客户亲密度

客户亲密度（精选4篇）

客户亲密度 篇1

摘要：未来商业银行的竞争重点将是客户资源的竞争,谁掌握了客户谁就把握了市场。如何在新的经济形势下把握好客户多元化的金融需求赢得更多客户的信任与支持。增强客户亲密度将是银行能够在激烈的市场竞争中持续、稳健、高效经营的关键。

关键词：商业银行,客户亲密度,客户满意度

一、客户亲密度内涵

客户亲密度体现了银行与客户之间关系的亲密程度,它包括客户的满意度和忠诚度两个维度。客户满意度是指客户对银行以及银行产品/服务的满意程度,它是客户对银行外在形象和内在服务的一种体验状态,满意度较高的客户将更愿意继续购买银行的产品或服务。客户忠诚度是指客户满意后产生的对银行产品/服务的信赖和希望重复购买的一种心理倾向,它体现了客户持续的交易行为。满意度和忠诚度密切相关,相辅相成:当满意度达到某一高度时,会引起忠诚度的大幅提高,推动客户持续购买相关产品或服务;客户忠诚度的获得也必须有一个最低的顾客满意水平,在这个满意度水平线下,忠诚度将明显下降。

提高银行的客户亲密度,既要关注客户满意度,也要提高客户忠诚度。满意度衡量的是客户的期望和感受,而忠诚度反映客户未来的购买行动和购买承诺,如果客户只有满意的感受,却没有购买产品/服务的行动,对于银行而言意义并不大。因此,银行不仅需要关注客户的满意度,还要不断提高和保持客户的忠诚度,推动客户从“意愿”向“行为”的转化,促进客户持续购买银行产品或服务,从而实现银行的价值。

客户是银行生存和发展的基础,客户的满意与忠诚程度直接影响到客户与银行之间的关系,只有客户满意和忠诚,银行才能留住客户。对银行而言,每一次重大客户的流失不仅造成了服务费用的损失,还增加了获得新客户的成本,最终客户流失将转化为市场份额的损失。相关研究表明:2006—2008年,客户满意度最高的银行年均利润率增幅为129%,是客户满意度中等银行的3倍,是客户满意度较低银行的21倍。因此,只有不断地积累客户和经营客户,提高客户满意度,才能实现银行的快速发展。由于不同的客户有着不同的购买需求和期望,商业银行要增强与客户的亲密度,关键是要以客户为中心、积极倾听客户心声、增强客户体验,不断满足客户多样化的金融服务需求、超越客户期望、持续创造客户价值。

二、我国银行客户亲密度的现状与不足———以客户满意度为例

(一)我国银行客户满意度(1)现状

近年来,越来越多的银行开始意识到客户满意度对经营管理的重要性,通过不断优化业务流程、改善营业环境、规范服务行为、建立客户服务中心等方式,不断丰富产品和服务,客户满意度有了较大的提高。2009年,拓索(中国)公司通过问卷调查(2)的方式,对5大国有商业银行、12家股份制商业银行以及部分地方性商业银行的客户满意度进行调查分析(见表1)。结果表明:2008—2009年,银行的服务流程正在得到贯彻,服务质量正在得到不断改进和完善,目前我国银行平均客户综合满意度指数为72.1,处于比较满意的水平;但客户体验的愉悦感和满意度仍然有待进一步提高。从银行各单项服务来看,营业厅业务、个人贷款业务和投资理财业务的客户满意度水平偏低,而信用卡业务、电话银行业务、网上银行业务及VIP贵宾服务的客户满意度水平较高。

(二)我国银行服务中存在的不足

尽管我国银行客户的满意度有所提高,但无论是与国外先进银行相比,还是与不断提升的客户期望相比,银行的服务理念、方法、体系和管理等方面还存在较大差距,主要体现在以下几个方面:

1. 服务营销理念有待提高。

目前,我国大多数商业银行在实际经营活动中,营销管理多还停留在关系营销阶段,主要采取关系营销、微笑服务、门面装修等营销和服务手段上,并没有做到真正以客户需求为中心、客户和产品经营并重,客户体验及亲密度均有待改善。

2. 缺乏明确的客户细分和市场定位。

现在我国银行主要是按照资产量划分客户等级,银行产品和服务存在较强的同质性,目标客户、产品服务的针对性较差。例如,银行对低端顾客提供了满意的服务,而对中高端顾客提供的服务不足。

3. 客户经理队伍综合素质有待提升。

现阶段我国商业银行主要依靠客户经理与顾客交流,把握客户的需求提供金融服务,要求客户经理具备专业性和全面性的综合素质。然而,目前我国商业银行客户经理队伍的综合素质不够全面,系统掌握金融知识和商业知识以及综合运用银行产品和服务,为客户提供综合化、个性化服务的能力尚待提高。

4. 营销与服务的效率有待提升。

目前银行业务结构既有“条”也有“块”,客户营销与服务环节较多、链条较长,服务标准化程度较低,前台与中后台容易脱节,部门间协同效应不能很好发挥。使得营销一线得不到有力的支持,影响了客户的响应速度。此外,银行业务流程还存在的一些不合理之处,使一线缺乏有效的服务支撑,对员工体验和客户体验造成一定影响,影响营销与服务潜力的有效释放。

三、提升银行客户亲密度的经验借鉴

国际上一些商业银行通过服务质量管理、增强客户体验、细分市场等方式不断提高客户亲密度,已取得较好的效果。

(一)规范的服务管理体系

国外优秀银行都建立了统一、规范的服务管理体系,包括服务理念、服务标准、服务流程、人员培训等,通过全方位的服务质量管理,提高客户满意度。例如,英国巴克莱银行引入ISO9000质量管理和保证标准进行服务管理;美国银行和汇丰银行根据“六西格玛”建立了银行服务体系。这些银行通过规范的服务管理体系对服务流程进行严格控制,精确地把握服务过程中的每个环节和过程,对服务项目进行持续改进,并加强以预防差错、风险为主的控制,有效提高了银行的服务质量。

