隨著電子商務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,在線商品和服務(wù)的數(shù)量日益增長(zhǎng),顧客越來(lái)越難以依據(jù)在線信息制定其購(gòu)買(mǎi)決策。本文基于數(shù)據(jù)體量較大的在線數(shù)值評(píng)分,構(gòu)建產(chǎn)品推薦模型,幫助顧客成功定位所需商品。首先,引入直覺(jué)梯形模糊數(shù)進(jìn)行數(shù)值評(píng)分轉(zhuǎn)換,以處理歷史用戶(hù)給定評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的不確定性特征;其次,引入經(jīng)典前景理論來(lái)刻畫(huà)現(xiàn)實(shí)決策過(guò)程中顧客的損失厭惡心理。最后,通過(guò)汽車(chē)之家網(wǎng)站的汽車(chē)購(gòu)買(mǎi)案例及與完全理性顧客推薦結(jié)果的對(duì)比分析,驗(yàn)證了該模型的實(shí)用性和有效性。

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【部分圖文】：

圖1汽車(chē)之家用戶(hù)需求采集界面

為了驗(yàn)證所提方法的實(shí)用性,本文以汽車(chē)之家平臺(tái)(https://www.autohome.com.cn)的汽車(chē)產(chǎn)品推薦為例。根據(jù)顧客給定的基本需求(品牌:奧迪;價(jià)格區(qū)間:20～35萬(wàn);座位數(shù):5座等)對(duì)口碑產(chǎn)品進(jìn)行初步篩選得到四款汽車(chē)產(chǎn)品:奧迪Q3、奧迪A4L、奧迪A3和奧迪Q2L....

圖3某用戶(hù)口碑評(píng)價(jià)數(shù)值采集界面

從圖1及圖2中可以看出,面向不同偏好的損失厭惡型顧客,初步篩選得到的備選產(chǎn)品存在差異,最終會(huì)產(chǎn)生不同的推薦結(jié)果,具體推薦過(guò)程如下。步驟1采集并處理在線數(shù)值評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)

圖2汽車(chē)之家用戶(hù)需求篩選結(jié)果

圖1汽車(chē)之家用戶(hù)需求采集界面從圖1及圖2中可以看出,面向不同偏好的損失厭惡型顧客,初步篩選得到的備選產(chǎn)品存在差異,最終會(huì)產(chǎn)生不同的推薦結(jié)果,具體推薦過(guò)程如下。

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