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结构方程模型与人工神经网络结合的用户感知建模方法

2019-08-07褚学宁

上海交通大学学报 2019年7期
关键词:满意度测量用户

颜 波, 褚学宁, 张 磊

(上海交通大学 机械与动力工程学院, 上海 200240)

用户感知是用户使用产品过程中产生的特有体验,用户通常会用舒适、喜欢、满意等意象形容词来描述对产品使用的感受和体会[1].如果设计师能够对用户感知的影响因素及其相互关系有深入的理解,将有助于设计出更符合用户需求和体验更好的产品.用户感知属于心理学范畴,难以准确直接测量,但可以通过多个测量指标间接量化研究[1].过去有关用户感知方面的研究主要是应用Logistic和Probit等回归分析方法[2-3],关联规则分析和聚类分析等数据挖掘方法[4-5],以及支持向量机和人工神经网络(ANN)等网络建模方法[6-7]来建立单一用户感知与测量指标之间的影响关系模型.但是,这些方法无法描述用户多个感知之间的因果关系和影响路径.

结构方程模型(SEM)能同时处理多个因变量,容许自变量和因变量都含有测量误差,特别适合社会学、心理学研究中涉及到的不能准确、直接测量的多个变量之间影响关系的分析问题,因此利用SEM不仅可以获得用户感知的主要测量指标,而且可以获得用户多个感知之间的因果关系和影响路径.孙逸文等[8]以手机为案例研究了功能疲劳对用户资产的影响,利用SEM建立了用户期望、感知、功能疲劳、满意度和购买意愿之间因果关系的路径模型.Xiong等[9]利用SEM探讨了项目参与者的表现如何影响承包商的项目满意度,建立了用户的目标明确性、施工风险管……

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