(二)超前的客户需求研究

客户不同的年龄、性别、文化、职业与经济状况等因素决定了对金融服务需求的层次差异性和多元化,因此,银行要实现对客户最佳的服务,首先必须准确把握客户的需要和消费心理,才能有针对性地提供金融服务,不断丰富银行服务内容,有效提升服务质量和客户满意度。例如,花旗银行为了解客户的金融需求与消费心理,组织开展“客户活动周期”(CAC)模式研究,内容包括客户购买银行产品前期、中期、后期的全部过程和活动,从中发现客户不同阶段的金融需求,并对每个阶段的增值机会进行科学评估;日本旭日银行为做好客户服务,专门针对客户一生不同阶段的需求进行研究,使客户一生中的每个阶段都能得到该银行提供的服务。

(三)精确的客户细分和价值定位

商业银行80%的业务和利润来自20%的重点客户。因此,国际大银行都十分重视对客户群的细分,包括性别、地域、偏好、职业、受教育程度、收入等多个标准,针对不同客户的需求及其对银行的利润贡献度,分别提供不同的银行产品和服务,集中银行大部分资源为20%的重点客户提供优质的服务,例如,香港恒生银行在开展个人理财业务中,针对高资产客户推出了“优越理财”服务、针对中产阶层的女性客户推出“悠闲理财”服务、针对男性客户推出“翱翔理财”服务、针对普通客户推出“纵横理财”服务等。银行不仅要掌握客户的需求,而且还必须了解客户对银行的价值,通过市场细分,银行可以有效掌握客户价值,慎选目标市场,进一步夯实客户基础。例如,汇丰银行根据客户的地域、偏好、职业、资产等标准进行市场细分和定位,对高端优质客户专门设立“卓越理财”服务,为资产在100万元及以上的客户进行全面的理财服务,客户除享受“一对一”的客户经理服务外,还可享受综合理财服务、高额透支、综合保险、旅游等多种服务和优惠。

(四)全方位的金融服务措施

服务质量的高低是银行业务成败的关键,而银行要提高服务质量,必须具备高质量、全方位的服务能力并采取细致周到的服务措施。近年来,国际优秀银行为巩固和发展银行业务,一方面大力借助现代科技手段,完善服务网络,强化服务功能;另一方面,通过提供各种无微不至的服务,努力提高服务质量和服务水平。例如,花旗集团在全球建立了横跨六大洲的网络体系,利用先进的科技手段及雄厚的人力、财力和管理资源,针对各个不同市场客户的特殊需求提供广泛的银行产品服务,包括在各个网点配有高级印刷系统随时打印客户所需的任何资料、当场制作标有客户姓名及号码的银行卡、为客户长期投资和财务决策提供详细咨询和建议等;中信银行构建了以高科技替代率、高客户集中经营度和高中端客户为主要特征的全功能零售银行体系。

(五)强大的信息技术支持

商业银行面对着数量众多的客户,需要及时、准确、全面地掌握客户真实情况,经常性地与客户保持联系。因此,国外银行建立了强大的信息技术支撑,如客户信息管理系统、风险管理系统等,实施客户关系管理,快速响应市场需求、创新产品与服务。例如,德累斯顿银行为客户经理提供了包括风险定价、客户财务分析和经营管理、客户信息管理等多种功能强大的应用软件,使客户经理可以实时了解客户信息,掌握客户需求;IT部门则根据产品部门的需要和规划进行技术开发,从而保证推出的产品能较好地满足客户的需要。

四、提高我国银行客户亲密度的建议

“始于顾客需求,终于顾客满意”是现代经营管理理论和实践的基本原则,因此,我国商业银行提高客户亲密度的核心是关注客户体验、立足客户需求,通过提高服务质量、满足客户需求、增加客户价值来不断提升客户亲密度。

(一)构建统一的服务质量管理体系,提高客户满意度

我国商业银行应树立以客户为中心的经营理念,借鉴国际银行质量管理标准,构建统一的服务管理体系,加强全行服务标准、服务流程等方面的质量管理。一方面,通过规范和完善服务标准,进一步改进和优化服务流程和服务环境,发挥整体网络优势,提升客户服务整体品质和水平,不断提高银行核心竞争力。另一方面,实行客户满意度管理,将管理重心转向以客户为关注焦点,及时系统地测量客户需求、客户体验、客户满意度与忠诚度,并通过持续改进的服务和管理,提高客户亲密度,打造银行良好的服务品牌。

(二)关注客户需求,提升客户亲密度

随着我国经济金融的不断发展,客户需求呈现出多元化、复杂化和综合化的特点。为了更好地把握客户需求,商业银行应积极研究客户需求,可以通过与客户面对面交流、客户满意度调查、构建客户体验平台、客服中心定期回访等多种方式增强客户体验、了解客户需求、听取客户的心声,动态把握客户内在需求,不断推进服务和管理流程的优化,对客户提供一揽子的金融服务,以多样化的产品组合满足其多元化需求,通过满足客户需求提升客户亲密度。

(三)细分客户市场,提供差异化服务

我国商业银行可以借鉴国际银行的先进经验,进一步细分市场,对于不同需求、不同特点的客户提供有差异化服务,以减少不必要的成本和费用,提高成效比。同时,把握好客户价值,对有价值的客户提供更优质服务。一是力争高端客户,提供精准服务。对高端客户建立重点优质客户档案,配备专职的个人客户经理,提供量身定做的个性化理财产品和“一对一”的优质服务,充分挖掘客户价值。二是发展中端客户,提供差异化服务。重视对中端客户的发掘与培育,积极维护好客户关系,有针对性地向客户推荐金融产品,提出理财建议,及时发现客户的潜在需求,增强客户忠诚度和依赖度。三是稳定低端客户,提供基础服务。这是目前银行最多的客户群体,该群体的主要需求是储蓄产品和有限的中间业务产品,在资源有限的情况下,银行主要为该群体提供标准化的金融产品和服务,不断提高服务质量,做到规范、方便和快捷。

