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基于消费者偏好的餐饮类网络团购信誉评价体系研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网技术的飞速发展，网络团购逐渐成为新的消费方式和流行的购物模式，受到了越来越多的消费者的青睐。消费者在选择网络团购平台时，通常会考虑平台的信誉和口碑，因为这关系到消费者的购物体验和信任感。虽然网络团购市场已经存在多年，然而，由于信息不对称和供应链问题等原因，团购平台存在着一些不良商家和虚假宣传等问题，这也使得消费者在选择时更加谨慎。因此，构建有效的餐饮类网络团购信誉评价体系对于提高消费者购物的信任度和保障其权益具有重要的意义。
二、国内外研究现状
目前国内外团购平台信誉评价主要分为三类，第一类是基于评价的信誉评价。这种方法直接以历史评价作为商家评价的依据，通过评价人数和评价质量等来计算商家的信誉等级。然而，这种方法存在着容易被评价刷和评价夸大等问题，会影响信誉评价的准确性。第二类是基于Heckman选择模型的信誉评价。该模型起源于经济学，可以对评价者的背景和评价的质量同时进行评价，且在处理非随机选择性的评价数据时表现优异。第三类则是基于情感分析和自然语言处理的信誉评价，该方法通过对文本评价进行情感分析来计算商家的信誉评价，是线上评价的有效补充。
三、研究内容和方法
本研究以餐饮类网络团购为研究对象，旨在构建基于消费者偏好的餐饮类网络团购信誉评价体系。研究方法包括：
1.整理收集餐饮类网络团购平台的数据和评价信息，针对现有信誉评价方法中存在的问题和不足做进一步的思考和改进；
2.采用用户偏好预测模型，通过学习用户历史购物数据和评价信息来预测其未来购买行为，并结合情感分析等方法进行对商家的评价；
3.构建基于偏好和情感分析的餐饮类网络团购信誉评价指标体系，并通过实验来验证其有效性和准确性；
4.通过系统评估和实证分析，得到结论并提出相应的建议，为餐饮类网络团购市场提供信誉保障和消费者的购物体验提供保障。
四、预期成果和创新点
1.构建基于偏好和情感分析的餐饮类网络团购信誉评价体系，通过实验验证其有效性和准确性；
2.在现有的信誉评价体系的基础上，针对餐饮类网络团购市场的特点进行改进和创新，提高信誉评价的准确性和科学性；
3.为餐饮类网络团购市场提供一种新的、基于消费者偏好的信誉评价方法，更好地保障消费者的权益和购物体验；
4.提供科学的数据分析方法和实证分析结果，为餐饮类网络团购市场的监管和管理提供参考依据。