负面口碑

摘要： 优秀企业的经营目标是让自己与用户一起不断成长,变得越来越好,越来越强,如果企业不能盈利,这一切都只能是幻想。很多服务型企业都设有零件仓库,目的是提高维修服务的及时性,零件的现货满足率在很多时候已经成为客户满意度的第一要素。为此,不少企业的老板都要求零件库存人员,想方设法保证零件有现货,一方面保证客户满意度,避免负面口碑影响设备销售,另一方面还能帮助企业销售更多的配件,增加后市场的营业额。

摘要： 为探究创新扩散失败的原因及作用机理,在创新扩散微观模型中引入负面口碑,建立个体在社会互动影响下的决策模型,并进行小世界网络中的多智能体仿真分析,研究网络结构、抵抗领袖比例、意见领袖创新性和社会规范约束力对创新扩散的影响。结果表明,考虑负面口碑的创新扩散曲线呈“S”形变化,但扩散深度受限;高度聚集的社会网络更有利于创新扩散。抵抗领袖比例越高,创新扩散速度和深度越小,且负面口碑作用范围越大;当抵抗领袖比例高于意见领袖比例时则会导致扩散失败。意见领袖创新性的提高可以缓解负面口碑的消极影响并促进创新扩散。社会规范约束力对创新扩散深度的影响随网络结构变化呈现不同态势。研究不但丰富了现有创新扩散理论,而且对开发创新推广策略具有指导意义。

摘要： 基于归因理论及负面口碑相关文献的研究结果,采用单案例研究法,分析了海底捞的负面口碑控制策略,构建了企业负面口碑控制机制框架,为企业更好地应对负面口碑提供了启示.研究从企业日常口碑管理、企业负面口碑爆发时和企业负面口碑平息后三个阶段,探究了消费者对企业危机归因的影响因素和企业行为对负面口碑的影响路径.研究表明,品牌忠诚度、企业声誉和危机意识能够调节消费者的责任归因;企业面对危机时应采用真诚、快速的回应方式,并积极改正,妥善赔偿;危机后企业需进行形象修复.

摘要： 为提高国产汽车消费忠诚度,改善客户关系,从微观视角研究了顾客抱怨的产生和负面口碑的扩散过程及规律,指导自主品牌整车企业实施持续改进.首先,依据负面口碑形成过程,将汽车消费生态圈参与个体划分为不同状态,借鉴SIR疫病模型,刻画负面口碑传播过程.其次,考虑到抱怨个体的异质性,利用异质元胞自动机建模方法,构建负面口碑传播的动力学模型.最后,借助离散动力学仿真,研究初始抱怨比例、产品质量水平、售后服务水平和抱怨者分布模式等对负面口碑扩散的影响.结果表明,负面口碑的扩散效应明显,产品质量和售后服务作为顾客抱怨的补偿,能够缓解负面口碑的扩散效应;但依靠售后服务水平的提升改善顾客抱怨情况具有局限性;同时,初始抱怨比例和抱怨者分布显著影响负面口碑扩散效果.研究结果建议整车企业应进行预防性质量管理,以围堵供应链上游环节的质量问题.

摘要： 大数据时代,在线评论提供了海量的产品与服务信息,成为消费者购买行为决策的重要信息源.文章采用卷积神经网络和局部特征提取相结合的方法对在线评论中的负面情感进行识别与提取.采用模糊推理系统进行综合评估.研究发现,基于模糊推理系统的负面口碑情感评估也取得了较好的评估效果,具有一定的实践指导意义与价值.

摘要： 创新往往以市场扩散失败而告终,但当前研究常常围绕成功的创新扩散展开.创新扩散存在多层意义,而不仅仅体现在扩散数量上.在Bass扩散模型的基础上,构造考虑竞争与负面口碑影响的多状态创新扩散模型,利用系统动力学方法探讨不同情境下的创新扩散.仿真结果显示,竞争与负面口碑将从数量和价值角度影响创新扩散过程与结果;同时,作为一种复杂系统,影响因素在类别与品牌层面上的效果并不一致.