(四)积极开展交叉销售,提高客户满意度和忠诚度

交叉销售的核心是从客户真正需求出发,通过提供多种符合客户利益的产品和服务来满足其需求,可以有效保持顾客,降低顾客流失率,提高顾客满意度和忠诚度。相关研究表明:客户使用的银行产品越多,对银行的忠诚度就越高。随着我国金融服务需求快速增长,商业银行应该进一步通过整合营销渠道、设计核心产品、改进销售策略等多种措施来提高交叉销售效率,充分发挥交叉销售的优势,在满足客户多样化金融需求的同时,提高客户的满意度。例如,向高端客户交叉销售基金、理财产品、外汇等产品组合,向中端客户交叉销售消费贷款、信用卡、网上银行等产品组合。

(五)创新产品和服务,引导和创造客户需求

为了充分利用银行有限的资源,银行应高度重视主要客户的金融需求特别是核心需求,根据主要客户的核心需求创新产品和服务,提高主要客户的亲密度。一方面,及时关注主要客户需求动向,围绕客户核心需求进行产品和服务创新,在提供差异化服务的同时提高银行创新的效率;另一方面,通过产品创新引导和创造客户需求,激发客户新的金融需求,增进客户与银行的联系与合作,不断发现和提升主要客户的价值,实现银行与客户的双赢。例如,银行对高端客户不仅仅是简单地销售普通的理财产品,还可以根据客户的实际情况,设计出符合其总体财务状况和长远发展的各种投资组合,引领和创新客户需求。

(六)建立统一的客户信息系统,快速响应客户需求

通过建立统一的客户信息系统,使客户经理与客户交流沟通的过程中,能够快速、准确地响应客户需求,不断改善金融服务质量,提高客户忠诚度和获得竞争优势。一方面,由于银行有客服中心、互联网等多个客户信息子系统,需要对这些系统进行有机整合形成统一的客户信息系统,为各个业务部门提供统一的客户信息,充分了解客户情况,与客户建立更牢固的关系。另一方面,需要进一步开发和完善客户关系管理系统(CRM),充分挖掘系统中的信息和数据,细分市场与客户,根据客户偏好创新相应的金融产品和服务、根据客户价值及行为特征制定相应的营销策略,做到快速响应客户需求。

(七)加强员工队伍和文化建设,提供综合化金融服务

业务结构由客户结构决定,客户结构由员工结构决定,商业银行拥有怎样的员工队伍、客户经理队伍,决定其拥有怎样的客户,取得怎样的效益。随着客户需求的日益复杂化和多样化,要求银行员工要具备营销、管理等综合素质,为客户提供全方位的金融服务。一方面,要抓好员工队伍建设。合理构造员工的队伍结构,加强客户经理、产品经理等队伍的建设,保持业务结构、资产规模与人员的合理匹配;同时,重视提升员工综合素质,通过培训提升客户经理的综合能力,提高客户服务的深度和广度。另一方面,要加强银行服务文化建设。通过教育、引导、制度约束等多种手段,逐步在银行内部树立起“服务创造客户、服务创造价值”的经营理念,使卓越服务成为企业文化的重要组成部分。

参考文献

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[5]陈亚荣,叶林珍.上海商业银行客户满意度调查[J.]东华大学学报(自然科学版),2007,(10).

客户亲密度 篇2

微博,继Twitter问世之后迅速发展成为一种主流的信息发布社交网络平台。以新浪微博为代表,其简洁性、实时性等特点[1]以及新颖的表现形式、独特的传播方式[2],迅速吸引了大量的使用人群,成为了国内最重要的社交媒体之一。微博从最基本的用户信息交流,逐渐发展成为信息发布和商业营销的平台,这种发展为社交网络的用户关系分析与用户个性化推荐提供了良好的研究环境。

社交网络用户关系分析的相关研究主要集中在用户影响力分析[3]、信息的传播[4]等方向,体现了用户关系在社交网络中重要研究价值。用户关系分析,以微博用户亲密度分析为代表,为用户寻找隐性亲密粉丝提供良好依据,在构建由用户彼此亲密粉丝组成的微博网络环境上提供有效资源。其在优化社交网络环境、推进社交网络的透明化发展、用户个性化推荐以及企业商业化推荐等方面都具有重要的现实意义。

对微博用户关系的分析,Yanagimoto等人[5]将微博社交网络视为一个加权无向图,每个边表示用户之间的关系,边的权值表示他们之间的关系强度[6],通过比较相关特征,计算用户之间关系强度。这种方法在用户关系的分析上有一定效果,但忽略了用户自身属性特征,所以对用户关系强度的评价不够客观。Kahanda等人[7]利用用户之间的交互性和自身属性特征来评价用户关系强度。Xiang等人[8]结合了用户之间的交互性和用户相似度来计算用户的关系强度。以上研究侧重于从用户自身出发进行分析研究,其优点是对用户关系强度评价效果较为明显,但是忽略了微博内容对用户关系的影响,因此对用户之间个性化特点的评价不准确。

用户关系分析经常被应用于用户个性化推荐。Chen等人[9]通过获取社交网络的历史数据,凭借基于内容的方法进行用户推荐获得了一定效果,但单纯使用基于内容的方法比较片面,不能很好体现用户的推荐行为。Hannon等人[10]采用了基于内容相似和协同过滤方法来推荐Twitter用户,取得了一定的推荐效果,但该方法还是未能考虑用户的个人属性特征,在用户个性化推荐方面的效果不够理想。徐雅斌等人[11]提出了选取反映微博用户之间相关性的多个特征,并通过逻辑回归模型对潜在的用户进行评分排序,为目标用户推荐前N个潜在用户,在用户普通推荐上效果较为明显。但该方法对用户个人信息特征选取不准确,而且忽略了用户的兴趣取向等重要特征因素,使得该方法在用户个性化推荐上效果不明显。

