申请/专利权人：哈尔滨工业大学

申请日：2023-08-24

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117094856B

主分类号：G06Q50/12

分类号：G06Q50/12;G06F16/951;G06F18/10;G06F17/18;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：基于面板logit模型的嵌入OTA网站后用户评价行为的预测方法，属于数据分析技术领域。步骤一：获取原始数据集；步骤二：对原始数据集进行数据预处理，得到清洗后的数据集；步骤三：对顾客评价行为相关的文献和理论进行梳理，确定嵌入OTA网站的评论特征对原OTA网站上后续评论行为的影响的研究模型，对研究模型所需的变量进行定义，并利用清洗后的数据集对所需的变量进行计算；步骤四：构建logit模型，得到面板logit模型的系数和残差项；步骤五：稳健性检验；若面板logit模型通过稳健性检验，则说明模型具有可靠性，将系数和残差项带回面板logit模型即得到预测模型；若否，则需对面板logit模型进行再次构建与分析，即返回执行步骤四。本发明的方法用于用户评价行为的预测。

主权项：1.一种基于面板logit模型的嵌入OTA网站后用户评价行为的预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：获取原始数据集；通过JAVA爬虫程序从OTA网站上获取目标地区所有带有嵌入式TripAdvisor用户评论的酒店的评论数据、酒店数据以及用户数据，得到原始数据集；步骤二：数据预处理；对原始数据集进行数据预处理，即进行数据清洗工作，删除缺少数据和有异常值的样本，得到清洗后的数据集；步骤三：变量定义和计算；对顾客评价行为相关的文献和理论进行梳理，对所需的变量进行定义，所需的变量及对应定义为积极评价比率、先前评论数量、嵌入式评论的平均评级以及嵌入式评论的方差，并利用清洗后的数据集对所需的变量进行计算；步骤四：面板logit模型分析；根据每条评论的评价属性，确定解释变量和调节变量，其中，将积极评价比率和先前评论数量作为解释变量，将嵌入式评论的平均评级和嵌入式评论的方差作为调节变量；基于解释变量和调节变量，并将评论文本长度、图片数量、评论设备、旅行类型、酒店房间类型纳入分析，利用固定效应logit回归模型，构建logit模型；然后，通过引入积极评价比率和嵌入式评论的平均评级交互项，积极评价比率和嵌入式评论的方差交互项，先前评论数量和嵌入式评论的平均评级交互项以及先前评论数量和嵌入式评论的方差交互项，构建面板logit模型，该面板logit模型以用户评价行为为因变量探究影响关系，将步骤三中通过计算得到的变量数据导入STATA软件进行运算，得到面板logit模型的系数和残差项；步骤五：稳健性检验；将解释变量积极评价比率的样本范围分别扩大和缩小后重新对变量进行计算，并利用面板logit模型进行分析得到新的数据结果，将其与之前的数据结果进行对比，若面板logit模型通过了稳健性检验，则说明面板logit模型具有可靠性，将步骤四得到的系数和残差项带回面板logit模型即得到预测模型；若未通过稳健性检验，则需对面板logit模型进行再次构建与分析，即返回执行步骤四。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 基于面板logit模型的嵌入OTA网站后用户评价行为的预测方法

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