信息传递模型

信息传递模型（精选7篇）

信息传递模型 篇1

据联合国贸发会议 (UNCTAD) 在2004年2-4月间对全球未来投资战略的调查结果, 2005年全球企业在2004年走出低谷的基础上, 交易规模显著扩大, 大宗并购案明显增多。据著名的市场数据研究公司 (Dealogic) 的统计, 仅2005年前三季度, 全球并购交易总金额便超过2004年一年的水平, 达到1.98万亿美元。近年来, 以联想、上汽、海尔、京东方、TCL、中海油等为代表的中国企业在西方国家发起的一系列并购活动, 标志着中国已经加入了以外国大企业为标的的国际角逐。

鉴于不同国家间并购双方信息不对称, 我国并购企业往往处于信息不利的地位, 导致“柠檬问题”出现。由此, 笔者结合不完全信息动态博弈及信息经济学的相关理论, 就跨国并购中的信息风险问题展开分析, 建立一个能显示目标企业真实质量的综合信号模型, 以改善我国企业跨国并购中的信息不对称状况。

一、概念阐释

并购 (Merger & Acquisition) 是指企业以现金、债券或其他资产购买其他企业的全部资产或者股权, 以获得对该企业的控制权, 从而使其丧失法人资格或改变法人实体的行为。

跨国并购 (Cross-border Mergers and Acquisitions) 指一国企业 (并购企业) 为了某种目的, 通过一定的渠道和支付手段, 购入另一国的企业 (目标企业) 的所有资产或足以行使经营控制权的股份。跨国并购是企业国内并购的延伸, 是跨国收购和跨国兼并的总称。

并购中的信息风险一般包括:股权信息风险、资产信息风险、负债信息风险、经营和治理信息风险等。

1.股权信息风险:

股权是公司终极所有者权利的法律体现。但并购各方提供的或文件记载股权信息, 与股权的实际状况可能不相一致。如实际出资少的股东却占有绝对多数股权, 或虽未实际出资但却在相关法律文件中被记载为股东, 或股权已被质押, 或被司法机关冻结而暂时受限等。这些存在瑕疵的股权都构成对并购的威胁。

2.资产信息风险:

资产是并购的基础, 资产信息的详实至关重要。而财务会计报告受汇率和通货膨胀等多种因素的影响, 账面价值往往难以反映资产的实际价值;资产的来源、效能、权属、限制等法律状态通过简单的报表难以确认。如不进行认真考证核实, 并购后可能会发现目标公司的资产低于其实际价值, 或这些资产未能发挥其目标作用, 或目标公司存在着大量低效资产或者无效资产, 甚至非法资产。这不仅增加并购成本, 而且可能面临司法强制的风险。

3.负债信息风险:

负债信息风险表现为因并购而使并购方直接或间接地背负目标公司巨大的债务。许多目标公司的资产负债表并未反映或者无法反映已经发生的债务或者潜在的债务。可能的原因包括目标公司恶意隐瞒债务;目标公司的财务制度不规范, 存在未入账债务;或有债务的大量存在。其中, 或有债务是并购中的最大陷阱。如担保、票据责任、产品侵权或者环保责任产生的赔偿、未决诉讼或者潜在的诉讼、行政罚款等。

4.经营信息风险:

主要是目标公司的母公司 (一般是控股股东) 与其他关联公司的同业竞争, 或关联交易信息披露不够详尽, 从而造成并购方的决策错误。

5.治理信息风险:

主要是指来自股权结构、股东会、董事会、经理制度等方面的信息风险, 特别是来自目标公司中的反并购风险。

二、模型分析

(一) 基本假设

1.假设有两个时期T1和T2;2个参与人, 即并购企业和目标企业。

2、假设并购能否达成仅取决于并购双方, 政治环境等外部因素暂不考虑。

3.假设并购双方是理性的, 会在给定的情况下做出自己利益最大化的决策。

4.假设并购双方不存在串谋, 并购博弈是零和博弈。

5.假设股权信息、资产信息、负债信息、经营信息、治理信息等构成目标企业的私人信息。信息披露完全的企业为高质量的企业, 反之, 为低质量的企业。

6.假设目标企业在T2时期的价值v服从[0, θ]上的均匀分布, 目标企业知道θ的确切值;高质量的目标企业价值大, 低质量的目标企业价值小;并购企业不知道θ, 但知道目标企业属于θ的先验概率p (θ) 。

7.假设目标企业根据自己的类型向并购企业传递信号x。信号包括目标企业的股权信息、资产信息、负债信息、经营信息、治理信息等。若并购企业为知情者, 即目标企业根据自己的真实情况向并购企业传递信息, 则推断目标企业的预期价值水平为βθ (x) ;若并购企业为不知情者, 即推断目标企业的预期价值水平为undefined。其中θ (x) 是并购企业推断出的目标企业的最大预期价值水平;高质量的目标企业β>0.5;中等质量的目标企业β=0.5;低质量的目标企业, 0<β<0.5。

8.假设由于信息不对称, 并购企业未知目标企业的类型θ, 已知目标企业属于θ的概率分布p (θ) , 此时并购企业依据目标企业发出的信号x, 可以推断出目标企业的预期价值水平为:undefined。

9.假设对于并购企业而言, 其目标是最大化T1时期的目标企业价值水平和T2时期目标企业的预期价值水平的加权平均:

u (x, v (x) , θ) = (1-ω) ·v0 (x) +ω·θ·ps (θ) -ω (L1·p1 (θ) -L2·p2 (θ) )

其中, v0 (x) 是目标企业发出信号x时, 目标企业在T1时期的价值;ω是T2时期目标企业预期价值的权重, 0≤ω≤1;p2为目标企业在寿命周期内经营成功的概率;p1是目标企业在寿命周期内经营失败的概率, undefined;L1是目标企业在寿命周期内完全失败时遭受的破产惩罚, L1>=0;L2是目标企业经营一般时企业的价值, L2>=0。

(二) 信号博弈过程

1.目标企业依据自己的θ, 选择向并购企业发送信号x, 信号包括目标企业的股权信息、资产信息、负债信息、经营信息、治理信息等。信号x′是不完备的信号, 所含信息量较少于θ。θ2是目标企业的其他的可能类型。x2和x′2是θ2条件下的信号。θ2条件下的情况不再赘述。

2.并购企业在观察到目标企业发出的信号x号, 使用贝叶斯法则对其先验概率p (θ) 进行修正, 得出后验概率p (θi/xi) , 并据此判断目标企业的预期价值水平v (x) 。vj (x) =1, 2, …, 7是其他条件下的预期价值水平。如图1。

3.目标企业了解到并购企业对其发出信号的反应, 因而发出最优信号值x*。此时, 目标企业的效用函数最大。由maxu (x, v (x) , θ) , 得出x的最优值x*。其中, x**是非最优信号值。

(三) 分离均衡分析

根据信号传递博弈的顺序, 当目标企业选择信号x时, 将预测并购企业估计目标企业价值水平为undefined。并购企业认为目标企业属于类型θ的期望是θ (x) 。

分离均衡分析:

u (x, v (x) , θ)

undefined

其中, undefined

跨国并购中, 信息的获取难度远远大于国内并购, 信息的真实性较于国内并购而言, 也较弱, 因此, 考虑信息不对称条件下的均衡。

在信息不对称条件下, undefined, 代入上式, 得:

undefined

对x求一阶导数, 得:

undefined

令undefined, 整理可得:

undefined

由于, 均衡时并购企业能依据目标企业发出的信号x正确推断出目标企业的类型θ。即, 如果目标企业做出最好的选择, 发出完备的信息x (θ) , 则undefined,

代入上式可得:undefined

积分得:

undefined为常数 (1.6)

由undefined可知, θ (x) =2v (x) , 代入上式1.6得:

目标企业的价值水平:

undefined

可见, 信息披露越充分的目标企业质量越高, 价值水平就越高。所以, 目标企业向并购企业转递更充分的信息, 将会获得更大的预期价值水平, 这与目标企业的预期目标是一致的。

三、例证

假设目标企业最接近实际水平的θ=11, 而目标企业向并购企业传递的信号中, θa=10, θb=9。即在传递信号xa时, θa=10, 目标企业的预期价值va在空间[0, 10]上均匀分布;在传递信号xb时, θb=9, 目标企业的预期价值vb在空间[0, 9]上均匀分布。并购企业所知道的只有θa和θb所对应的先验概率分布p (θa) 和p (θb) 。两个信号水平, xa=0.90, xb=0.80;两个信号水平下的目标企业在寿命周期内完全失败时所遭受的破产惩罚相同:L1a=L1b=2;两个信号水平下目标企业经营一般时间的价值分别为L2a=8, L2b=6;取ω经验值, ω=0.55。常数C≤0.8。

分析数据:

undefined

可见, va (x) >vb (x) 。

由以上结果可知, 目标企业发出的信号越接近于真实值, 目标企业披露的信息越充分, 则并购企业对目标企业的预期价值水平会越高。这与目标企业所追求的最大化价值水平的目标是一致的。对于并购企业来说, 可以依据更为完备的信息来评价目标企业, 有利于提高并购决策的科学性。

参考文献

[1]中国并购报告2006[M].北京:人民邮电出版社, 2006:2-3.

[2]谭庆美, 吴金克.信息不对称下企业并购信号传递博弈模型研究[J].甘肃科学学报, 2006, 18 (1) :100-102.

[3]周焯华, 李松.中海油并购优尼科的信号传递博弈分析[J].科技管理研究, 2006 (6) :192-194.