针对传统方法在微博用户关系评价分析中准确率低的现象,本文提出基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型。从微博及微博用户本身出发,综合考虑了微博用户的被动活跃度(其他用户对该用户的主动性)、用户之间的背景相似度(选取用户有针对性的自身属性建立向量,用以计算用户之间的相似度)、用户之间的关系强度[6,12](用户之间的转发、评论、提及互动强度)等属性特征,并结合LDA主题模型对微博内容进行分析。在微博内容分析方面,首先,对于微博内容的主题进行分析,获取用户相关的主题分布;然后通过主题分布推断其兴趣分布,以此计算博主与每一个粉丝的兴趣相似度;最后,融合以上特征为用户建立综合亲密度评价得分标准,按评价得分结果进行Top-N排名,得到该评价模型下的用户推荐列表。利用新浪API接口抓取微博近期相关数据,组成实验数据集。在数据集上基于评价的推荐实验结果表明,本文提出的模型方法在用户的个性化推荐应用方面更有针对性,效果更好。

1 用户粉丝亲密度的评价模型

该部分主要介绍用户亲密粉丝的评价推荐流程中的用户粉丝亲密度评价模型,如图1第三部分所示。用户亲密粉丝评价推荐流程主要由微博数据获取、构建数据、用户粉丝亲密度评价模型(BLDA)和推荐粉丝排名四个部分组成。第一部分,通过微博API按要求采集微博相关数据,并将其存入数据库;第二部分,通过分析数据库数据,建立博主与之对应粉丝集合的数据集;第三部分,通过用户粉丝亲密度评价模型对每个粉丝给出对应的综合评价得分;第四部分,根据第三部分得到的综合评价分数,按得分高低顺序推荐出前N个粉丝为亲密粉丝。下文详细介绍用户粉丝亲密度评价模型,具体包括微博用户粉丝活跃度筛选、微博用户背景相似度分析、微博用户关系强度对比、微博用户兴趣相似度分析;最后给出粉丝亲密度综合评价得分计算方法。

1.1 微博用户粉丝活跃粉丝筛选

用户粉丝亲密度评价推荐对效率和准确率的精度要求很高,如果笼统对博主所有的粉丝进行评价推荐,会导致效率和准确率降低。特别当粉丝中包含大量对粉丝亲密度评价有干扰的“僵尸粉”时,评价推荐的准确率会大大降低。因此,在用户粉丝亲密度评价之前,需要从粉丝集合中剔除这些粉丝。针对“僵尸粉”主动性好、被动性差的特点,本文提出用户被动活跃度指标对博主的粉丝进行筛选,定义如下:

定义1令b表示某一个博主,被动活跃阈值为θ,则其活跃粉丝集合表示为F(b)。假定在微博数据时间段K内,微博用户u发表原创的、被转发的以及被评论的数目的总和为S(u),那么用户的被动活跃度a可表示为:

当博主的某粉丝用户的被动活跃度a低于事先设定的阈值θ时,剔除该粉丝。博主b剩下的粉丝为有效活跃粉丝,表示为F(b)。

1.2 微博用户背景相似度分析

活跃在背景环境相似下的微博用户,会有相似的人生观、价值观等一些内在共性,这样的群体更容易发展成为亲密粉丝关系。本文选取微博用户的相关背景属性,主要包括用户年龄、注册时间(微龄)、是否加V、关注数/粉丝数、男粉丝/女粉丝、粉丝对博主博文行为/博主所发博文,进行相似度分析。则对微博用户背景相似度的定义如下:

定义2令背景属性向量为Ubg,微博用户背景属性向量表示为Ubg=(year,rage,is V,af,nvf,mbf),博主背景属性向量为Bbg,第i个粉丝的背景属性向量为Fbgi,Simbgi为博主与其第i个粉丝背景的相似度。设向量A(a1,a2,…,an)与向量B(b1,b2,…,bn),则向量A、B的相似度关系为:

则结合式(2),博主与其第i个粉丝背景相似度表示为:

其中背景属性向量Ubg属性变量的定义如下:

定义3令year表示微博用户出生年代的类别集合,记作year{00后,90后,80后,70后,60后},并依次赋予权值{2,4,5,3,1};

定义4令rage表示微博用户的微龄段集合,记作rage{不到1岁,2岁,3岁,4岁,5岁以上},并依次赋予权值{5,4,3,2,1};

定义5令is V表示微博用户是否加V集合,记作is V{是,否},并依次赋值{1,0};

定义6令att表示用户关注其他用户数目,fans表示该用户的粉丝数,af表示用户的微博贡献度变量,表示为:;

定义7令nf表示一个用户的男粉丝数,vf表示一个用户的女粉丝数,nvf表示该用户的群体性别偏好度变量,表示为:;

定义8令mf表示粉丝对博主博文行为所产生的行为总数,mb表示博主所发博文数,mbf表示博主行为被关注的关注度变量,表示为:。

1.3 微博用户关系强弱度分析

博主与粉丝之间的互动反映着他们之间的关系强弱,亲密粉丝一般与博主有较强的关系紧密度。因此,用户之间的关系强弱度对粉丝亲密度评价有较大影响。令Rui表示博主与第i个粉丝的关系强度,则博主与第i个粉丝之间的互动率表示为:

式中,h为博主与第i个粉丝在相同时间段内发的相同条数微博数,Ebi、Pbi、Jbi分别表示博主转发、评论、提及第i个粉丝fi的数量,Efi、Pfi、Jfi分别表示第i个粉丝fi转发、评论、提及博主的数量。

1.4 微博用户兴趣相似度分析

高明等人[13]提出基于面向微博系统的实时个性化推荐中推断微博主题分布和用户兴趣取向的研究方法的基础上,本文提出一种分析博主与粉丝的兴趣相似度的研究方法。由于每条微博通常会关联到一个或多个主题,这种特征符合LDA主题模型方法,故本文第一步采用LDA主题模型来分析微博的主题分布。同时,由于用户所发微博能很好地反映用户所关心的主题,本文第二步通过研究用户所发微博的主题分布与其兴趣取向分布的关系,给出博主与粉丝间的兴趣相似度的计算方法。下文为方法的详细介绍。

1.4.1 主题分布和兴趣取向定义

定义9令Z={z1,z2,…,zT}为预先给定的T个主题的集合,p(z1|blog),p(z2|blog),…,p(zT|blog)为用户所发某一微博blog的主题分布,p(zi|blog)表示微博blog属于主题zi的后验概率,其数值越大则微博blog属于主题zi的可能性就越大。

