学习框架，解决了现有研究中的一些关键问题。首先，该框架首次将属性重要性、属性间的补偿效应以及不同评论中的属性集合不一致性纳入同一模型，从而提升了偏好建模的完整性。其次，该方法通过在线评论实现了偏好测量过程的透明化，确保模型参数具有明确的实践意义，同时保持模型的复杂度适中。最后，本文提出了一种双层次的偏好学习方法，能够在大规模和小规模数据中实现群体偏好和个体偏好的联合优化，为电子商务平台的个性化推荐和市场分析提供了新的思路。

在实际应用中，该方法的验证主要通过酒店、餐厅和汽车行业的案例研究来完成。在酒店行业，消费者通常关注住宿环境、服务质量、设施完备性、价格合理性等多个方面。通过对TripAdvisor平台上的五星级酒店评论进行分析，本文验证了所提出的偏好模型在处理多属性数据时的有效性。结果表明，该模型能够准确捕捉消费者对不同属性的重视程度，并揭示属性之间的补偿关系。例如，某些消费者可能更关注房间的舒适度，而另一些消费者则可能更重视酒店的整体服务体验。这种差异化的偏好结构使得模型在实际应用中更具灵活性和适应性。

在餐厅行业，消费者的评论往往以非结构化文本的形式呈现，而非直接的属性评分。因此，如何从这些文本中提取出与整体评分相关的信息成为关键挑战。本文通过引入主题建模技术，对餐厅评论中的属性进行识别和分类。主题建模能够帮助研究者从大量文本中提取出潜在的主题，如“食物质量”、“服务态度”、“环境氛围”等。随后，利用这些主题作为属性的代表，构建偏好模型并进行参数估计。通过比较不同模型的预测性能，本文验证了所提出方法在处理非结构化数据时的优越性，尤其是在保持模型解释性的同时，提高预测准确性方面。

在汽车行业，消费者的偏好通常涉及多个维度，如车辆性能、外观设计、内饰舒适度、价格区间等。通过对汽车相关评论的分析，本文展示了所提出的偏好模型在处理多属性数据时的适用性。该模型能够识别出消费者在不同属性上的偏好权重，并揭示属性之间的相互作用。例如，某些消费者可能更看重车辆的燃油经济性，而另一些消费者则可能更关注车辆的驾驶体验。这种差异化的偏好结构使得模型在实际应用中更具针对性和实用性。

从理论角度来看，本文的创新在于将智能优化算法引入偏好学习领域，提高了计算效率和对大规模数据的处理能力。传统的偏好学习方法通常依赖于线性模型或简单的非线性模型，难以应对复杂的数据结构和高维特征空间。而本文提出的优化模型能够在更广阔的解空间中进行搜索，找到更优的偏好参数组合。此外，引入k折交叉验证和模拟实验，进一步增强了模型的稳健性和可靠性，使其在不同数据分布和噪声环境下都能保持较高的预测性能。

从实践角度来看，本文的方法不仅适用于电子商务平台的消费者偏好分析，还能够为其他需要进行多属性决策的领域提供借鉴。例如，在医疗设备选择、房地产评估、旅游产品推荐等方面，消费者往往需要在多个属性之间进行权衡。本文的方法能够帮助决策者更直观地理解消费者的偏好结构，并据此优化产品设计和市场策略。此外，该方法还能够支持个性化推荐系统的发展，通过分析消费者的评论数据，为每位用户量身定制推荐方案，提高用户满意度和平台转化率。

总之，本文提出了一种基于多属性价值理论的偏好学习方法，通过整合属性重要性、补偿效应和属性集合不一致性，构建了一个透明且稳健的偏好模型。该方法不仅能够准确预测消费者偏好，还能够为决策者提供可解释的分析结果，从而提升其在实际应用中的价值。未来的研究可以进一步探索该方法在其他领域的适用性，并结合更先进的自然语言处理技术，提高对非结构化文本的分析能力。同时，也可以考虑引入更多的实时数据，以更好地捕捉消费者偏好的动态变化。