摘要： 以扎根理论为基础,运用内容分析法,选择网络文本数据,采用三级编码过程,对湖州市乡村旅游负面口碑进行归类分析,形成旅游体验、游览、安全、服务、管理、环境卫生6大类目。研究发现,游客负面口碑主要集中于旅游体验和游览,尤其是次类目客观因素及景区游览影响较大。

摘要： 文章基于情绪聚焦应对视角,考察在线旅游消费者困惑对负面口碑行为的影响机制,尤其是产品涉入度在整个影响机制中的调节作用.通过对344位在线消费者的问卷分析发现:在线旅游消费者困惑正向影响消极情绪和负面口碑;消极情绪在旅游消费者困惑与负面口碑之间存在部分中介效应;产品涉入度对在线旅游消费者困惑与消极情绪的关系起调节作用,当产品涉入度较高时,在线旅游消费者困惑与消极情绪的正向关系更强;产品涉入度的调节效应会通过消极情绪的传导进而影响负面口碑,且产品涉入度调节在线旅游消费者困惑与负面口碑的关系,当产品涉入度较高时,在线旅游消费者困惑与负面口碑的正向关系更强.该研究结论不仅丰富了学界关于消费者困惑对负面口碑影响过程的研究,弥补了现有"刺激-反应"视角研究的不足,也从应对的视角为在线企业预防和治理消费者困惑提供了实践指导.

摘要： 网络负面口碑影响旅游目的地的形象和游客的消费选择.及时关注本地区网络负面舆情,对于加强旅游监督管理,塑造良好的旅游城市形象具有重要的作用.构建网络负面口碑搜索关键词体系,运用网络搜索爬虫技术爬取负面舆情信息,根据负面信息数量计算旅游城市网络负面口碑指数,为旅游服务质量评价提供新的方法.研究表明,样本城市网络负面信息数量与游客出行量高度正相关,网络负面口碑指数与游客满意度之间呈较强的负相关关系.

摘要： 社会化商务中顾客购买或转换品牌很大程度上取决于口碑.对品牌商来说,用户发布的负面口碑可对品牌造成负面影响,品牌转换现象更严重.但负面口碑对品牌转换意愿的影响机制尚未得到系统分析.基于社会认知理论,研究探讨品牌认知和品牌情感在负面口碑对品牌转换意愿影响中的作用以更好地理解品牌转换意愿的产生机理,证实了品牌认知和品牌情感在负面口碑与品牌转换意愿之间的中介作用,可帮助品牌商降低顾客转换意愿,提高品牌忠诚.

摘要： 在充分认识网络口碑推荐的正向“放大器效应”的同时，负面口碑在网络上的“病毒式”扩散效应也引起了关注。本文从负面口碑入手，探讨网络负面口碑对消费者购买决策的影响。实证研究显示：在网络负面口碑传播过程中，发送者专业程度、关系强度和负面信息强度对接收者购买决策影响显著，而接收者专业程度的影响力不显著，在传播过程中，接收者对发送者的信任起到了中间作用。

摘要： 本发明公开了一种运营商行业产品口碑营销效果鉴定系统，属于通信产品营销效果鉴定技术领域，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块和数据鉴定分析模块；数据采集模块用于针对研究对象和研究产品获取相关数据；数据存储模块用于存储数据；数据处理模块用于对存储数据进行处理；数据鉴定分析模块用于对数据进行鉴定分析，得到效果鉴定结果；运营商行业产品口碑营销效果鉴定方法基于该系统之上，结合显著性校验模块，构建交往圈亲密模型和空间重叠度模型，对产品口碑营销效果做出科学客观的评估，营销效果鉴定结果更加精确。

摘要： 本申请公开了一种确定口碑场景覆盖小区的方法及装置，涉及移动通信技术领域，用于根据基站数据库、口碑场景的地理区域边框以及终端上报的测量报告MR信息，确定口碑场景覆盖小区列表，以满足提高获取的口碑场景覆盖小区列表的准确性的需求。该方法包括：确定口碑场景的地理区域边框；结合基站数据库，获取地理区域边框内的所有小区列表；将地理区域边框内的区域分为多个栅格，获取每个栅格内终端上报的测量报告MR信息；根据MR信息确定每个栅格对应的主服务小区；将小区列表中的小区与主服务小区合并，得到口碑场景覆盖小区列表。

摘要： 本申请公开了一种汽车口碑的情感分析方法和装置，其中方法包括：获取汽车口碑数据；基于自然语言处理，对汽车口碑数据处理得到样本数据；基于样本数据构建训练集和测试集；基于样本数据，构建各汽车配置项分别对应的正、中、负三个情感极性的隐马尔可夫模型；通过训练集和测试集训练隐马尔可夫模型，并保存训练后的各隐马尔可夫模型；获取新汽车口碑数据，并基于保存的隐马尔可夫模型对新汽车口碑数据进行基于汽车配置项的情感极性分析，得到情感分析结果；基于预置指标维度，汇总情感分析结果对应的指标维度结果后进行展示，解决了自然语言导致后期维护量大且麻烦的困扰和传统机器学习方式导致的样本数据不全面引发的过拟合的技术问题。