定义10令{blog1,blog2,…,blogh}为用户在某一特定时间内发布的h条微博集合,Ou=(ou1,ou2,…,ou T)表示该用户的兴趣取向向量,ouk(k=1,2,…,T)为用户u的第k个兴趣取向,结合定义1可以表示为:

式中,ouk表示该用户对第k个主题感兴趣的平均概率,blogj表示第j条微博,zk表示第k个主题。

1.4.2 微博主题推断

通过新浪微博API采集相关数据作为训练数据集,进行LDA主题模型的学习,得出训练数据集中每条微博的主题分布以及每个单词在T个主题上的分布情况。对于每条微博的主题分布,都可以通过推断该微博中各单词所属主题,来推断该微博的主题分布。具体推断方法如下:

假定由n个单词组成的微博为blog,其单词集合记为{ω1,ω2,…,ωn}。令随机变量表示单词ωi的主题,则对微博blog中单词ωi,的概率计算表示为:

式中,T表示主题个数,σ表示用户兴趣取向先验分布的参数,表示单词属于第j个主题的概率,表示排除第i个单词的主题,微博blog中所有其他的单词主题集合,n(blog)表示微博blog中单词的总数目,n(j,blog)表示微博blog中属于第j个主题的单词总数目。单词ωi的主题分布记为,其中分量xj标准化式(6)中的概率,即:

单词ωi的主题是从分布中抽样得到,则微博blog属于第j个主题的概率描述为:

最后,微博blog的主题分布表示为:

1.4.3 兴趣取向分布

用户的兴趣取向是用一个T维向量Ou=(ou1,ou2,…,ou T)描述的,每一个用户的兴趣取向向量根据数据集中用户微博集而确定。对于每一个用户,选取的h条微博的主题分布可以用一个矩阵表示。令矩阵Gu表示用户的微博集合所产生的主题分布矩阵,选取通过LDA对博主的微博集进行训练得到的主题Z={z1,z2,…,zT}为矩阵的行,选取微博用户发的微博集合Blog={blog1,blog2,…,blogh}为矩阵的列。其中,对于博主,选取某段时间的若干条微博;对于粉丝,选取与博主相同时间段的相同条数的微博。假设某个用户在时间段t内发了x条微博,取其中h(h<x)条构成用户u的微博集合Blogu,记作Blogu={blogu,1,blogu,2,…,blogu,h},其中blogu,i表示用户u所发的第i条微博。则微博用户u的微博的主题分布矩阵Gu表示如下:

oik表示第i用户对第k个主题感兴趣的平均概率,即兴趣分量表示为,则用户u的兴趣分布向量可以表示为:

1.4.4 兴趣相似度计算

兴趣相似度反映着用户之间的内在共性,粉丝与博主相似度越大,该粉丝就越容易成为亲密粉丝。根据用户的兴趣分布分析,令博主的兴趣分布向量为Ob,粉丝i的兴趣分布向量为Ofi,由式(1)过滤得到博主的活跃粉丝集合为F(b)。令Simbfi表示博主与粉丝i的兴趣相似度,则通过式(2)、式(11)可将博主与粉丝i的兴趣相似度表示为:

1.4.5 粉丝亲密度综合评价计算方法

王焕玲[14]在《“粉”字心义》中对“微博粉丝”的解释是:在微博里对某一博主保持持续关注的人类群体。当微博的博主在其微博上发表新的留言,第一时间关注他的大多数情况下就会是该微博的粉丝。亲密粉丝是与博主有较高的亲密度的粉丝,主要表现在活跃度高、与博主之间关系紧密、与博主在兴趣上相似度大。则对用户粉丝亲密度的定义如下:

定义11令F表示某一博主的粉丝集合,标记为F={f1,f2,…,fn},由式(1)过滤得到博主的活跃粉丝集合为F(b)。设Qfi表示对博主第i粉丝亲密度评价得分,由式(3)中Simbgi表示博主背景与第i个粉丝背景相似度,式(4)中Rui表示博主与第i个粉丝的关系强度,式(10)中Simbfi表示博主与第i个粉丝兴趣相似度。则结合式(2)、式(3)、式(4)、式(10),博主第i个粉丝的亲密度表示为:

式中,α、β、λ是对应的权重变量,权重变量由实验数据统计获得,实验部分将详细介绍。通过式(13)计算的Qfi值可以得出对博主第i个粉丝的亲密度评价得分。对博主活跃粉丝集合F(b),用以上计算方法,能得出每一个活跃粉丝综合推荐评分,选取Top-N个活跃粉丝为博主的亲密粉丝。

2 实验及分析

2.1 实验数据

本实验采用用户粉丝亲密度评价模型(BLDA),对微博用户进行亲密粉丝推荐,并将结果与基于协同过滤的用户推荐模型(BPR)[15]和逻辑回归的用户推荐模型(LR)[11]进行效果对比,侧面反映用户粉丝亲密度评价效果。利用新浪微博开放API的方式获取用户基本信息和最新发布一系列微博信息,构成实验数据集。数据集中每个用户基本信息包括用户年龄、微博注册时间(微龄)、是否加V、关注人数、粉丝人数、男粉丝数、女粉丝数、用户发博文次数、粉丝关注所发博文数(对于每篇博文,只要有粉丝有相关的关注行为则记为一次,一条微博只记一次,不重复记)。为了对比BPR和LR推荐模型在对亲密粉丝推荐上的效果,数据集中每个用户的微博信息应包括用户及其关注用户的微博、用户标签、用户社交圈、用户个人信息(地区、性别)。同时为了实验方便进行,本实验要求数据集选取的每个用户关注人数不少于30人,粉丝数在100到2000个之间,且所发微博数不得少于60条。

本实验按照数据集的要求,使用Java语言编写的程序,从新浪开放API接口获取了376个满足条件的用户及其粉丝的个人基本信息以及相关微博信息。将获取的376个用户作为目标用户,并将这376个目标用户对应的亲密粉丝作为待推荐的用户,其亲密度由训练获得。