[4]Ines Macho-Stadler, J.David Perez-Castrillo.信息经济学引论:激励与合约[M].管毅平译, 上海:上海财经大学出版社, 2004, 139-172.

[5]Colin F, Camerer.行为博弈-对策略互动的实验研究[M].贺京同, 译.北京:中国人民大学出版社, 2006:421-437.

信息传递模型 篇2

关键词：电子商务,信息传递,安全,数字签名

一、引言

2009年1月, 中国互联网络信息中心 (CNNIC) 在北京发布“第二十三次中国互联网络发展状况统计报告”。报告显示, 截止到2008年12月31日, 我国网民总人数为29800万, 比去年同期增长41.9%, 中国互联网普及率达到了22.6%首次超过全球平均水平21.9%, 互联网呈现出快速增长的趋势;宽带网民规模达到2.7亿人, 占网民总体的90.6%;手机上网网民规模达到1 1 760万人, 较2007年增长了133%。

随着Int ernet的快速普及, 人们的生活方式、消费观念和整个商务系统都发生了巨大了变化, 快节奏的生活使人们希望得到更加便利、快捷、低成本的商业服务, 提高交易效率, 降低交易费用, 进而提高人们的消费满足感, 提高人们的生活水平。

电子商务是以Int ernet为核心进行的商务活动, 在电子商务过程中从客户浏览商品, 选择商品, 到客户选定商品, 下订单, 订单确认, 再到客户付款, 银行确认付款的整个信息的传递活动都通过公开的Int ernet进行。但是众所周知的Int ernet的开放性带来了极大的不安全隐患, 如何在电子商务中进行安全的信息传递是亟待解决的关键问题。

二、电子商务信息传递的安全需求

电子商务在以它的便捷性和低成本性给消费者带来实惠、给商家带来利润的同时, 由于其赖以生存的环境的开放性和复杂性, 使得它受到来自方方面面的威胁, 因此, 无论安全技术发展到何等完善的地步, 对电子商务安全的威胁仍将永远存在, 对此, 我们应该有足够的认识和时刻保持警惕, 电子商务的安全需求主要包括以下几个方面:

1.电子商务服务的可用性

电子商务服务的可用性又称有效性, 是保证授权用户在正常访问信息和资源时不被拒绝, 即保证为用户提供稳定的服务。

2.信息的机密性

信息的机密性又叫保密性, 是指信息在传送或存储的过程中不被他人窃取、不被泄露或披露给未经授权的人或组织, 或者经过加密伪装后, 使未经授权者无法了解其内容。机密性一般通过密码技术对保密的信息进行加密处理来实现。因此, 一定要对敏感信息进行加密, 即使别人截获或窃取了数据, 也无法识别信息的真实内容, 这样就可以保证商业机密信息的安全。

3.信息的完整性

完整性是保护数据不被未授权者修改、建立、嵌入、删除、重复传送或由于其他原因使原始数据被更改。完整性一般可通过提取信息消息摘要 (Message Di gest) 的方式来获得。因此, 保证信息的完整性就意味着, 交易各方能够验证收到的信息是否完整———即信息是否被人篡改过, 或者在数据传输过程中是否出现信息丢失、信息重复等差错。

4.电子商务参与方身份的可鉴别性

可鉴别性又称为认证性是指电子商务交易双方在交易之前相互确认对方的身份。在电子商务中, 可鉴别性通过证书机构CA (Cert ificat e Aut hent i cat i on) 和证书来实现。因此, 电子交易的首要安全需求就是要保证电子商务参与方身份的可鉴别性。这就意味着, 在双方进行交易前, 首先要能确认对方的身份, 要求交易双方的身份不能被假冒或伪装。

5.电子商务交易的不可抵赖性

不可抵赖性又叫不可否认性, 是指信息的发送方不能否认已发送的信息, 接收方不能否认已收到的信息, 这是一种法律有效性要求。不可抵赖性可通过对发送的消息进行数字签名来获得。因此, 保证交易过程中的不可抵赖性意味着, 在电子交易通信过程的各个环节中都必须是不可否认的, 即交易一旦达成, 发送方不能否认他发送的信息, 接收方则不能否认他所收到的信息。

三、电子商务交易过程信息传递流程

电子商务交易是消费者和商家通过互联网进行的活动, 在从消费者寻找商家, 浏览商品, 选择商品, 到消费者下订单, 付款, 再到商家发货, 消费者收货, 订单完成, 交易结束的整个过程中, 消费者和商家之间信息交互的过程描述如下:

1.消费者使用浏览器在商家的WEB主页上查看在线商品目录浏览或查询商品。

2.消费者选择要购买的商品。

3.消费者填写订单, 包括项目列表、价格、总价、运费、搬运费、税费。订单通过Int ernet发送给商家。

4.消费者选择付款方式。

5.消费者发送给商家一个完整的订单及要求付款的指令。

6.商家接受订单后, 向消费者的信用卡发卡机构请求支付确认。通过Gat eway到银行, 再到发卡机构确认, 批准交易, 然后返回付款信息给商家。

7.商家发送订单确认信息给消费者。消费者的顾客端软件可记录交易日志, 以备将来查询。

8.商家向购买者发运货物或完成定购的服务。到此为止, 一个购买过程已经结束。商家可以立即请求银行将钱从购买者的账号转移到商家账号, 也可以等到某一时间, 请求成批划账处理。

其整个信息传递的过程如图1所示:

四、电子商务信息传递的安全模型构建

基于图1的电子商务交易信息传递的流程, 需要对订单、付款方式以及各种确认信息进行安全保护, 而且对电子商务的交易的各参与方包括消费者、商家、银行进行身份认证以便杜绝参与各方的抵赖行为。

1.模型构建

本文以数据加密技术、信息鉴别技术、数字签名技术、数字证书技术为基础, 构建了基于数字签名的电子商务信息的安全传递模型, 如图2所示。

2.模型安全性分析

(1) 鉴别交易对象的身份

在电子商务模型中, 通过为商务系统的每一个参与实体颁发证书来实现。证书采用X.509 v3证书格式, 每一证书唯一地代表了该实体。通过证书管理体系提供的其他证书类服务, 如证书查询, 证书更新, 证书验证等, 实现准确鉴别交易对象的身份。

(2) 保证信息交流的秘密性和完整性

使用数字证书包含的私钥和公钥信息, 以及在数字签名中使用的密钥交换算法来保证信息交流的秘密性, 使用数字证书中设定的散列算法来对交流的信息进行完整性检验, 从而保证信息交流的秘密性和完整性。

(3) 对不诚实行为的识别和惩罚

电子商务交易行为的不可否认性能够提供对故意不诚实行为的识别。信任CA的实体除了从CA得到一张加密证书外, 还会得到一张签名证书。签名证书的主体用该证书对其发送的数据执行签名算法以后, 将在这一活动中留下证据, 据此证据可以对不诚实行为按照相关条款进行惩罚。

五、结论

电子商务以其独有的魅力正在成为我们日常生活中不可缺少的一部分, 而电子商务的安全从电子商务诞生的那一刻开始就一直伴随其左右, 本文从电子商务信息传递安全的角度构建电子商务的安全环境进行了技术层面的研究, 构建了电子商务信息传递的安全模型, 以期对电子商务的交易安全做出有益的探讨。

参考文献

[1].Geng Li-xiao, Research on PKI-based E-commerce security mechanism, 2007In-ternational Conference on Wireless Commu-nications, Networking and Mobile Computing, WiCOM2007, p3540-3543, 2007.9;

[2].徐东伟, 须德:“一种电子商务安全解决方案的研究与实现”.《微机发展》.2004.5;

[3].吕锋, 周亮:“电子商务安全系统框架研究”.《武汉理工大学学报》信息与管理工程版.2004.4;

[4].李嵩泉:“电子商务安全技术”[J].《邮电设计技术》, 2004, (2) :55-59;

[5].张常有, 张黎群:“基于PKI的电子商务安全模型研究”.《石家庄铁道学院学报》.2003.6;

信息传递模型 篇3

在软件开发项目实践中,常常会遇到某个环节由于种种原因而延期,从而引起与之相关联的后续工序工期的延迟,最终导致整个项目延期、成本增加,严重的还会产生法律纠纷等风险。这说明软件开发项目的工期延误及其产生的风险具有传递效应。

目前,对软件开发项目风险的研究大多还局限于对一些经典风险管理模型的讨论上[1],从风险传递角度对工期延误进行研究的文献尚不多见。刘筱驹,王越等[2]从集成项目的工作任务分解结构(WBS)出发,提出了一种风险传递算法,进行工期风险传递计算,进而得出系统集成项目的总工期风险,并进一步从关键风险单元的识别入手,进行工期风险的调整、优化和控制。王元明等[3]将建筑项目质量风险分为可控性与系统风险两类,从建筑项目的一次性特征角度,分析了建筑项目质量风险的传递机理,并提出了两阶段的可控性质量风险传递模型。赵道致等[4]从风险相关性角度,研究了基于PERT的项目单时段和全时段工期风险的形成以及传递机制,并以事例说明了该方法的具体运用。这些文献要么侧重于对项目工期风险的传递机制进行研究,要么对某类项目工期风险的传递算法进行定性描述,还不能很直观地反映出工期风险从起点到终点的变化程度。本文则从风险传递角度,以某软件开发项目为例,借助模糊集理论,研究软件开发工期风险的传递特性,并对整个项目工期的风险容量进行定量分析与评估,旨在为软件开发项目中的工期风险评估提供一个新思路。

