随着Web2.0的发展与社会化媒体的兴起,基于用户间的推荐、分享、评论、交流等互动在辅助消费者决策方面起着越来越重要的作用。不同于传统的购买方式,越来越多的消费者在购买前通过社交平台、在线论坛等搜集和学习已经购买商品的朋友对商品的体验和评价,不仅有助于提升消费者的感知信任,还能够帮助消费者快速、精准地获取到可靠信息,做出更加准确与有效的决策。这种社交网络互动下的朋友之间的社会学习会影响消费者的购买决策,消费者基于对这些评论和体验的学习做出决策。此外,消费者在决策过程中还会受到心理行为因素的影响,难以做出完全理性的决策,而表现出有限理性的行为特征。另一方面,商家如何通过消费者的社会互动产生的相关在线评论数据,分析消费者的偏好与行为并预测商品销量,进而制定相应的订货策略来降低成本,是一个值得关注的研究课题。因此,在社会网络互动下基于消费者社会学习和有限理性的视角研究消费者的购买决策和商家的订货策略,具有重要的理论意义和现实意义。本文对消费者购买决策和商家订货决策问题进行深入研究,主要开展了以下几个方面的研究工作:(1)研究了社会网络互动下基于消费者社会学习和期望水平的购买决策方法。本文将商品的属性分为两类,即可观察属性和经验属性,并引入了消费者的心理行为。具体地,对于可观察属性,首先从商家对于可观察属性的描述中得到可观察属性的属性值,然后通过比较属性值和消费者的期望水平得到损益值,最后根据前景理论的思想计算消费者对于可观察属性的效用值;对于经验属性,首先通过社交网站或社会化商务平台获取在线好友对备选商品的在线评论,并通过分词系统对在线评论进行预处理,根据建立的情感词典确定评论中针对商品经验属性的评级;然后,构建基于贝叶斯更新的社会学习模型,获得消费者对经验属性的感知信念,并通过比较属性值与消费者的期望水平得到损益值,并根据前景理论的思想计算消费者对于经验属性的效用值。通过将可观察属性和经验属性的效用值集结得到商品的总体效用值,总体效用值最大的商品即为最符合消费者期望的商品。(2)研究了社会网络互动下基于消费者社会学习和类似商品历史销量的订货策略。具体地,首先获取类似商品各个时期的销量和在线评论,通过对在线评论进行处理确定消费者关注的商品属性;然后,考虑消费者对在线评论的社会学习行为,得到消费者对属性的感知信念,进而得到消费者对商品的综合评价;进一步地,基于商品的评价值和传统Bass模型构建Bass情感模型,确定商品进入成熟期的时刻点并预测商品未来的销量;在此基础上,分析商品进入成熟期的时刻点在商品生命周期中的位置,确定商家的三种订货策略;最后,比较三种订货策略的总库存成本选择最优的订货策略,确定商家的最优订货量。本文考虑了消费者之间的社会学习行为以及消费者在购买商品时的有限理性心理行为,从消费者的角度,提出了社会网络互动下基于社会学习和期望水平的消费者购买决策方法,可以帮助消费者选择更满意的商品,提升购买体验;从商家的角度,提出了社会网络互动下考虑消费者社会学习和类似商品历史销量的商家订货策略,可以帮助商家制定更合理的订货策略,从而降低成本,实现利润的最大化。