将获取的微博用户数据集分为训练数据集和测试数据集。训练集由376个目标用户及其对应亲密粉丝组成,测试集由376个目标用户及剔除亲密粉丝后剩余的对应粉丝组成。对于测试集中的每个目标用户,随机选取对应的40个待推荐的粉丝并隐藏其10个亲密粉丝(共50个粉丝)作为测试集。模型训练结束后,对测试数据集进行实验,得到按降序排列的Top-N推荐结果。

2.2 实验评价指标

在实验中,采用准确率(P),召回率(R),综合指标(F)作为评价标准。

准确率:

召回率:

综合指标:

其中a表示推荐出来的粉丝为亲密粉丝数,b表示推荐出来的粉丝为非亲密粉丝数,c表示没有推荐出来的亲密粉丝数。

2.3 评价权重α、β、λ的调整

评分权重对该模型有着重要的影响,控制着实验结果的精确度。α是微博用户的背景相似权重,β是微博用户之间的关系强度权重,λ是微博用户之间的兴趣相似权重。对α、β、λ分别单独取1,其他取0,分别推荐出单独测试每一个权重对实验准确率的贡献值。通过对数据集随机的50个微博用户及其前10个粉丝的推荐结果,取P、R和F的平均值结果如表1所示,令三种情况下的综合指标为F1、F2、F3。表1显示了每种权重下多次试验的单独平均效果,用实验的综合指标调节其权重值,表示为:。因此,在此模型中,取α=0.25、β=0.38、λ=0.37,重复以上实验得权重调整后的结果如表2所示。

2.4 实验结果与分析

为验证本文方法的准确性和有效性,实验随机选取5组数据集中的用户,每组10个用户参与实验。对基于协同过滤的用户推荐模型(BPR)和逻辑回归的用户推荐模型(LR)在本文数据集上推荐结果的准确率、召回率和综合指标三个指标进行对比,从而进行亲密粉丝推荐效果的比较。分别取每个用户的Top-1、Top-2、Top-3、Top-4、Top-5、Top-6、Top-7、Top-8、Top-9和Top-10十种情况下的实验结果,即推荐结果的前1个、前2个、前3个、前4个、前5个、前6个、前7个、前8个、前9个和前10个粉丝中,隐藏亲密粉丝占推荐结果的平均比例,实验结果如图2所示。

由实验结果容易观察出:BLDA方法模型对用户亲密粉丝推荐的整体准确率要优于LR和BPR方法模型。随着K值的增大,BLDA方法模型的召回率和综合指标值趋于稳定,效果明显优于LR和BPR方法模型。亲密粉丝推荐,关注的是推荐出来的是不是亲密粉丝以及粉丝的亲密度排名,因此准确率、召回率和综合指标的值越大,效果越好。这说明了本文提出的BLDA方法模型对优质粉丝的推荐优于BPR和LR方法模型。

BPR方法模型虽然考虑了用户多维特征间的相似性,并取得了一定的推荐效果,但由于该方法数据稀疏性处理不够,对亲密粉丝推荐并不理想。LR方法模型从用户兴趣、社交圈和个人信息多个角度出发,数据信息比较充分;并通过深层挖掘用户信息中潜在支配推荐排序信息的逻辑回归模型[8],综合利用这些特征进行用户亲密粉丝推荐。该方法在数据稀疏处理方面比较合理,但对用户兴趣的分析是从自身特征研究,缺乏客观性,因此在用户亲密粉丝上的推荐效果不理想。BLDA方法模型更加全面地从博文与用户本身出发,以用户所发博文为根据,利用LDA主题模型分析博文的主题分布,用以反映用户兴趣取向。其对用户兴趣的推断更加客观准确,从而对用户粉丝的亲密度评价更为客观,对亲密粉丝的推荐针对性更强。综合利用这些特征对亲密粉丝的推荐效果有了较大的提高,侧面反映了该用户亲密度评价模型的有效性和准确性。

3 结语

本文主要从微博用户自身相关特征与博文内容出发,对博文进行深层次挖掘,利用LDA主题模型分析博文的主题分布,反映出兴趣取向分布,融合微博用户的背景特征以及相关行为特征构建了一个综合的用户粉丝亲密度评价模型。实验结果表明,本文所搭建的模型在一定程度上提高了亲密粉丝个性化推荐的准确率、召回率和综合指标。但实验过程中仍存在一些问题:(1)特征选取不够全面,对用户关系的亲密度评价效果的影响较大;(2)实验效果跟权值的选定有一定关联。因此,对微博用户背景、活跃度、兴趣的相互关系的深入研究是未来研究的方向。随着新浪微博的发展以及互联网越来越开放,可以获取到更丰富的用户属性,为用户关系更深入的评价分析提供更多的可靠依据。

摘要：用户关系是目前微博研究的热门方向,微博用户亲密度评价在对用户隐含亲密粉丝的发现、微博网络环境优化等方面具有重要意义。目前微博用户群体庞大且关系复杂,仅从用户自身出发,以用户特征和关系网络等为依据对用户关系亲密度评价的准确率太低。针对这一问题,提出基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型。首先,对用户粉丝集中非活跃粉丝过滤剔除,获取其活跃粉丝。然后,利用LDA主题模型对用户某时间段所发微博集进行训练,获取用户阶段性微博的主题分布;同时通过主题分布推断其兴趣取向分布,并利用余弦相似方法计算用户与其粉丝之间的兴趣相似度。最后,结合用户的背景相似度和关系紧密度,为用户建立综合的亲密度评价标准。通过新浪API接口抓取微博近期相关数据,组成实验数据集。在数据集上基于评价的推荐实验结果表明,所提出的模型方法具有较高的准确率和有效性。

客户亲密度 篇3

随着农业女性化趋势的发展, 留守妇女已经成为农村经济、社会发展的主力军, 成为农村劳动力转移的坚强后盾, 为农村的发展做出了杰出的贡献。但她们在家庭生活方面遇到不同程度和性质的困难, 这样的困难给她们带来了不少的生理和心理压力。留守妇女作为我国在社会转型中出现的一个特殊群体, 她们所遭遇的问题, 所面对的困境, 已经容不得我们忽视, 需要我们予以关注和关心。