2 风险传递模型的相关概念

文献[4,5,6,7]对风险传递的相关概念进行了介绍。为了更好地理解工期风险传递模型,先引入以下相关概念和定义。

定义2-1 工期风险

项目实际完成工期与所预计的工期出现不一致的现象。工期风险有两层含义:一是指在规定工期内不能在计划工期内完成的可能;二是因为不能按照目标工期完成项目而造成的后果[4]。工期风险记为e。本文主要针对工期风险的第一层含义进行研究。

定义2-2 工期延误率

项目某阶段的合同工期和实际工期之间的变化程度,用△T表示。关系式如下:

undefined

式(1)中Fτ表示项目某阶段的实际工期,Cτ表示项目某阶段的合同工期。

定义2-3 风险传递关系

对于目标对象y,如存在某种对应关系f,使项目阶段的工期风险ei满足:

y=f(ei) (2)

则称式(2)为工期风险的传递关系式,f为工期风险的传递函数。

定义2-4 风险传递系数

项目第i阶段的工期对i+1阶段工期的影响程度[4],用ωi表示。

一般情况下,ωi的取值范围如下:

0≤ωi≤1 (3)

ωi=0表示第i阶段的工期对i+1阶段的工期不产生影响;

ωi=1表示第i阶段的工期对i+1阶段工期产生完全传递,造成工期顺延。

定义2-5 工期风险容量

项目所能容忍的工期与实际工期之间的差距,记为Z。

Z=Cx-Fτ (4)

式(4)中,Fτ表示项目的实际工期,Cx表示项目所能容忍的工期。

Z>说明项目工期在可接受范围内;

Z=0说明项目工期已达到临界,必须引起高度关注;

Z<说明项目工期已不能接受,必须立即采取措施对工期风险进行调整。

3 工期风险传递评估模型

软件开发项目中的工期风险传递,本质上是由于项目中的各环节,在其生命周期各阶段受诸多因素的影响,不可避免地会受到来自内部和外部某些因素对施工时间的干扰,使得这些干扰所产生的不利或不确定性因素,以某种形式进行传递和扩散,进而导致与之相关联的下阶段工期与预期发生偏离。由此可见,软件项目中的工期风险主要来源两个方面[7]:一是外部环境变化所造成的风险(E);二是某阶段内部环境变化所造成的影响(S)。工期风险的传递如图1所示。

工程实践中,由于在项目各工序内部以及工序与工序之间实施相关的风险控制[2],如图2所示。这使得工期风险在项目各阶段之间的传递过程并非表现出简单的递推关系,即:某阶段的工期延迟并不一定造成下阶段工期的如数顺延。因此,文献[2]所描述的工期风险传递算法则不尽全面。对一个完整的项目工期风险,不仅要考虑项目某阶段的工期延误率,还必须考虑到风险传递系数对下阶段工期的影响。

图2中,假设项目每阶段的工期风险e1,…,en,对整个项目工期所造成的风险遵循并行和串行的关系[2]。考虑到项目某一阶段活动所产生的工期风险对紧邻的下一阶段工期风险的传递系数,根据定义2-2和定义2-4,则,软件项目工期的传递风险关系式如下:

undefined

式(5)中,对项目最后一道工序的工期风险en而言,取ωn=0。

4 算例分析

4.1 算例说明

某高校有一个OA软件开发项目。经过项目前期大量的调研和论证,以及政府招标程序后,于当年的6月20日进入项目的启动阶段。按照合同约定,项目启动后各阶段的工序以及各工序的合同时间如图3所示。根据学校要求,考虑到9月1日有大量学生入学,有课表查询、缴纳费用等需要,学校对新系统建设所能承受的工期最迟不能超过8月31日。

4.2 工期风险评估应用

4.2.1 建立工期延误率△T的模糊评估集。

设延误率△T的模糊评估集V={很高,高,中,低,很低},V中各因子的取值以及所对应的特征描述如表1所示。延误率越高,则新系统延期交付的可能越大,产生的风险越高。

4.2.2 建立风险传递系数的模糊评价集。

设风险传递系数ω的模糊评价集ω={很高,较高,一般,较少,无影响},ω的取值以及所对应的控制措施和特征描述如表2所示。风险传递系数ω越高,工期延误对下阶段的影响越显著。

4.2.3 工期风险的传递影响评估。

图3中,本OA项目启动的标志环节是软件开发。由工程实践可知,软件开发阶段的工期风险主要在于目标及需求的变化或项目立项时的需求不明晰[8]。为此,在项目前期阶段,可通过多次召开座谈会,采取让学校各职能处室、老师、学生代表等参与需求分析、业务模型建设、针对演示DEMO的多次反馈意见等方法,以减少软件开发阶段由于需求的不明晰而返工造成的工期风险[9]。一旦项目进入启动阶段,要尽量减少需求的变化,如果有,也将需求变化控制在1/3范围内,如果有1/2的项目需求发生变化,则采用项目2期的方式对该系统的功能加以拓展。在数据移植阶段,由于OA系统会涉及到数据的迁移和录入,尽管工作量大,但发生工期延误的可能性不高[9]。在用户培训阶段,只要组织得力,建设方与用户配合默契,该阶段发生工期延误的可能性很小。竣工验收作为本项目的最后阶段,按照式(5)的说明,取工期风险传递系数为0。由以上分析,结合表1和表2的内容,将图3中各阶段的工期延误率△Ti以及风险传递系数ωi列表如下。

由式(5)可算出整个OA项目的实际工期Fτ

Fτ=67.8≈68天 (6)

由图3和§4.1的内容可知,该OA项目的合同工期Cτ=61天,项目建设方对项目所能容忍的工期Cx=72天。

由式(4)可算出该项目的工期风险容量

Z=Cx-Fτ=4天 (7)

式(7)说明,在考虑软件开发项目风险控制的前提下,该项目各阶段所导致的工期延长对整个项目的影响不大,其风险在可接受的范围内,即:该项目从当年的6月20日启动,可在8月28日前将系统交付使用。

5 结束语

软件开发项目中的工期风险传递受诸多因素影响,涉及到众多环节,这些特点客观上给工期风险的评估带来许多不利影响。本文只是在前人工作的基础上,结合软件开发工程实践,提出一个简单而实用的项目工期风险传递评估模型,期望为软件开发项目风险的控制决策提供一个思路。

参考文献

[1]牟玲玲,陈立文,张建军.软件项目风险管理研究综述[J].计算机工程与应用,2007,43(10):202-205.

[2]刘筱驹,王越.系统集成项目的工期风险传递算法及评价控制[J].运筹与管理,2004,13(1):38-43.

[3]王元明,赵道致.建筑项目质量风险传递模型与控制研究[J].商业经济与管理,2008,200(6):15-20.

[4]赵道致,王元明.基于PERT的项目工期风险传递机制[J].工业工程,2008,11(4):14-18.

[5]简大鹏.网络系统安全性评估技术研究[D].哈尔滨工业大学博士论文,2008.

[6]李存斌,王恪铖.网络计划项目风险元传递解析模型研究[J].中国管理科学,2007,15(3):108-113.

[7]王元明,赵道致,徐大海.项目供应链的风险单向传递机理及其对策[J].北京交通大学学报:社会科学版,2009,8(4):47-52.

[8]项目实施过程中的风险控制[EL/BO].http://www.javaeye.com/topic/522412,2009-11-22.

信息传递模型 篇4

一、消费者角度的体验研究

创意产品市场化最关键的问题是能否为消费者所接受。消费者对创意的信念源于普通人持有的文化、传统和价值观,而不受专家或专业知识的影响［1］。鉴于专业设计人士和和普通消费者对创意产品评价的巨大差异性［2］,越来越多的研究开始关注普通人对创意产品的看法。

从系统的观点来看,创意不仅存在于创意产品本身,而且存在于产品和评价产品的主体之间的相互关系中［3］。这也是设计心理学研究的核心所在。作为工业设计与消费心理学交叉的一门边缘学科,设计心理学以产品设计的实用性和审美特征为出发点,在一定的科学技术、文化艺术、社会环境、经济发展阶段和价值观等约束下,专门研究在工业设计活动中,如何把握消费者心理、遵循消费行为规律、设计适销对路的产品［4］。

然而相关的国内研究仍然停留在定性研究的层面,国内外消费者在评价创意产品时具有不同的预期［5］。此外,我国创意消费者特征不明显,消费节操尚处于初期和中期形成阶段［6］,进一步凸显了对中国消费者进行专项研究的必要性。

二、模型与研究假设

本部分主要从以下两方面加以介绍。

( 一) 模型构建

产品创意本身及其展示效果是决定创意体验及体验强度的首要前提和重要因素。无论消费者在此过程中的心理活动多么复杂,其感知到的体验价值才是形成行为意向、实施购买行为的最终推动力。经验证,创意体验属于可识别性需求,在中国消费者头脑中具有良好的建构基础［7］。基于以上逻辑建立理论模型( 见图1) 。

( 二) 立论假设

本部分主要从以下三方面加以介绍。

1. 创意与体验价值

目前对创意的定义仍然无一定论,营销学和心理学学者广为接受的是: 创意由新颖性和适当性两个要素构成,即产品的创意主要反映在作品的 “新颖性”和 “适宜性”两个方面。新颖性指与惯例的差异程度,新颖性与适宜性指在所属常规领域有意义的程度［8 － 10］。为了验证创意的两个维度与消费者对创意的总体性评价的关系,假设如下:

