[发明专利]网购用户大指数模型的生成方法及系统

说明书

本发明提供一种网购用户大指数模型的生成方法及系统，分别生成网购消费指数、网购满意度指数、网购维权指数、网购买假指数；通过网购平台交易数据计算网购消费指数，通过商品评论文本识别计算网购满意度指数，通过商品评论维权文本识别计算网购维权指数，通过买假文本识别后计算网购买假指数，并在以上步骤模型计算结果的基础上，通过模型整合计算，得到网购用户大指数并通过ARMA模型获得网购用户大指数预测模型。该方法及系统，所生成的网购用户大指数模型的计算数据易获取，模型输出结果唯一、较为稳定，且可动态监测与预测某段时间内，特定商品、特定消费群体的网络消费水平、满意程度、维权行为以及买假评论的整体发展状态。

技术领域

本发明涉及一种网购用户大指数模型的生成方法及系统。

背景技术

据相关搜索与比对发现，相关技术包括：

一、2016年5月，蚂蚁金服研究院依托电商平台数据，以占全国网络消费比重较大的支付宝网络消费为代表，分地区、分人群、分产品行业归属编制的消费指数。即用来描述全国网络消费者消费状态与发展趋势的新供给-蚂蚁网络消费指数，但并未对满意指数、维权指数与买假指数进行设计与编制。

二、由中国北京–品牌评级机构Chnbrand联合发布的中国顾客满意度指数模型CCSI。其通过要素满意度、总体满意度、忠诚度三个指标综合计算得出中国顾客满意度指数(C-CSI)。

三、由青岛市工商局创立的，于2011年9月23日首发的消费者维权指数。其数据主要来源于该市局12315投诉举报指挥中心受理的消费者投诉举报案件数据，重点关注的是八大重点商品的维权案件数量和涉案金额的统计分析。

但未有对满意指数、维权指数与买假指数的进行监测与预测的模型，未对网购用户的消费进行相对全面的监测。上述问题是在网购用户大指数模型的生成过程中应当予以考虑并解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种网购用户大指数模型的生成方法及系统解决现有技术中存在的未有对满意指数、维权指数与买假指数的进行监测与预测的模型，未对网购用户的消费进行相对全面的监测的问题。

本发明的技术解决方案是：

一种网购用户大指数模型的生成方法，分别生成网购消费指数、网购满意度指数、网购维权指数、网购买假指数；包括以下步骤，

S1、生成网购消费指数，采集电商平台交易数据后，分别进行现价人均网络消费支出额的计算、不变价格人均网络消费支出额的计算、居民网络消费水平指数的计算、归属性指数以及网购消费总指数计算；

S2、生成网购满意度指数，首先利用网购消费者评论文本数据的商品评论情感分析技术，获得某类目的一个商品的一个用户的商品质量、服务或承诺满意度情感分析与满意度计算，然后计算其他用户、其他店铺、其他商品以及其他商品类目的消费者评论文本的情感分析与满意度计算，最后计算出不同类目、不同商品、不同店铺消费者的总情感分析与满意度计算；

S3、生成网购维权指数，通过网络消费用户维权评论文本识别，来计算各维权行为指数，包括评论维权指数、投诉维权指数、社会维权指数；

S4、生成网购买假指数，进行买假文本的识别后，得到网购买假指数；

S5、生成与预测网购用户大指数，在步骤S1、S2、S3和S4模型计算结果的基础上，通过模型整合计算，得到网购用户大指数并生成网购用户指数预测模型，采用自回归移动平均模型ARIMA来预测网购用户大指数的变化态势。

进一步地，步骤S1中，

S11、k平台t期现价人均网络消费支出额的计算，当期现价居民人均网络消费支出额等于当期活跃老用户的网络消费总支出额除以当期活跃老用户的实际消费人数，其表达式为：