二、基本概念与研究工具

(一) 家庭亲密度与适应性

20世纪70年代首次提出家庭功能以来, 对于它的界定也是多种多样的。综合以往研究, 对家庭功能的定义主要有两种:一是以Beaver, Olson, Shek为代表, 他们主要用家庭的具体特征来定义家庭功能;二是以Epstein和Skinner为代表, 主要从家庭完成的任务来定义家庭功能。家庭亲密度与适应性来自于Olson的家庭功能环状模型理论, 主要研究家庭类型、家庭成员之间的感情联系和家庭体系随家庭环境、家庭发展不同阶段出现的问题而进行相应改变的能力[1]。

亲密度即家庭成员之间的情感联系, 具体的表现为家庭成员之间相互支持、相亲相爱融洽和谐的关系;适应性即家庭体系随家庭处境和家庭不同发展阶段出现的问题而相应改变的能力[2]。

(二) 研究对象

西部地区农村留守妇女占全国比重较高。有调查表明, 2006年留守妇女地区分布密度处于前列的省份有重庆、四川等。本研究选取在留守妇女比较集中的西部地区进行社区调查和走访, 共发放问卷调查300份。

(三) 研究工具

“家庭亲密度与适应性量表”第二版 (FACESⅡ-CV) 由Olson等于1982年编制, 在美国已广泛应用[1]。包括两个分量表, 共30道题。主要评价两方面的家庭功能: (1) 亲密度即家庭成员之间的情感联系, 具体的表现为家庭成员之间相互支持、相亲相爱融洽和谐的关系; (2) 适应性即家庭体系随家庭处境和家庭不同发展阶段出现的问题而相应改变的能力。而因为中西方的差异, 量表已被费立鹏等人对其进行修订。

此表采用了五等级计分法 (从1～5级) , 1分=不是, 2分=极少, 3分=有时, 4分=经常, 5分=总是。不满程度即为亲密度得分与适应性得分之差的绝对值, 差异越大, 不满程度越大。根据Olson家庭“拱极模式”和FACESⅡ一CV的家庭亲密度与适应性这2个分量表的分数可将家庭亲密度可分为松散、自由、亲密、缠结4种类型;适应性可分为有规律、无规律、灵活、僵硬4种类型[3]。16种家庭类型中的4个居于中心的类型为平衡型, 最偏离正常的4个称为极端类型, 剩下的8个类型为中间型[4]。

三、结果与分析

农村留守妇女家庭亲密度与适应性得分与常模的比较

由表1可知, 农村留守妇女测得的亲密度得分、适应性得分、不满程度得分这几个筛查指标上, 其所有项目得分均极其显著地高于中国正常成人常模。

四、讨论

在调查结果中, 对农村留守妇女的亲密度与适应性进行单样本t检验, 并与李斌, 陈浩冲运用FACESⅡ一CV量表对中国家庭亲密度和适应性进行调查研究得出的常模比较。结果发现农村留守妇女亲密度、适应性及不满程度得分均有显著差异, 即西部农村留守妇女的家庭亲密度与适应性水平低于正常水平。

家庭是社会组织的基本单位, 是人类亲密关系的基本单位。在家庭的发展过程当中, 夫妻关系距离最近, 分量最重, 是人际关系中最亲密的。在长期的生活中, 夫妻会逐渐形成一种共同感, 即认为两人为一体[5]。夫妻聚少离多, 丈夫在外, 对于家庭也是一种缺失。妻子顶着家务劳动、孩子教养和照顾老人的责任, 家庭压力本来就很大。丈夫长期在外又使她们心中有苦无法述说, 压力积压, 不良情绪也慢慢增加。孤独、烦闷、缺乏安全感, 这些对于她们来说都是急需解决的问题。长期下去, 会有更多的留守妇女在家庭关系上出现状况。由此可见, 丈夫外出务工、家庭生活重担等外在因素对留守妇女家庭亲密度和适应性起主要作用。

摘要：本研究通过调查西部地区农村留守妇女家庭亲密度与适应性, 对这个群体进行心理学上的量化分析, 探讨其原因, 从而更真实准确的了解留守妇女所面临的问题, 有助于有针对性的解决其问题, 获得更好的社会支持。

关键词：留守妇女,亲密性,适应性

参考文献

[1]林增学.心理健康结构维度的研究概述及理论构想[J].社会科学家, 2000, 6:27-31.

[2]周淑萌.大学生家庭亲密度状况调查研究[D].江西师范大学, 2011, 5:56.

[3]李斌, 陈浩冲.农村家庭亲密度与适应性的调查研究[J].中国健康心理学杂志, 2007, 15 (6) :538-540.

[4]黄希庭.健康心理学[M].上海:华东师范大学出版社, 2005:137.

客户亲密度 篇4

1对象与方法

1.1对象

采用便利抽样的方式, 选择2013年2—4月在绍兴市第七人民医院精神科门诊就诊的115例缓解期精神分裂症患者作为研究对象。纳入标准:①符合CC- MD-3缓解期精神分裂症诊断标准;②患者病情稳定, 自知力恢复, 能正确表达自己意愿, 自愿参与调查。 排除标准:①同时伴发其他精神病性障碍;②同时伴发其他严重的躯体疾病;③智力低下者。

1.2方法

1.2.1调查工具

①自编患者一般情况问卷:由研究者根据国内外文献资料自行设计调查表, 内容包括患者的性别、年龄、文化程度、婚姻状况、家庭结构、住院次数、病程7项内容。

②Rosenberg自尊量表 (SES) [5]:采用中文版SES测量自我价值和自我接纳的总体感受, 反映其心理健康水平。该量表包括10个条目, 采用4级评分, “非常符合”计1分, “符合”计2分, “不符合”计3分, “很不符合”计4分。有学者[6]研究证实, 考虑到中西方文化差异, 将第8题改为正向记分, 量表的内部一致性从0.79提升至0.84, 量表的效标关联效度影响不大, 而结构效度明优化。本次研究采用这种计分方法, 总分范围10~40分, 得分越高, 说明自尊程度越高。