H1a / b: 创意的新颖性/ 适宜性评价与创意总体性评价显著相关

Addism和Holbrook［11］认为,任何消费体验都是基于客观的功利体验( 客观特点) 和基于主观的享乐体验( 主观反应) 相互作用的混合体,顾客体验间的差别取决于混合体中客观特点与主观反应所占的权重不同。作为一种独特的产品特性,创意不仅能够为消费者带来创意体验,还能够通过体验创造各种体验价值。为了研究创意在何种程度上影响体验价值的各维度,提出假设:

H2a / b / c: 产品创意的适宜性与功能价值享乐价值社会价值显著正相关

H3a / b / c: 产品创意的新颖性与功能价值享乐价值社会价值显著正相关

2. 创意与行为意愿

根据双因素理论,情感性价值是顾客满意的激励因素,而功能性价值是一种保障性体验价值,功能性价值的获得可以避免顾客产生不满意的情绪,但不能促使顾客满意,故功能性价值是顾客满意的保障因素［12］。同理,创意的新颖性因素是激发顾客购买意愿的激励因素; 而适宜性则是顾客购买的保障因素,即适宜性高不一定能够促使消费者作出购买决定,但适宜性要求的不满足则会导致消费者作出 “不购买” 的决定。为验证这一推论,提出假设:

假设4a/b/c: 功能价值享乐价值社会价值与主观规范显著相关

假设4d/e/f: 功能价值享乐价值社会价值与态度显著相关

3. 体验价值的中介作用关系假设

消费者从接触创意产品到产生购买意愿,经历了一个复杂的心理过程。创意常通过带给顾客惊喜的消费体验激发其购买欲望进而做出购买决定,消费者的购买意向由产品的感知价值决定,并与感知价值正相关［13］。然而,产品创意引发的顾客体验属于个人层面的,而不属于 “关联社会体验” ( 个体与他人、社会的关系) 层面的［14］。体验价值作为情感性创意体验效果的衡量在其中起到了重要的作用,因此提出假设:

H5a / d: 功能价值/ 社会价值是创意的适宜性引发购买意愿的中介变量

H5b / c: 享乐价值/ 社会价值是创意的新颖性引发购买意愿的中介变量

三、研究方法

本文选择含有创意元素的椅子作为研究对象,主要通过网络收集到七张椅子图片,并让30 个普通消费者从中选出 “最有创意” 的椅子,最终确定提及次数最多的三把椅子作为本文的研究对象。问卷量表的各项度量项目在对国内外文献等二手资料分析的基础上获得了对相关变量构成要素的感性认识,然后,通过深度访谈获得一手资料,并征询相关专家意见,在此基础上,对访谈归纳出的表述进行分类和合并,得到一个由精简表述组成的列表,包括 “产品创意” “行为意向”和 “体验价值”三部分。

研究所使用的问卷是在回顾大量文献、参考文献中成熟量表,同时结合访谈结果,在大量前期概念模型初测的基础上逐步形成的。测量方法采用李克特5 级量表,通过现场和电子相结合的方式共发放问卷500 份,回收问卷345 份,其中有效问卷255 份,回收率达到69. 0% ,问卷有效率达到73. 9% 。

四、数据分析和结果

本部分主要从以下三方面加以介绍。

( 一) 信度分析

研究以Cronbach a系数作为评判标准,根据其内部结构的一致性程度,对量表整体和子量表的内部一致信度进行检验。四个量表的总信度a值为0. 947; 产品创意维度评价量表的a值为0. 914,购买意向评价的a值为0. 935,体验价值量表的a值为0. 711。检验结果表明: 各潜变量的测度变量量表的Cronbach's a系数值都达到了0. 7 以上,信度较高,变量之间具有较高的内部结构一致性。效度将在随后采用验证性因子分析的方法进行分析。

( 二) 探索性因子分析

本研究利用SPSS统计软件进行探索因子分析,首先依据文献确定的量表将产品创意、体验价值和行为意向进行因子分析。通过简化因子结构,以尽可能少的共同因子对总变量作出最大的解释。本文在因子分析过程中,更为偏重实际含义的表达,而非单纯的统计指标。

产品维度因子、体验价值因子和对消费者行为意向进行因子分析,经检验KMO值分别为0. 909、0. 914 和0. 891,表示进行因子分析的结果是良好的; 球型检定的 χ2值达到显著性水平,说明母群体的相关矩阵间有共同因子存在,适合进行因子分析。

产品维度经方差最大化正交旋转后的因子矩阵提取两个主成分,与文献研究结果一致。第一个因子具有最高的解释程度,达到31. 99% ,因所有题项代表了产品的实用性及情感感知,采用原命名 “适宜性”; 第二个因子可解释的方差达26. 28% ,内容涉及独特、新颖、反常规、令人惊喜等,故采用原命名 “新颖性”。体验价值进行因子分析经旋转后的因子矩阵提取两个主成分,累积解释了总变异的74. 92% ,所有因子负荷量都超过0. 400。旋转后第一个因子具有最高的解释程度,为29. 27% ,因此保留命名 “功能性价值”; 第二个因子可解释的方差达24. 03% ,保留命名为 “情感性价值”; 第三个因子解释了21. 62% ,除失去一个题项外其他题项与文献研究一致,因此仍将 “社会性价值” 作为因子名称。对消费者行为意向进行因子分析,旋转后的第一个因子仍具有最高的方差解释程度,达到33. 38% ,包括了代表主观购买意向的3 个题项;第二个因子可解释的方差为27. 21% ,包括代表购买态度的2 个题项; 第三个因子解释了包括购买意向的2 个题项,占25. 42% 。

( 三) 结构方程模型的构建与检验

本研究采用EQS软件来进行验证性因子分析,探讨研究模型中各变量间的因果关系,以验证研究架构的合理性,并检验模型中所提出的各个假设。

1. 整体模型的构建和效度检验

用EQS软件建立模型,图2 为该模型的路径关系图。由于标准化Mardia's coefficient估计( Normalized Estimate) 值为32. 28 ( > 10) ,应采用Robust进行模型分析［15］。分析结果显示,根据样本量的大小,读取SATORRA - BENTLER SCALED卡方( CHI - SQUARE )值为1103. 6993,自由度为608 ( p < 0. 0001 ) 。其余拟合指标包括卡方自由度比( χ2/ df) 、比较适合指标( CFI) 、平均近似值误差平方根( RMSEA)以及增量适合指标( IFI) 等( 见表1) 。

在检验初始模型时,以上指标不甚理想,根据拉格朗日乘数测试,通过逐步添加新的路径改善模型。这一过程通过三步完成,第一,在“新颖性”和 “适宜性”之间添加双向路径,拟合指标有所改善但仍未达到接受标准; 第二,在“社会性价值”和观测变量 “D5. 让我感觉被接受”之间添加单项路径,拟合指标近一步有所改善; 第三,使E11 与E12 共变。其中,第二步是符合原概念模型的,D5 在模型设计的时候被归入 “社会性价值” 维度,但在探索性因子分析时被归入 “情感性价值” 维度。最终,通过添加路径验证了初始模型的准确性。

结果表明模型拟合效果良好,除NFI略低于0. 90 ( 仍大于0. 80) 以及RMSEA参数值略高于理想范围0. 05 ( 仍处在可接受范围内) 外,其余指标均为理想。模型具有良好的效度。下面通过假设检验来判断模型中的因果关系是否成立。

2. 构造变量假设检验

在问卷设计的时候,两个变量被用来衡量创意,一是对创意的总体性评价,二是对创意两个维度的分别认知,首先需要对创意维度与创意的总体性评价进行检验,看两者是否有显著的解释与被解释关系。这一步骤通过以创意的总体性评价为自变量,以创意的新颖性评价和适宜性评价为因变量来进行回归分析。结果表明,总体模型的相关系数R为0. 615,判定系数R2 为0. 378,经过调整的R2 为0. 373。同时,总体模型非常显著[F ( 2,234)= 71. 096,P < 0. 001]。各因变量中,创意的新颖性评价( β = 0. 414,p <0. 001) 和适宜性评价( β = 0. 296,p < 0. 001 )显著正相关( 见表2) 。可以建立方程:

其中Y为创意的整体性评价,X1为创意的新颖性,X2为创意的适宜性。

如文献和回归分析所示,新颖性和适宜性在决定创意总体性评价中起到显著作用。因此,假设H1a、H1b通过检验,即创意的新颖性和适宜性对创意的总体性评价显著。

通过整体模型中各潜变量之间路径关系系数的标准化估计值和t值,可以对研究的假设进行判定。结果表明,除H3a和H3b的标准化路径系数为负,检验结果不成立外,其余假设均通过检验。

3. 中介作用分析

为了验证中介变量对结果变量的中介作用,本研究采用Baron和Kenny［16］提出的四步中介作用判定法对H5a - H5d进行中介作用分析:

首先,中介变量 “功能价值”对前因变量“创意的适宜性” 进行回归分析,模型显著F( 1,239) = 129. 761,p < 0. 001,回归系数达到显著水平( β = 0. 593,P < 0. 001) 。其次,将因变量 “消费者行为意向”对前因变量 “创意的适宜性”进行回归分析,模型显著F ( 1,242)= 467. 368,p < 0. 001,回归系数达到显著水平( β = 0. 812,P < 0. 001) 。再次,将因变量 “消费者行为意向”对中介变量 “功能价值”的回归,模型显著F ( 1,247) = 95. 911,p < 0. 001,回归系数达到显著性水平( β = 0. 529,P < 0. 001) 。最后,因变量 “消费者行为意向”同时对前因变量“创意适宜性”和中介变量 “功能价值”进行回归,模型显著F ( 2,237) = 231. 037,p < 0. 001,然而中介变量的回归系数没有达到显著性水平( β= 0. 088,P = 0. 062) 。H5a没有通过中介作用检验,即功能体验价值不是创意的适宜性引发购买意愿的中介变量。

