以口碑為基礎之個人化餐廳推薦機制

A Personalized Restaurant Recommending System Based on Word of Mouth

林政輝(Cheng-Hui Lin)

指導教授 ： 洪智力

中原大學/商學院/資訊管理研究所/碩士(2010年)

https://doi.org/10.6840/cycu201000594

摘要

口碑對於消費者之購買行為有很大的影響力。消費者在購買商品前，往往會透過網際網路找尋他人的經驗與建議，再決定是否購買商品，但網際網路中消費者的口碑資訊過多，使得消費者蒐集以及整合口碑之過程變得非常耗時。因此，本研究提出一個餐廳口碑搜尋機制，其中包含口碑蒐集、口碑文件處理與個人化學習。本機制利用文字探勘來分析與萃取文章，進而產生餐廳面向權重，除此之外，本機制根據消費者偏好適應並學習，分析消費者偏好後給予個人化推薦。實驗結果發現，本研究所提出之餐廳搜尋機制的搜尋效率，比起使用搜尋引擎搜尋以及直接瀏覽部落格都有較高的滿意程度。

關鍵字

文字探勘 ； 個人化推薦機制 ； 口碑

並列摘要

WOM (word-of-mouth) has a strong effect on consumer behaviors. Consumers often consider others' experiences through the Internet as suggestions before making a buying decision. However, too much information of WOM overwhelms consumers. Manually collecting WOM becomes a very time-consuming task. Therefore, this study proposes a restaurant WOM searching mechanism, which contains WOM collecting, document processing and adaptive suggesting functions. More specifically, the mechanism takes advantage of text-mining to analyze and extract articles in order to generate property’s weights for restaurants. This mechanism further recommends consumers according to their adaptive preferences. Experimental results show that our restaurant searching mechanism achieves a better performance than direct searching and blog searching based on the effective and efficient comparison criteria.

並列關鍵字

Text Mining ； Personalized Recommending System ； Word of Mouth

參考文獻

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