共享經(jīng)濟(jì)背景下在線民宿預(yù)訂評(píng)價(jià)影響因素分析
發(fā)布時(shí)間:2022-01-21 22:36
在過去的十多年里,共享經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為新的趨勢和潮流,最受歡迎和經(jīng)常討論的其中一個(gè)例子就是類似的住宿共享服務(wù)(在線民宿)Airbnb.com。預(yù)訂量的影響因素不可避免的成為了人們關(guān)注的重點(diǎn)問題。消費(fèi)者進(jìn)行購買決策時(shí)的一個(gè)重要參考就是在線用戶評(píng)論。酒店業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵維度是定價(jià),而定價(jià)的基礎(chǔ)在于配套服務(wù)設(shè)施。在線民宿這種區(qū)別于傳統(tǒng)酒店的環(huán)境,意味著他的房間特征與酒店大不相同,所帶來的影響也與原有酒店類研究不同。本研究重點(diǎn)探索共享經(jīng)濟(jì)模式下的用戶評(píng)論以及房主管理反饋的方式如何影響預(yù)訂評(píng)價(jià),房主應(yīng)該以何種方式進(jìn)行回復(fù),才能獲得更好的宣傳預(yù)訂效果,以及如何從用戶評(píng)論中挑選有用的信息,才能進(jìn)一步去改善房屋特征、提升服務(wù)質(zhì)量,從而提高預(yù)訂。本論文以針對(duì)共享經(jīng)濟(jì)網(wǎng)站的觀察和國內(nèi)外在線預(yù)訂影響文獻(xiàn)為基礎(chǔ),通過探索在線評(píng)論的情緒傾向如何影響在線預(yù)訂,收集了共享經(jīng)濟(jì)的代表網(wǎng)站Airbnb.com上美國洛杉磯地區(qū)2017年1月之前的數(shù)據(jù),結(jié)合文本分類技術(shù)、情感分析來探討房間用戶評(píng)論的情感傾向,隨后論文提出了相關(guān)命題假設(shè)以及驗(yàn)證該假設(shè)的概念模型。進(jìn)而通過多重線性回歸分析在線用戶評(píng)論的相關(guān)特征以及共享經(jīng)濟(jì)網(wǎng)站各種特征對(duì)...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
文本分類過程
房屋a的時(shí)序圖
圖 4-3 房屋 b 的時(shí)序圖因?yàn)闀r(shí)序圖并不能完全確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,所以做了自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)。圖 4-4 和 4-5 是不同房源情感值的自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)圖,圖里的曲線表明,自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)基本不超過兩條豎線的范圍,也就是說它一直在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)域內(nèi),而且可以看到自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)都約等于 0,因此序列沒有相關(guān)性是一個(gè)白噪聲序列。顯然,是一個(gè)平穩(wěn)的序列。符合預(yù)測模型平穩(wěn)性的要求,接下來就可以開始時(shí)間序列分析。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于共享經(jīng)濟(jì)與社交網(wǎng)絡(luò)的Airbnb與Uber模式研究綜述[J]. 吳光菊. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2016(02)
[2]Airbnb:讓共享創(chuàng)造美好[J]. 葉旭周. 中國廣告. 2016(01)
[3]分享經(jīng)濟(jì)時(shí)代人力資源管理的挑戰(zhàn)[J]. 葉劍波. 中國人力資源開發(fā). 2015(23)
[4]Airbnb模式在中國能否成功?[J]. 崔博. 經(jīng)濟(jì). 2015(10)
[5]基于主成分分析法的酒店顧客滿意度實(shí)證研究——以北京新大都飯店為例[J]. 史曉濱,黃解宇. 運(yùn)城學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]在線旅行產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素綜述[J]. 祁長霄. 旅游縱覽(下半月). 2014(08)
[7]不僅僅是評(píng)分——在線評(píng)論文本內(nèi)容對(duì)評(píng)論有效性影響研究[J]. 崔楠,張建,王菊卿. 珞珈管理評(píng)論. 2014(01)
[8]在線產(chǎn)品評(píng)論用戶滿意度綜合評(píng)價(jià)研究[J]. 呂品,鐘珞,唐琨皓. 電子學(xué)報(bào). 2014(04)
[9]在線評(píng)分的交互效應(yīng)研究:基于個(gè)體評(píng)分視角[J]. 王秦英,閆強(qiáng). 中國管理科學(xué). 2013(S2)
[10]商品在線評(píng)價(jià)的情感傾向性分析研究[J]. 張紅斌,李廣麗. 現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2012(10)
博士論文
[1]在線中文評(píng)論情感分類問題研究[D]. 張紫瓊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
碩士論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)客戶評(píng)論對(duì)在線銷售及客戶認(rèn)知的影響研究[D]. 陳偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
本文編號(hào):3601083
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
文本分類過程
房屋a的時(shí)序圖
圖 4-3 房屋 b 的時(shí)序圖因?yàn)闀r(shí)序圖并不能完全確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,所以做了自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)。圖 4-4 和 4-5 是不同房源情感值的自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)圖,圖里的曲線表明,自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)基本不超過兩條豎線的范圍,也就是說它一直在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)域內(nèi),而且可以看到自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)都約等于 0,因此序列沒有相關(guān)性是一個(gè)白噪聲序列。顯然,是一個(gè)平穩(wěn)的序列。符合預(yù)測模型平穩(wěn)性的要求,接下來就可以開始時(shí)間序列分析。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于共享經(jīng)濟(jì)與社交網(wǎng)絡(luò)的Airbnb與Uber模式研究綜述[J]. 吳光菊. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2016(02)
[2]Airbnb:讓共享創(chuàng)造美好[J]. 葉旭周. 中國廣告. 2016(01)
[3]分享經(jīng)濟(jì)時(shí)代人力資源管理的挑戰(zhàn)[J]. 葉劍波. 中國人力資源開發(fā). 2015(23)
[4]Airbnb模式在中國能否成功?[J]. 崔博. 經(jīng)濟(jì). 2015(10)
[5]基于主成分分析法的酒店顧客滿意度實(shí)證研究——以北京新大都飯店為例[J]. 史曉濱,黃解宇. 運(yùn)城學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]在線旅行產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素綜述[J]. 祁長霄. 旅游縱覽(下半月). 2014(08)
[7]不僅僅是評(píng)分——在線評(píng)論文本內(nèi)容對(duì)評(píng)論有效性影響研究[J]. 崔楠,張建,王菊卿. 珞珈管理評(píng)論. 2014(01)
[8]在線產(chǎn)品評(píng)論用戶滿意度綜合評(píng)價(jià)研究[J]. 呂品,鐘珞,唐琨皓. 電子學(xué)報(bào). 2014(04)
[9]在線評(píng)分的交互效應(yīng)研究:基于個(gè)體評(píng)分視角[J]. 王秦英,閆強(qiáng). 中國管理科學(xué). 2013(S2)
[10]商品在線評(píng)價(jià)的情感傾向性分析研究[J]. 張紅斌,李廣麗. 現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2012(10)
博士論文
[1]在線中文評(píng)論情感分類問題研究[D]. 張紫瓊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
碩士論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)客戶評(píng)論對(duì)在線銷售及客戶認(rèn)知的影響研究[D]. 陳偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
本文編號(hào):3601083
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