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1. 研究主题
- 感知价值驱动的旅游推荐优化：在体验经济时代，游客的感知价值（而非仅行为偏好）成为旅行决策的核心因素。本文提出一种基于公众评论的感知价值评估方法，以提升个性化推荐效果。
- 用户期望的量化与建模：通过自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提取用户期望，并构建群体期望模型。
- 前景理论与多属性决策的结合：将行为经济学中的前景理论（参照点效应）与概率语言决策模型（TODIM）结合，量化用户感知价值。
2. 关键概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 感知价值 (Perceived Value) | 用户对旅游服务的主观价值判断，受期望、体验、情感等多因素影响。 |
| 前景理论 (Prospect Theory) | 行为经济学理论，强调用户以“期望”为参照点评估得失（如高于期望为“收益”，低于为“损失”）。 |
| 用户期望 (User Expectations) | 游客对服务的预判，作为感知价值的参照基准。本文通过词性抽取和半监督学习从评论中提取。 |
| 群体聚类优化 | 将个体期望聚合为群体期望，提升参照点的代表性。 |
| 概率语言决策矩阵 | 用概率化语言术语（如“70%好评”）刻画公众意见的不确定性。 |
| TODIM方法 | 多属性决策模型，考虑用户心理行为（如损失规避），集结大群体意见生成方案评估。 |
| 半监督学习 | 结合少量标注数据和大量未标注数据，解决期望信息稀疏问题。 |
3. 研究方法与创新点
- 用户期望提取
- 挑战：公众评论中期望信息稀疏且隐含（如“比想象中好”）。
- 解决：
- 基于词性规则（如“期望”“本以为”等关键词）初步筛选。
- 用半监督学习（如标签传播算法）扩展标注数据，提升覆盖度。
- 群体期望建模
- 通过聚类（如K-means或层次聚类）将个体期望分组，优化参照点构建。
- 感知价值量化
- 步骤：
- 将评论转为概率语言决策矩阵（如“服务态度：80%正面”）。
- 以前景理论计算感知价值（高于/低于群体期望的“收益”或“损失”）。
- 用TODIM方法聚合群体意见，生成方案评分。
- 步骤：
- 实证验证
- 基于真实旅游平台评论数据，对比传统推荐方法，验证本方法在个性化推荐中的优越性。
4. 研究总结与贡献
- 理论贡献：
- 首次将前景理论参照点引入旅游推荐系统，强调感知价值的作用。
- 提出融合NLP与行为经济学的混合方法，解决非结构化文本中期望提取难题。
- 实践意义：
- 为旅游平台提供可落地的感知价值评估框架，助力精准推荐。
- 方法可扩展至其他体验型服务（如餐饮、酒店）的评论分析。
局限性：
- 依赖评论质量，极端稀疏数据（如仅有评分无文本）需额外处理。
- TODIM方法计算复杂度较高，需权衡效率与准确性。
5. 未来方向
- 多模态数据融合：结合用户行为数据（点击、停留时长）与文本评论，丰富感知价值维度。
- 动态期望建模：考虑时间因素（如季节性需求变化）更新群体期望。
- 轻量化模型：优化TODIM的计算效率，适用于实时推荐场景。
结论
本文从感知价值视角重构了旅游推荐逻辑，通过NLP与行为决策模型的创新结合，为体验经济时代的个性化服务提供了新范式。