同样的方法可用在对H5b 、H5c和H5d进行中介作用检验。中介变量 “享乐价值” 对前因变量 “创意的新颖性” 进行回归分析,H5b成立,享乐价值对创意的新颖性引发购买意愿起到部分中介作用; 中介变量 “社会价值” 对前因变量 “创意的新颖性” 进行回归分析,中介变量只起到部分中介作用,H5c成立社会价值是创意的新颖性引发购买意愿的中介变量; 中介变量 “社会价值” 对前因变量 “创意的适宜性”进行回归分析,中介变量只起到部分中介作用,H5d通过检验,社会价值是创意的适宜性引发购买意愿的中介变量。

注: **表示在p <0. 001 的水平上显著。

五、结论和建议

本部分主要从以下两方面加以介绍。

( 一) 研究结论

研究结论主要有以下两方面。

1. 产品的适宜性和新颖性对于提高体验价值具有不同作用

创意产品的两个维度并非均等地发挥作用,不同文化环境中,人们对适宜性和新颖性的诉求方向和程度也不同。通过结构方程模型分析,在中国文化背景下,产品越是新颖,消费者体验到的功能价值和享乐价值反而会越低。这说明对于中国消费者,新颖的产品能够提升产品拥有者的社会形象、经济地位、生活品位等,从而提高其获得的社会价值; 但随着新颖性的提高,产品的适用性和愉悦性不见得会提高,这与文献综述中得到的结论和现实情况是相一致的。

2. 购买意向的影响因素及体验价值的中介作用

体验价值各维度与决定行为意向的各变量( 主观规范和态度) 显著相关,特别是享乐型价值对消费者态度和购买意向的影响,显著高于其他体验价值变量。这说明现阶段创意产品的消费主要是为了获得愉悦的体验; 在选择创意产品的过程中,现阶段中国消费者在创意产品消费中更注重自己的感觉,说明中国消费趋势正发生变化。

由中介作用检验结果得知,功能价值已经不能满足消费者对产品创意的适宜性要求,而是更多地将注意力转移到创意能否给个体带来愉悦感和满足感,这些感情不仅取决于对个人的享乐需求的满足程度,还取决于是否与使用者的社会形象、身份、地位等相吻合。

( 二) 研究展望

创意研究是欧美近几十年才得到逐步发展的新兴研究领域,对体验的研究也是一个新兴的研究领域。然而,大部分研究还未在中国特别是大陆广泛开展,仅有一部分集中在台湾和香港地区。在借鉴国外研究的基础上发展并完善中国文化环境下的创意体验研究需要长期不断探索,还有很多有意义的领域有待探索。

1. 创意体验结构方程模型的完善

现实生活中影响创意体验的其他因素还很多,未来的研究可以考虑修改或囊括更多的变量以改进现有模型。例如,可以通过将参考群体、广告形式等变量加入模型,考察这些调节变量对创意体验价值的影响。

2. 创意影响消费者购买行为的中介变量再挖掘

通过中介作用分析,享乐价值和社会价值在创意的适宜性和新颖性影响消费者行为中起到部分中介作用,体验价值并不是在此过程中发挥作用的全部因素。对其他因素的挖掘是值得进一步挖掘和讨论的问题。

3. 研究范围的拓展和实证

创意产品涵盖范围非常广,不仅包括有性产品,还包括无形产品,且不同类别的产品或服务其体验方式和结果也会有显著的差异。若要将研究结果引申至其他产品类别时,需要谨慎评估。后续研究可以针对更多创意产品,特别是无形产品,如服务产品。

摘要：研究以创意体验价值为核心,通过建立和分析产品创意各维度与功能体验价值、享乐体验价值和社会体验价值以及行为意向变量之间关系的模型,通过500个样本的实证分析得到结论:产品的适宜性和新颖性对于提高体验价值具有不同作用,并通过不同的路径影响消费者意向。

信息传递模型 篇5

1 资料与方法

1.1 资料来源

1978—2011年麻疹发病率来源于哈尔滨市疾病预防控制中心疫情监测资料;人口数、GDP资料均来源于哈尔滨市统计年鉴。

1.2 研究方法

本研究利用SAS 9.1和Excel 2007软件,采用传递函数——噪声模型对1978—2011年麻疹年发病数据拟合传递函数模型,经过多次拟合,确定能够很好地拟合了既往时间段上发病率序列的较优模型,并用所得到的模型对2012—2016年麻疹年发病率进行预测。

1.3 统计分析

传递函数——噪声模型是由“Transfer function-noise model”翻译而来,是属于多变量时间序列模型,形式上是可以当作纯ARIMA模型和多元回归模型的结合[3]。麻疹发病不仅单单受到自身数据的影响,还受到当地的人口总数、GDP等各因素的影响。传递函数模型如下:

本研究以哈尔滨市麻疹发病率为输出变量,以人口数和GDP作为输入变量。利用传递函数模型预测需要进行四个基本步骤:

第一步:模型的识别,通过SAS程序得出的自相关系数来判断是否符合平稳序列,由于本资料原始数据有较明显的趋势性,采用了对数变换和一阶差分使其平稳化。

第二步:在传递函数模型的识别中,本文采用了预白噪声化法加以识别,并采用条件最小二乘法估计模型参数。

第三步:模型的检验,通过模型的残差是否为白噪声序列来判断是否为较优模型。

第四步:利用1978—2011年的数据,拟合传递函数模型,对2012—2016年的麻疹年发病率进行预测。

2 结果

2.1 建立的传递函数模型

对既往的1978—2011年哈尔滨市麻疹发病率数据的拟合情况进行分析。从表1中可以看出,1978—2011年模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致,预测残差最小值为0,最大值为—0.40,预测相对误差最小值为0,最大值为5.26%,预测效果良好。

2.2 2012—2016年哈尔滨市麻疹发病率预测

1982年我国实施麻疹疫苗计划免疫接种,从图1和表2中可以看出,1983年后麻疹发病率显著下降,2005年后呈上升趋势,分别在2006年和2010年达到两个高峰点,2011年下降至0.28/10万。预计未来5年麻疹发病率呈较低水平,呈小幅度逐年下降趋势,由2012年的0.24/10万下降至2016年的0.15/10万。

2.3 2012—2016年哈尔滨市麻疹发病率性别预测

从表3中可以看出,麻疹发病率男性高于女性,呈逐年下降趋势,男性从2012年的0.26/10万下降至2016年的0.17/10万,女性从2012年0.21/10万下降至2016年的0.09/10万。

3 讨论

麻疹是一种传染性很强的呼吸道传染病,近年来,全国麻疹疫情形势严峻。哈尔滨市自2006年麻疹疫情大幅回升之后,波动幅度较大,最高的发病率达到了19.52/10万,最低也在0.28/10万以上,距离消除目标尚有一定差距。建立一种新的、及时准确的麻疹预测预警模型,对控制麻疹非常必要。传递函数模型属多变量时间序列模型,形式上可以看作为ARIMA模型与回归模型的结合,它不仅考虑了时间序列目前观测值受过去观测值影响的情况,还在预测模型中引入了影响因素,很好地解决了普通回归模型与单变量纯ARIMA模型的不足。本文对1978—2011年哈尔滨市麻疹发病率进行建模并预测,同时引入了人口数和GDP两个输入变量,通过其实测值和预测值的比较,结果显示传递函数模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致,预测效果良好,为麻疹预测预警提供了一个全新的预测方式和技术方法。

传递函数模型对麻疹发病趋势的预测,一方面可以为我市制定消除麻疹防控规划以及评价预防措施效果提供重要的参考意见;另一方面在疫情监测工作中,根据预测数据的可信限,可以判断实际发病率是否在正常范围波动。如果实际发病率在预测值95%可信限范围内波动,表明疫情基本正常;如果超出预测值95%可信限范围,表明疫情已不同于以往的流行规律,应警惕传染病暴发或流行的可能。预测结果表明,哈尔滨市2012—2016年麻疹预测发病率呈逐年下降的趋势,从2012年的024/10万下降到2016年的0.15/10万,且男性高于女性,提示出现高发的可能性不大,尽管发病率较低,但距离消除麻疹的目标尚有一定差距,仍需加大监测和防控工作力度。麻疹是疫苗可预防性疾病,接种疫苗是预防麻疹的最佳手段,为此我们不但要对儿童开展麻疹疫苗接种工作,还要对成人开展接种工作,并在确保基础免疫及时性和有效性的基础上,同时开展疫苗的强化免疫和后续强化免疫工作。并结合工作实际,如采取加大疫情监测力度和应急处置能力,加强宣传教育、增强自我保护意识等综合性措施,才可能最终达到消除麻疹的目标。

对疾病发病率的预测是一种前瞻性研究,各种方法对疾病未来发病率的预测只是科学的估计,建立的传递函数模型并不是一成不变的。麻疹发病变化的影响因素众多,政策干预、人口迁移和卫生资源等重要因素难以量化或预计,因此,对已建立的模型,必须加入新的观察值,以修正或重新拟合更能反映真实情况的模型[1,2]。同时还需要寻找对序列进行平稳性处理的方法,以提高其精度。

参考文献

[1]刘元元,李晓松,宛小燕,等.传递函数模型在我国城市卫生技术人员预测中的应用[J].中国卫生事业管理,2004(12):715-741.

