统计学院教师赵二龙博士在Information Processing & Management上发表学术论文

我校统计学院教师赵二龙博士在Information Processing & Management上发表题目为“How user-generated content influence different types of travelers to select hotels? A perspective with prospect theory（《用户生成内容如何影响不同类型的游客选择酒店？一种基于前景理论的视角》）”的学术论文。

旅游过程中产生的海量数据增加了游客选择的时间成本。针对信息过载和差异化服务需求日益增长的现实问题和实际需求，文章提出了一种基于用户生成内容（UGC）的混合酒店推荐方法。该方法首先对UGC文本评论进行细粒度情感分析，从多个维度了解游客对不同酒店服务属性的具体情感，确定了入住环境中不同游客群体的情感倾向。其次，考虑到游客在不确定环境中的选择心理行为，多属性情感分析结果构成决策矩阵的基础，并结合前景理论计算出相应的前景值。最后，对前景值进行排序，并根据排序结果为不同类型的游客提供酒店推荐服务。该方法考虑了游客在不确定环境中选择酒店时的心理选择变化过程，将行业细粒度情感分析方法与前景理论有机结合，提出了基于游客风险偏好行为差异的可解释酒店推荐模型，并在UGC中得到验证。研究发现，基于领域细粒度情感分析方法和前景理论相结合的游客不确定环境下酒店选择倾向分析方法，揭示了游客在不确定环境下选择酒店时规避风险的内在逻辑；结合深度学习和管理理论的优势，从游客心理行为驱动的角度分析了酒店选择的影响关系，拓展了个性化酒店推荐的可解释方法。

Information Processing & Management期刊由Elsevier出版，该期刊属于中科院管理学大类一区期刊，影响因子7.4。

投稿网址：https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ipm.2024.104049