③医学应对问卷 (MCMQ) [7]:采用中文版MC- MQ测量研究对象的应对方式。量表3个维度20个条目。其中“面对”有8个条目, “回避”有7个条目, “屈服”有5个条目。每个条目按1~4分评分。“面对”得分8~32分;“回避”得分7~28分;“屈服”得分5~20分。3个维度的内部一致性系数为0.69、0.60、0.76;4周重测信度分别为0.64、0.85、0.67[8]。

④家庭亲密度适应性量表 (FACESⅡ-CV) [9]: 采用中文版FACESⅡ-CV量表评价家庭的亲密度与适应性, 包括家庭亲密度和适应性两个分量表, 30个条目。每个条目采用5级评分, 其中“不是”计1分, “偶尔”计2分, “有时”计3分。“经常”计4分, “总是” 计5分。家庭亲密度包括:实际家庭亲密度、理想家庭亲密度、亲密度不满意程度:家庭适应性包括:实际适应性、理想适应性、适应性不满意程度。亲密度和适应性的不满意程度是以实际感受得分与理想状况得分之差的绝对值表示, 差异越大, 不满程度越大。该量表内在一致性Cronbachs a=0.72~0.87;与家庭环境量表的效标关联效度为0.35~0.68。

1.2.2调查方法

所有问卷均由研究者在患者精神科门诊就诊过程中亲自发放, 获得患者同意后, 采用统一指导语讲解问卷的填写方法, 个别年龄偏大读写困难的患者由研究者询问清楚后代理填写。共发放调查表l15份, 回收有效问卷115份, 有效回收率为100%。

1.3统计学方法

将所有调查数据输入计算机, 采用SPSS18.0版统计软件包进行数据的统计分析, 用均数±标准差表示, 用Pearson进行相关性分析, P<0.05表示差异有统计学意义。

2结果

2.1缓解期精神分裂症患者一般资料

本次调查共115人, 其中男63人、女52人;年龄18~68岁, 平均 (38.68±14.67) 岁;婚姻状况:已婚53人, 未婚40人, 离异或丧偶22人;文化程度:小学及以下21人, 初中38人, 中专或高中40人, 大专及以上16人;医疗支付方式:城镇居民医保70人, 农村合作医疗42人, 自费3人;家庭结构:核心家庭63人, 主干家庭34人, 联合家庭14人, 其他家庭4人;住院次数: 首次住院53人, 住院两次及以上62人;病程:<2年35人, 2~5年45人, 5年以上36人。

2.2缓解期精神分裂症患者应对方式、家庭亲密度适应性、自尊的分布情况

缓解期精神分裂症患者应对方式得分分别为:面对 (16.26±2.97) 分、回避 (17.21±1.58) 分、屈服 (13.84± 1.74) 分。家庭亲密度中, 实际亲密度 (69.68±4.62) 分, 理想亲密度 (79.37±2.61) 分, 亲密度不满意程度 (9.68±3.16) 分;家庭适应性中, 实际适应性 (45.42± 3.41) 分, 理想适应性 (56.58±2.19) 分, 适应性不满意程度 (11.16±3.08) 分。自尊得分为 (25.68±2.01) 分。

2.3缓解期精神分裂症患者应对方式与自尊的相关性

缓解期精神分裂症患者面对应对方式与自尊呈显著性正相关 (r=0.478, P<0.05) ;屈服应对方式与自尊呈负相关 (r=-0.263, P<0.05) 。回避应对方式与自尊负相关 (r=-0.077, P>0.05) 无统计学意义。

2.4缓解期精神分裂症患者的家庭亲密度适应性与自尊的相关性

缓解期精神分裂症患者自尊与实际亲密度 (r= 0.404, P<0.05) 、理想亲密度 (r=0.230, P<0.05) 、 实际适应性 (r=0.380, P<0.05) 均呈显著性正相关; 自尊与亲密度不满意程度 (r=-0.218, P<0.05) 、适应性不满意程度 (r=-0.247, P<0.05) 呈显著性负相关;而自尊与理想适应性 (r=0.019, P>0.05) 的相关无统计学意义。

3讨论

3.1缓解期精神分裂症患者应对方式与自尊的关系

应对方式是个体面对挫折或压力时所采用的认知行为方式, 它直接影响着个体的适应活动, 对于缓解压力、保持个体 的心身健 康具有重 要意义[10]。根据Feifel[8]的观点, 人们面对应激事件时的基本反应方式包含“面对”“回避”“屈服”三种应对策略。面对应对方式属于积极的应对策略, 能指导患者正视自己的疾病, 积极配合医护人员的治疗, 从而有效缓解机体的压力[11]。本研究结果显示, 面对与患者的自尊呈正相关 (P<0.05) , 说明越是倾向于采取积极主动应对方式的精神分裂症患者, 越能化解负性情绪, 将压力化解为动力, 从而促进自尊水平的提高。屈服的应对方式属于消极的应对策略, 不仅无助于缓解应激所造成的机体压力, 反而加重患者的病情, 使患者处 于不利状 态[11]。本研究结果显示, 屈服与缓解期精神分裂症患者的自尊呈负相关, 这与王卫敏[2]等研究结果一致, 可能的原因是缓解期的精神分裂症患者随着自知力的逐步恢复, 自卑感和病耻感使患者承受较大的心理压力, 让患者疾病和未来自信心不足, 采取屈服的消极应对方式, 从而导致自尊水平的降低。回避或否认应对机制是影响患者健康的消极心理应对方式[1]。而本研究结果显示, “回避”与精神分裂症患者的自尊呈负相关, 但无统计学意义。可能与本组研究对象自知力恢复与完成本次调查问卷之间相隔时间较长, 回避的应对方式对其心理健康影响不大。

3.2缓解期精神分裂症患者家庭亲密度适应性与自尊的关系