信息传递模型 篇6

上世纪, 学术界对品牌价值的专门研究十分缺乏, 学者们往往在研究品牌资产时, 将品牌价值视作品牌资产的价值, 常常将品牌价值与品牌资产相混淆。品牌价值在近几年来逐渐成为一个独立和专门的研究领域。21世纪对品牌价值理论的研究主要涉及了品牌价值的含义、来源、影响因素和测量这几个方面。同时, 关于品牌价值的操作性定义、利益相关者对品牌价值的影响以及品牌价值的测量体系方面, 目前的研究仍十分欠缺。尽管如此, 目前已经有学者开始从供应链的视角研究品牌价值问题。如张世新、李彦 (2009) 两位学者研究了价值链视角下的品牌价值提升问题, 提出了品牌价值链的概念, 探讨了品牌价值链的构建。

然而, 国内外学者对品牌价值链的系统研究仍十分缺乏, 学者们主要是针对品牌价值链中的“生产商——顾客”单个环节进行了研究, 集中研究了顾客视角下的企业市场营销组合对品牌价值的影响。如, 广告投入支出对品牌价值的影响 (Cobb-walgren, Ruble & Donthu, 1995) ;公共关系与品牌价值之间的联系 (Hines, 1997) ;品牌价值和公共关系、广告语、品牌标识、包装等的关系 (Aaker, 1991) ;销售价格、卖场形象、广告和促销等活动对品牌价值的影响 (Yoo, 2000) ;产品营销组合、企业的整体综合能力及形象、产品市场份额等因素对品牌价值的影响 (Ailawadi, 2003) 等等。同时, 现有的研究主要是静态研究, 动态的研究十分缺乏。

随着相关理论研究的不断发展, 特别是利益相关者理论、企业生态系统理论、企业价值网络理论、品牌关系理论的深入探讨, 有些学者开始运用这些理论研究品牌管理问题。名牌生态管理 (王兴元, 2000、2004、2008;张焱、张锐, 2003) 网络化营销 (汪涛、周玲、杨立华, 2010) 等问题已经开始受到学术界的关注, 但研究成果仍然十分有限。

现实中品牌经营管理的统计数据表明, 单一品牌为顾客创造的价值是有限的, 且风险很大。依据企业价值网络理论, 关联企业以价值网络的方式相互协作, 共同为顾客创造价值才是最佳的模式选择。因此, 从价值网络的新视角, 深入探讨品牌价值的网络化创造与传递问题, 为深入探讨企业品牌经济和区域品牌经济提供了新的视角, 具有重要的理论价值和现实意义。如何进一步界定品牌价值的内涵?如何构建品牌价值网络结构模型及其内涵与策略体系?如何动态揭示品牌价值的网络化传递问题?是本文要研究解决的几个关键问题。

1 品牌价值网络模型

通过文献回顾发现, 目前对品牌价值构成因素的研究具有两个特点: (1) 国外学者基本上都从顾客的视角探讨品牌价值, 而国内学者则多从多维视角进行探讨, 包括企业、顾客、市场等等; (2) 不少学者把品牌价值的性质与品牌价值形成的过程相混淆, 如有学者把劳动投入要素看成品牌价值的构成要素, 从顾客的视角看, 劳动投入要素应该是品牌价值的形成要素, 而不是品牌价值本身。品牌价值构成因素, 见表1。有关品牌价值的构成因素还没有形成统一的观点, 其中集中度较高的因素是品牌的功能价值, 诸如产品属性、产品特点、产品质量、产品价格、安全与耐用性等。

唐玉生 (2012) 认为在顾客视角下, 品牌价值可以被看成是品牌为顾客带来的利益集合, 品牌价值的大小最终通过顾客愿意为品牌支付的溢价来衡量。同时, 提出了品牌价值的六要素模型, 即品牌价值由功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、成本价值、创新价值六要素构成, 经过实证分析, 验证了该模型的可靠性。

自21世纪初以来, 有关企业价值网络的研究已成为备受国内外学者关注的新领域, 从现有的文献来看, 学术界已达成如下几个方面的共识。

(1) 价值网络构成的成员 (节点) 是价值创造与管理的所有利益相关者, 是由利益相关者之间相互影响而形成的价值生成、分配、转移和使用的关系及其结构 (Adrian Slywotzky, 1996) 。 (2) 建立价值网络的根本目标是创造价值 (董广茂、李垣, 2004) , 价值网络中的总价值是由所有的网络成员共同创造, 领导企业是价值中枢, 网络上的每一个成员所创造的价值都是最终价值不可分割的部分 (大卫·波维特, 2000) 。 (3) 顾客价值是核心, 客户需求驱动价值网络的生成与发展。企业价值网络是以客户需求为驱动, 以客户让渡价值为战略出发点, 为网络所有成员增加价值 (欧阳双喜、王世豪, 2008) 。 (4) 价值网络的运行受到效用体系、资源选择、制度与规则 (如协同、合作、互动) 、信息联系 (数字化支持体系) 、市场格局和价值活动等基本要素的影响 (李垣、刘益, 2001) 。

品牌价值网络成员由所有相关企业的品牌构成, 是相关企业品牌之间相互影响而形成的价值创造与管理的关系及其结构, 本质上是一种品牌关系网络, 品牌价值网络系统不是企业品牌之间简单的结合, 而是以互利的方式共同进化, 其核心是相互关系, 即共同进化 (陆杉, 高阳;2007) 。品牌价值网络关注的重点是如何通过建立品牌之间优良的、稳定的网络关系, 为顾客创造和传递优质的品牌价值, 包括品牌功能价值、品牌服务价值、品牌情感价值、品牌社会价值、成本价值以及品牌创新价值。

注:图中的深黑色圆点表示领导品牌或核心品牌, 圆点大小表示领导地位高低, 大圆点表示领导地位高, 反之则低;白色圆点表示关联品牌, 它们之间通过连线形成品牌价值网络系统;连线表示关联的强度, 粗线表示关联强, 细线表示关联较弱。

图1描绘的是一个典型的品牌价值网络结构模型。品牌价值网络以供应商品牌、生产商品牌、经销商品牌、顾客为节点, 其中供应商品牌、生产商品牌、经销商品牌3个节点分别代表各自品牌网络系统中的领导品牌, 其它关联品牌与领导品牌通过联盟形成品牌关系, 构成横向品牌价值体系。品牌之间的“强——强联盟”、“强——弱联盟”、“弱——弱联盟”3种联盟方式都可以产生比联合前更强的加强效果 (JH Washburn, BD Till, R Priluck, 2004) , 即溢出效应。同时, 通过品牌所有权梯次转移和 (或) 一体化战略 (后向、前向一体化) 形成纵向品牌价值链。每一个横向品牌价值体系中的相关成员以领导品牌为核心, 以顾客价值最大化为目标, 通过“聚焦效应”和“增值效应”共同创造品牌价值;同时品牌价值通过纵向品牌价值链中核心成员 (领导品牌) 的相互关系与协同合作, 同样通过品牌价值的“聚焦效应”和“增值效应”, 最终实现品牌价值最大化。

2 网络化品牌价值构成及策略体系

品牌价值网络的核心目标是确保将不同的价值网络系统创造的品牌价值以最佳的方式传递到终端客户的手上。在品牌价值的创造及传递的过程中, 不同的品牌价值网络节点及其相互关系与结构, 承担着不同的功能, 扮演着不同的角色, 表现在品牌价值创造的内涵及策略存在的差异性 (罗珉, 2006) , 见表2。

在供应商价值网络系统中, 供应商可以通过技术革新研发环保、高品质的新材料和零部件, 降低原材料成本, 为顾客创造功能价值或提升成本价值和社会价值。同时有研究发现, 消费者对不同原产地 (国家或地区) 生产的产品有不同的认知, 这些总体性认知会影响消费者对产品的评价和对产品的态度, 进而会影响其购买倾向 (Schooler, 1965;Anderson & Jolibert, 1995) 。消费者会因为对历史文化、自然条件、产地形象以及情感等心理认同而产生“原产地效应”, 当品牌能满足顾客这些心理需求时, 即为顾客创造了情感价值和社会价值。原产地 (制造地、设计地和组装地) 是能给其拥有者带来溢价、产生增值的一种无形资产, 增值的源泉来自于这个原产地在消费者的心智中留下了正面的积极的印象 (赵升, 2011) 。

在制造商价值网络系统中, 通过技术革新、产品研发创新、强化产品与服务以及促销等相关特性、成本领先等手段, 可以更直接、更全面地创造品牌价值。Wolfgang Ulaga, and Samir Chacour (2001) 实证研究表明, 在驱动顾客价值的各项因素中, 顾客通常认为“利失因素” (价格) 与各“利得因素”处于同等重要的地位;而在构成利得的各因素中, 产品相关特性的重要性最大 (51%) , 其次是服务相关特性 (34%) , 最后是促销相关特性 (15%) 。这说明对于顾客来说, 产品本身的属性要比服务和促销来得重要。而在驱动顾客价值的各项具体要素中, 产品特性 (20%) 、产品种类 (14%) 、技术支持 (13%) 、快速服务与响应 (10%) 和交货速度与可靠性 (8%) 被认为是影响顾客感知价值的主要因素。由于制造商是品牌最终产品和服务的生产者, 通常情况下也是品牌最主要的拥有者;因此, 制造商价值网络系统是所有品牌价值创造的核心来源, 在品牌价值链的价值创造和传递中起着关键作用。