摘要： 本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种提取汽车口碑词云所需数据的方法，包括：获取汽车口碑评论相关数据；对获取的数据进行数据筛选；所述数据筛选包括选取需要的数据，并对需要的数据使用统一命名规则；对所述需要的数据进行分词，并对评论属性进行类别判定；使用多线程处理，并对每条评论构建关键词图；按维度获取关键词短语，并进行相关处理，对处理后的结果进行展示。只显示我们需要的汽车配置项的相关描述，过滤了其他非相关描述。提取的关键词不仅考虑了词频，在每个类别下的显著性，还考虑关键短语中组合词之间的窗口影响，不需要事先对多篇文档进行学习训练,因其简洁有效而得到广泛应用。

摘要： 本发明公开了一种汽车口碑语义情感分析系统，包括：实时监控模块、语义挖掘模块和系统展示模块；实时监控模块用于根据爬虫技术实时全网获取汽车用户评论数据；语义挖掘模块用于对评论数据进行挖掘出汽车相关的主题关键词，并对主题关键词进行情感倾向分析得到情感分析数据；系统展示模块根据情感分析数据对车型整体、关键属性以及产品竞争力细节进行统计分析，形成可视化图表；本发明利用人工智能算法对用户的相关评论语料进行分析，解决现有技术中没有系统专门针对用户对汽车的评价进行分析，无法快速了解用户对汽车的评价技术问题，快速了解用户对汽车的评价，可以在竞争中处于知己知彼的有利地位，可广泛应用于汽车行业中。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，提供一种基于产品特征口碑的产品排序方法，步骤如下：1)识别产品特征，对候选产品的所有评论进行分词、词性标注以及剪枝处理，建立产品特征集；2)根据得到的产品特征集，识别产品特征的意见词，计算产品特征的情感分值；3)识别文本评论中产品特征的比较关系；4)根据产品的产品特征情感分值以及关于产品特征与其他产品比较获得的票数，计算产品特征的口碑分值，得到产品的特征口碑分值后，可基于各个产品特征的口碑对产品进行降序排列。本发明提出的基于产品特征口碑的产品排序方法，能针对不同且多维的产品特征对产品口碑进行排序，结合更全面的异质信息，提供的排序结果更精确可靠。

摘要： 本发明提供一种汽车网络口碑观点标签抽取方法。所述汽车网络口碑观点标签抽取方法，包括以下步骤：S1：利用互信息和左右熵发现口碑文本中新词，进一步丰富专业词库，其中互信息可以计算聚合度；S2：数据预处理，主要是在词典加入新词与短语的抽取结果，并对文本进行分词和去停用词等操作；S3：搭建深度学习计算框架。本发明提供的汽车网络口碑观点标签抽取方法，同时实现了基于专家知识库和基于深度神经网络两种自动抽取观点标签方案，其中采用Bootstrapping算法支持专家知识库的自动更新和置信度分析，而基于深度神经网络则实现了模型自动拟合语义特征，自动抽取有效观点标签。

摘要： 本申请提供人工智能领域中基于神经网络的用户口碑智能保障方法和相关装置。本申请公开了一种基于O域和B域等多类别数据源构建多级指标体系，通过神经网络算法建模，将NPS已有样本与该指标体系进行关系建模，然后对全量用户NPS预测，输出单用户及批量用户的NPS得分预测查询、NPS问题定界定位结果，指导网络感知优化及用户维系，提升了运营商的用户口碑。

摘要： 本发明公开了一种基于自训练学习的用户口碑预测方法及系统，属于网络运营商技术领域，包括以下步骤：S1：确定影响因子及原始数据；S2：进行数据预处理及特征工程操作并得到两类数据；S3：训练模型；S4：无标签用户口碑预测；S5：模型更新优化。本发明仅使用少量的问卷数据，并结合用户历史业务数据，构建少量有标签数据和大量无标签数据；使用基于机器学习回归算法的自训练学习方法，得到用户口碑模型，基于该模型可预知全量用户的口碑评分，将低口碑用户推送给运营部门进行运营；并将运营的真实口碑反馈给模型进行迭代优化，从而实现了对全体用户口碑实时、高效、准确的评估，为提升用户口碑具有重大价值，值得被推广使用。

摘要： 本发明公开了一种面向用户行为分析的大众口碑情感分析方法，本发明包括数据的收集模块、特征提取模块、机器学习模块、元分类器模块以及情感词典模块，数据的收集模块与特征提取模块单向连接，特征提取模块与机器学习模块单向连接，机器学习模块与元分类器模块单向连接，元分类器模块与情感词典模块单向连接，本发明通过结合机器学习和情感词库，使得采用情感词典对比的方法与机器学习的方法相互结合，以弥补彼此的缺点和不足，从而从用户的行为对其情感进行分类，判断用户所表达的情感是积极的还是消极的，构造的元分类器，将不同分类器的预测合并成最终的分类结果，大大提高情感分类的准确性和情感分类的效率。