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user: 3. 研究设计 本文的总体研究框架主要包括文本预处理、Word2Vec词向量的转换、K-means聚类、细粒度情感分析以及偏相关分析。 3.1. 数据来源 以青岛市为例，选择我国经济型酒店的代表品牌如家、七天、汉庭等21家酒店的评论进行研究。通过编写网页爬虫的Python程序共获取35，398条OCRs，获取的内容包括：文本评论、产品得分等。对所有数据进行清洗，剔除无效和低于两个字的评论数据，最终得到30，877条评论数据。 3.2. 基于K-means的酒店特征的聚类 1. 首先对获取的评论数据进行分词，形成Word2Vector语料，然后使用gensim库中的Word2Vec模型对分词后的语料进行训练(window = 10， vector = 300)，将词映射到K维向量空间形成相应的词向量。 2. 使用K-means聚类算法对词典中的名词进行聚类。K-means选择最优聚类数的方法两种：手肘法和轮廓法。手肘法的核心思想是随着聚类数的增大，样本的划分会更加精确，那么误差平方和就会逐渐变小。当到达真实聚类数时，再增加聚类个数所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以误差平方和的下降幅度会骤减，然后随着聚类数的增大而趋于平缓，即肘部对应的就是数据的真实聚类数。轮廓系数法的核心指标是轮廓系数(Silhouette Coefficient)，平均轮廓系数越大，聚类效果越好，所以平均轮廓系数最大的值便是最佳聚类数。 由于在轮廓系数法确定的值不一定是最优，有时需要借助SSE进行判断，因此本文选择手肘法来确定最优聚类数。将聚类数设置为1到15进行反复预测，最终结果显示聚类数为13时最优，因此本文分为13类特征进行研究。 K-means特征聚类的过程为：1) 对评论进行分词等处理后，选出评论中的名词作为特征聚类的候选词，并保留不低于出现频次为11的名词形成名词词典。2) 词典中Word2Vec训练后的转化为词向量作为聚类的语料库。3) 调用sklearn库中的K-means算法对词向量进行聚类，根据最优聚类数，输入聚类数13，依据距离公式进行判断，同时借鉴以往相关研究，借助人工进行分类，最终的酒店特征分类：餐饮、床上用品、服务、隔音、环境、价格、基础设施、客房设施、卫生、品牌、网络、卫浴、位置。 3.3. 基于词典的情感分析 通常消费者在发表评论时会针对特定特征发表意见，因此本文进行特征级别的细粒度情感分析。为了使分类结果更为准确，本文加入了常见的与酒店相关的词汇，以构成酒店进行情感分析的专用词典。具体构建原则如下：将HowNet2007版 [ 15 ] 词典作为基础词汇建立词典，同时将所有有效评论进行分词等处理，选取形容词形成酒店的积极和消极词典。将基础词典与酒店词典进行合并，形成本文酒店的专用情感词典。 除了名词和形容词，消费者在发表评论时的情感强度有所不同，因此本文依据HowNet2007版，确定了情感极性的量化标准，如表1所示。特征情感极性分数 = 程度副词极性值 * 情感词的极性值，如果没有程度副词极性值则为1或者−1。 Table 1 Sentiment polarity quantification criteri 程度副词 极性值 非常，绝对…… 2 特别，实在…… 1.5 愈，愈加…… 1 稍许，有点…… 0.5 无程度副词的正向情感词 1 无程度副词的负向情感词 −1 表1. 情感极性量化标准 3.4. 修正IPA 通过以上实验得到13类酒店特征，情感分数即代表各特征的满意度得分，对提取出的13类特征进行相关性检验，结果显示78个相关系数中仅有9个存在不相关，包括：餐饮–基础设施、餐饮–客房设施、餐饮–网络、隔音–网络、环境–网络、品牌–卫浴、品牌–位置和网络–位置。 为了解决各特征之间的相互影响，根据Deng的转换方法对数据进行转换。总满意度得分是由爬虫获取的消费者对于酒店的星级评分，分值范围为1到5的整数，其中1表示非常不满意，5表示非常满意，基于情感词典的特征满意度与总满意度得分进行偏相关分析，酒店特征的引申重要性与满意度分值如表2。 以引申重要性为纵坐标，满意度为横坐标，计算所有特征的引申重要性的均值和满意度的均值，两均值作为中心点将矩阵分为四个象限。