在经销商价值网络系统中, 通过建立专业服务技能、提供优质服务、提供顾客体验、优化购买环境、建立价格优势、强化促销与自身品牌效应等手段创造或提升服务价值、成本价值和情感价值。实证研究表明基于零售商对品牌价值传递的影响维度中, 渠道便利性对品牌认知及联想、感知 (服务) 质量、品牌忠诚都产生了直接正面的影响, 其中, 对感知 (服务) 质量的影响最大。服务人员及服务过程对品牌认知及联想、感知 (服务) 质量、品牌忠诚都产生了直接正向影响, 影响的的大小顺序为:感知 (服务) 质量、品牌认知及联想、品牌忠诚。购买环境、零售商价格都会对品牌忠诚产生正向影响。零售商广告同时对品牌认知及联想、感知服务质量、品牌忠诚产生直接正面的影响, 其中对品牌认识及联想的影响最大, 其次是感知 (服务) 质量和品牌忠诚。 (唐玉生, 2012) 。

联盟品牌可以通过有效手段为顾客提供更好的功能价值、社会价值、服务价值以及创新价值。

(1) 联合品牌中各独立品牌所代表的产品属性可以对单一产品进行属性的互补诠释。当产品质量为客户不可真正感知的经验产品 (Experience Product) , 则联合品牌提供了质量的保证。而当产品质量为客户可感知的搜索产品 (Search Product) , 联合品牌可传递关于产品属性增强部分的信息 (Akshay, Robert;1994) , 因此持续保持和不断提升品牌产品的质量, 会因为“产品属性互补效应”提升顾客的功能价值。

(2) 地点协同 (指两家品牌在相同的地点提供不同的产品或服务) 提供给客户可选择性、便利性等服务特性, 能提升服务质量, 甚至重塑了企业形象。星巴克 (Starbuck) 在联邦银行设立咖啡吧, 人们在办理银行业务时可以品尝到美味的咖啡, 客户由于享受到咖啡的美味, 而从潜意识感到联邦银行 (Common wealth Bank) 服务质量有正面的提升。

(3) 通过跨行业的品牌合作, 推出新产品或服务, 从而接触到对方的客户群以创新品牌价值, 获取新市场。如美国运通 (American Express) 和德尔塔航空公司 (Delta Airlines) 联合推出品牌信用卡Optima。通过与知名品牌的联合, 可以提高弱势企业品牌的知名度, 改善企业品牌形象, 提升品牌的创新价值。纽特威 (NutraSweet) 通过与可口可乐联合推出健怡可乐, 利用人们对可口可乐的强势品牌的可信度, 打消了人们的顾虑 (是否对身体有害?) , 成功确立了自己的品牌价值 (关忠诚、程刚, 2006) 。

(4) 品牌联盟有利于降低促销费用 (范秀成、张彤宇, 2003) , 进而能够提升品牌的成本价值。

3 品牌价值的网络化传递

假如把品牌价值构成的六要素看成是6个单位, 品牌价值从供应商品牌价值到顾客品牌价值传递依次经过3个或4个环节, 则可以描绘出品牌价值网络化 (横向) 传递的路径图, 供应商品牌价值 (A) 通过供应商品牌与生产商品牌的关系互动传递到生产商品牌价值 (B) , 见图2。同理, 生产商品牌价值经由零售商品牌 (C) 传递给顾客 (间接传递) , 或直接将品牌价值传递给顾客 (直接传递) 。

从前文分析可知, 在顾客价值视角下的品牌价值链中, 作为独立的品牌价值各个节点, 其自身所承担的品牌价值功能并不是完全等同的, 且有些品牌价值具有叠加性 (如成本价值、社会价值、情感价值) 。零售商品牌所包含的价值主要是服务价值、成本价值、情感价值, 显然, 如果零售商品牌缺乏意愿或无法承担最大化传递品牌价值, 将会导致上游品牌价值传递受损或断裂——当生产商与零售商发生利益冲突和关系恶化时, 零售商实现品牌增值的动机弱化, 导致生产商品牌价值弱化, 品牌价值减损;最坏的情况是当双方的矛盾无法调和时, 在一定的市场范围内, 因生产商品牌无法进入致使品牌价值完全丧失, 如图2中的D′点, 同样的情况也会发生在从A到B的价值传递。因此, 如何实现品牌价值的最大化传递, 使CD′向CD上移或者经由B到D的品牌价值直接传递, 以及使AB′向AB上移构成了品牌价值传递的核心问题, 而品牌价值传递的效率——即如何在最短的时间实现最大化品牌价值传递, 是解决这一问题的关键。从传递的速度看, A-B-D路径距离最短, 速度最快, 当品牌A和品牌B所包含的价值实现最大化传递时, A-B-D将会成为品牌价值纵向传递的理想路径。当生产商品牌价值经由B-C-D路径传递时, 实现理想状态的传递条件是C点上移无限趋近C′, 即三角形BCD面积最小化, 即$\underset{\text{c}\to {\text{c}}^{\prime }}{{\displaystyle \lim }}\text{f}(\text{c})=0$。

因此, 只有当生产商与零售商品牌在实现其自身品牌价值增值的同时, 能确保其上游的品牌价值等值或增值的情况下, 才能够真正实现品牌价值最大化传递目标。品牌价值的创造及其能否最大化传递受到以下几个因素影响。

3.1 以顾客价值为核心

价值网络是一种以顾客价值为核心的价值创造体系, 最大化顾客价值是价值网络模型中价值创造的目标 (Kathandaraman, Wilson;2000) 。构建价值网络的目的在于使品牌价值网络利益相关者一起共同创造价值, 而顾客价值是价值网络中最重要、最核心的因素 (罗珉, 2006) 。价值网络成员应把顾客价值作为价值创造的出发点和归宿点, 与顾客保持一致 (Customer-aligned) 是价值网络模型的突出特点之一。

3.2 牢靠、持续的品牌关系质量

与顾客的良好关系是企业 (品牌) 的一项不容易复制的无形资产 (Levitt, 1983) 。因此, 建立牢靠、持续的品牌关系是品牌价值网络机体高效运行的“经脉”, 是实现品牌价值增值的核心要素。信任、满意与承诺构成了衡量品牌关系质量的3个决定性因素 (关键维度) , 因此建立品牌与顾客、领导品牌与关联品牌之间可靠的相互依赖和一致的行为、角色预期 (Moorman, Zaltman and Deshpande, 1992;Morgan and Hunt, 1994) , 保持期望价值与实际价值的一致性, 是提升品牌关系质量的重要手段。

3.3 品牌匹配性

每个品牌在顾客的记忆中都会有相应的定位, 当这种定位信息关联起来时, 如果顾客感知到这种定位是互相补充的, 则依靠原有记忆中对品牌的感知产生加强效果 (关忠诚, 程刚;2006) 。顾客对待联合品牌的态度取决于先前对各自独立品牌的态度以及产品的和谐性、品牌的和谐性 (Simonin and Ruth, 1998) 。因此, 持续保持品牌之间的匹配度是创造品牌价值的重要条件。顾客通过记忆和联想建立品牌之间在定位、形象、质量、文化等方面的认知和谐, 使品牌价值产生放大效应。

3.4 协同合作机制

品牌价值网络是一个合作系统, 品牌价值网络管理的关键在于品牌网络各节点之间的协同合作, 建立良好的协同合作关系是维系整个品牌价值网络管理的纽带, 是品牌价值网络成功运营的重要保障, 直接影响整个价值网络绩效的发挥。为了提高运作效率、增强竞争力, 企业的精力应该从注重品牌单独个体的运作转移到注重价值网络的整体协调运作方面 (陆杉, 2007) , 当各节点品牌企业协同合作, 整个网络系统创造的价值将高于各节点创造价值的简单加总。

3.5 互利共赢

品牌价值网络是建立在双方及多方品牌基础上的长期战略, 各方的目的不尽相同, 作为品牌价值网络的参与者理所当然会寻求双赢的结果, 否则很难维持品牌网络的稳定结构与高效运行。品牌价值网络成员从品牌网络化战略中得到的价值回报应该是相等或近似相等的, 否则很可能会导致关系破裂。不管是强势品牌和强势品牌的联合, 还是弱势品牌和强势品牌的联合, 双方得到的利益应该是近似相等的, 否则很可能会由于利益冲突而瓦解。

摘要：现实中品牌经营管理的统计数据表明, 单一品牌为顾客创造的价值是有限的, 且风险很大。关联企业以价值网络的方式相互协作, 共同为顾客创造价值才是更优的模式选择。本文在文献梳理的基础上, 以企业价值网络理论与品牌关系理论为背景, 构建并阐释了品牌价值网络结构模型及其内涵与策略体系;动态揭示了品牌价值的网络化传递的路径与影响因素。

信息传递模型 篇7

随着互联网和计算机技术的快速发展,用于共享和重用的三维模型越来越多,因而,如何高效地进行三维模型的语义检索成为热点问题,而准确的模型语义标注是提高模型语义检索效率的重要前提。