将13个特征依据表2各特征的分值绘制在矩阵象限图中，结果如图1所示。 根据IPA分析图发现，第一象限即满意度和重要性都较高，包括三个特征：服务(3)，位置(13)，价格(6)。其中，服务的满意度与重要性最高，反映了顾客对于酒店服务人员及服务态度的重视，随着社会的发展和文明素质的提高，顾客更加重视对于无形特征的要求，更加强调对于消费事物的体验性，而酒店作为典型的体验性产品更应该注重服务的提升。其次为酒店位置，酒店位置一直以来都被作为重要的参考特征，以往对于酒店特征的研究中也会单独拿出“酒店位置”进行研究，因此酒店的选址至关重要，顾客在进行消费时更加倾向于选择交通方便、景区周围或者周围设施比较齐全的酒店。最后为价格，经济型酒店在近几年能够快速发展得益于其价格定位，相比于其他类型的酒店，例如三星、四星及高级酒店，经济型酒店在价格方面的优势比较明显，同时由于大部分消费者的经济状况都是较为普通，对于价格问题还是比较敏感，因此经济型酒店应该继续发挥其在价格方面的优势，在把握好已经占有的市场份额的基础上努力优化以图增加占有率。由于第一象限的特征代表的是企业的竞争优势，因此采取的策略为“继续保持”。 Table 2 Implicitly derived importance and satisfaction scor 代码 特征 引申重要性 满意度 1 餐饮 0.127 −0.022 2 床上用品 0.036 0.084 3 服务 0.162 0.464 4 隔音 0.003 0.046 5 环境 0.069 0.269 6 价格 0.083 0.175 7 基础设施 0.060 0.102 8 客房设施 0.073 0.105 9 卫生 0.056 −0.026 10 品牌 0.069 0.123 11 网络 0.011 0.022 12 卫浴 0.054 −0.010 13 位置 0.111 0.386 表2. 引申重要性和满意度分值 图1. 引申重要性与满意度IPA分析图 第二象限即满意度低重要性高，包括两个特征：餐饮(1)，客房设施(8)。饮食是人们出行所必不可少的，而经济型酒店最初的服务模式为住宿和早餐，随着现代人们对于健康生活的追求，早餐成为一天生活的标配，因此对于酒店提供免费饮食顾客日益关注。由于第二象限的特征代表企业迫切需要改进的方面，如果忽视将对企业的发展带来严重的威胁，而人们对于酒店饮食的需求并不苛刻，并没有要求饮食种类的多样性与丰富性，因此对于酒店管理人员来说提供相对简单的饮食是必须改进和提高的。对于客房设施，例如酒店的空调、水壶等硬件设施和房间大小等基本房间类型，是顾客进行消费体验的基础，也是酒店最基本的服务，直接影响消费者对于酒店的总体感知和满意度，因此，此象限采取的策略为“重点关注”。 第三象限即满意度和重要性都比较低，包括七个特征：品牌(10)，基础设施(7)，卫生(9)，卫浴(12)，床上用品(2)，网络(11)，隔音(4)。基础设施例如停车场、直梯等，卫浴例如沐浴设施等，床上用品例如被子、枕头等，以及房间的隔音效果等一系列的酒店特征是酒店的基本配备，因此并不会引起多大关注，顾客对于这些必备特征总是习以为常，因此重要性偏低同时对于总体满意度影响也较低。对于品牌特征，本文发现一定量的OCRs中会提及酒店名称，例如“汉庭”、“如家”等，因此顾客在进行消费选择时会一定程度上受到品牌的影响，但是在考虑品牌因素之前大多数顾客会优先考虑别的因素。而卫生特征也是一个重要的基本条件，在其他基本特征具备的条件下对于所住宿酒店的卫生应该达到一定的标准。网络作为现代化城市必备的因素，尤其是旅游类城市，已经可以达到较高的覆盖率，不再是顾客所额外关注的额特征。因此对于象限三的特征采取的策略为“无须优先”，在酒店资源充分的条件下也可进行改进。 第四象限即满意度高重要性低，包含一个特征：环境(5)，在交通比较便利的地方或者景区周围可能环境有一定的嘈杂，而在相对偏远交通不太便捷的地方环境相对安静，由于位置是顾客在消费时十分关注的特征，而位置的便利与环境的安静在一定程度上相矛盾，因此一般顾客会优先考虑酒店地址而忽略环境安静与否，因此对于第四象限的特征本文认为是“过度关注”，在酒店资源有限的情况下优先满足其他象限的特征，将过度的资源转移到其他方面来增加酒店的总体满意度。