三维模型的语义标注是为了建立起模型语义特征和低层内容特征之间的关系。按照标注方式划分,模型语义标注方法分为两种: 一是基于模型分割的语义标注方法。文献[1]结合本体领域知识和分割结果进行语义标注,此方法需要设计不同分类领域的本体结构,工作量太大。文献[2]利用已标注的训练模型以及模型的几何特征实现模型的语义标注,但是所使用的分割方法并不能满足语义标注的需要。二是基于模型整体的语义标注方法。文献[3]以用户反馈的语义关系为三维模型语义属性,通过以语义属性为根据确定的语义距离来判断语义群,并结合少量样本关键字确定语义标注词汇。文献[4]通过权衡模型内容特征相似性、样本模型标注结果、WORDNET语义相似度计算规则、以及相关反馈四个方面确定最终的标注结果,精确了标注效果。文献[5]结合了基于正交投影图像边缘夹角的模型检索算法和Jiang&Conrath提出的计算语义相似性算法,对模型进行自动标注,提出了一种改进的自动语义标注算法,该算法在提高模型查找和语义词汇匹配准确率的基础上有效地改善了自动标注效果。文献[6]通过利用深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符和利用信息量理论定义的词汇相似度计算方法来进行语义排歧,结合深度特征和词汇信息量共同完成语义标注,实验结果表明该方法具有较好的准确性和有效性。文献[7]描述三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系,较好地实现了模型库中三维模型的自动语义标注。文献[8]首先采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词汇置信度。然后采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。文献[9]使用人工标注词汇创建的概率模型对相似性度量方法进行调整,并通过相关反馈过程动态更新概率模型,提高语义标注的效果。文献[10]提出了一种基于半监督测度学习方法的三维模型语义自动标注方法。该方法在PSB数据集上测试表明,在利用大量未标注样本参与标注过程条件下同样能取得较好的标注效果。文献[11] 提出了一种基于模糊K近邻的三维模型半自动标注方法,解决了三维模型缺乏语义信息。文献[12]在获得模型“视觉词汇”的基础上,采用模糊k近邻分类算法,得到以概率表示的模糊分类结果,并据此用类别标签半自动地标注三维模型的语义,完善了模型文本标注信息。

三维模型领域广泛并且组织结构也比较复杂,很难开发出一种完善的三维模型分割算法,所以第一种方法没有被大范围接受和应用。在综合分析目前已有的模型整体语义标注方法的基础上,提出了一种融合相似词汇概率、模型语义直接相关性和模型整体相似性的三维模型与语义词汇之间的相似度计算算法,并结合模型骨架节点的拓扑属性与局部突起的几何形状属性在模型检索中的应用,设计出了一种新的三维模型自动语义标注方法。

1 融合拓扑属性与几何形状属性的模型匹配

根据三维模型自动语义标注的步骤[13]可知,在建立一个三维模型样本库之后首先需要做的就是模型匹配,筛选出形状相似的模型。为了提高模型匹配的有效性,将反映模型拓扑特征的Reeb图骨架映射成树形结构,结合模型骨架树的拓扑特征和几何形状特征来计算三维模型的整体相似度,进而匹配出相似的模型[14]。

模型骨架节点的拓扑特征Tf定义如下:

其中,K为骨架树的最大层数,wi为骨架节点所属的骨架层的权值,deg( pi) 为骨架节点的出度。

模型几何形状特征Gf定义如下:

其中,Area( pi) 为骨架节点对应的连通区域的面积与模型总面积的比值,Cuve( pi) 为骨架节点对应的连通区域的网格点标准化后的曲率平均值,N为骨架节点对应的区域曲率极大值或极小值点的数目,Var( pi) 为骨架节点对应的区域曲率方差值,w1、w2分别决定模型突起性和形状性对形状特征的影响程度,由于影响程度相同,所以w1和w2都赋值为0. 5。

则模型S和R的拓扑相似性与几何形状相似性定义为:

其中,D为两模型对应骨架层的相差度,p和q为S和R在第i层骨架层上的骨架节点,因此,三维模型的整体相似度定义如下:

其中,wT和wG分别表示拓扑相似度与几何形状相似度对模型整体相似度的影响程度。

根据式( 4) 计算出待标注模型Ma和样本库中的模型Mi的整体相似度值Sim整体( Ma,Mi) 。按照模型整体相似度值的大小对样本库中的模型进行排序,挑选相似度值大于等于阈值τ1的前n个模型,即:

提取满足条件的样本模型的语义词汇,构建语义集合如下:

为了验证该方法的准确性,引入了一个待标注模型,图1为待标注模型与样本模型的匹配结果。此外,经过多次实验,在权衡标注效果后将全文所涉及到的所有参数设定如下,此后不再赘述。wT= 0. 6,wG= 0. 4,τ1= 0. 60,τ2= 0. 60,τ3= 0. 60,τ'3= 0. 70,α = 0. 5,β = 0. 2,γ = 0. 3。

2 三维模型与语义的相关性计算

2. 1 语义相似度计算

计算与待标注模型相匹配的样本模型所对应的语义词汇的相似度[15,16],首先计算词汇w的ic( Information Content) 信息量值,定义信息量公式如下:

其中,maxwn为分类中概念的最大数目,hypo( w) 为词汇w的下位词汇数目。

通过词汇的信息量值计算语义相似度,其计算公式为:

其中simres( wi,wj) = max( icres( w) ) ,wi∈W,wj∈S,W,S是两个不同的同义词集[17]。然后进行第二次筛选,确定阈值为τ2,令Sim语义( wi,wj) ≥τ2,wi和wj属于语义集合W1,将结果词汇集定义如下:

其中,k1为结果词汇集W2中语义词汇的数量。

通过式( 7) - 式( 9) 对图1中满足条件的样本模型的语义进行相似性计算并筛选,符合条件的词汇集合W2= { dog,horse,animal,pig,rabbit } 。

2. 2 模型与语义的相似度计算

通过2. 1节匹配出相似的语义词汇后,下一步需要做的就是计算待标注模型与这些相似的语义词汇的相似性,筛选出与待标注模型相似程度较高的语义词汇作为待标注模型的语义。

2. 2. 1 传统模型与语义相似度计算

对待标注的三维模型Ma和W2语义集进行相似性度量,公式如下:

其中,wi∈W2,Mi是词汇wi所对应的样本模型,max( Sim整体( Ma ,Mt) ) 为待标注模型和样本库中模型整体相似度最大值,ss( wi) 表示在语义集中相似词汇出现的概率值,其定义如下:

进行第三次筛选,确定阈值τ3,满足条件的词汇集合为:

其中,k2为满足条件的词汇数量。

我们通过式( 10) - 式( 12) 计算实例中词汇集W2的相似词汇出现的频率值及其与待标注模型间的相似度值并进行筛选,结果如表1所示,满足条件的词汇集合W3= { dog,horse,animal} 。因此,待标注模型的最终语义为{ dog,horse,animal} ,但是,从视觉上判断,词汇horse显然不是待标注模型的语义,而词汇horse和词汇animal与待标注模型的相似度值均为0. 69,不符合客观事实。

2. 2. 2 基于相关传递原理的模型与语义相关性度量算法

设模型Mk出现在第i次检索结果中,即Vki= 1,则Mk和目标模型即本文提到的待标注模型Ma之间存在着较强的直接语义相关性[18]。根据相关具有传递性的原理,L次检索结果中结果词汇和待标注模型Ma之间同样具有直接语义相关性,直接语义相关次数记为SemⅠ( wi,Ma) 。则将模型语义相似度计算公式重新定义如下:

其中,AVG( Sim整体( Ma,Mi) ) 表示经过模型整体匹配后的样本词汇所对应的样本模型与待标注模型的相似度平均值,例如,图1中样本词汇horse所对应的样本模型与待标注模型相似度平均值为0. 825。MAX( Sim整体( Ma,Mt) ) 表示模型整体匹配后样本模型与待 标注模型 相似度最 大值,例如,图1中MAX( Sim整体( Ma,Mt) ) = 0. 97。N总为匹配后的样本词汇的总数目。α、β、γ分别表示模型整体相似度,模型语义直接相关次数和相似词汇概率值对整个模型与语义词汇相关性的影响程度。

进行筛选,确定阈值τ'3,满足条件的词汇集合为:

其中,k'2为满足条件的词汇数量。

通过式( 13) 和式( 14) 计算实例中待标注模型与2. 1节中的词汇集W2的相似度并进行筛选,结果如表2所示。

3 实验结果与分析

本次实验平台为奔腾3. 0 GHz,内存为1 GB的PC机并在VC + + 6. 0与Open GL的环境下进行的,共使用了斯坦福大学数字图形库中的150个三维模型。根据人工标注的百分比设定模型样本库的规模。

为了验证在模型整体匹配过程中通过模型骨架结构的拓扑属性与几何形状属性来计算模型间整体相似度算法的有效性和准确性,使用了查全率和查准率两个概念来衡量。其中查全率定义为正确检索的相关模型与用到的所有相关模型的比值,查准率定义为正确检索的相关模型与检索返回模型之间的比值,具体见如下公式:

图2表示的是在实验过程中基于骨架结构的模型整体匹配算法的查全率和查准率,从图中可以很清晰地看出,查全率和查准率两方面都比较高,这充分表明了该方法具有非常高的有效性和准确性,同时也为下一步的模型语义标注打下良好的基础。

图3是文中提出的通过基于相关传递性的模型语义相似度计算算法进行语义标注与使用传统模型语义相似度计算算法进行语义标注的准确率对比图。从图中可以看出当人工标注百分比一定时,基于相关传递性的模型语义标注方法的准确率高于传统标注方法的准确率,表明基于相关传递性的模型语义标注方法具有较高的准确性。当人工标注百分比发生改变时,相同标注百分比的情况下,基于相关传递性的模型语义标注方法的准确率始终高于传统方法的准确率,表明基于相关传递性的模型语义标注方法具有较高鲁棒性。

4 结 语