菜鸟驿站满意度影响因素评估方法、存储介质及终端设备与流程

本发明涉及终端设备技术领域，特别涉及一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法、存储介质及终端设备。

背景技术：

随着高校快递数量的不断增长，末端配送环节愈显重要。从2013年起，菜鸟网络开始建立面向社区和高校的物流服务平台，截止到目前，全国已经建立了2500多家高校菜鸟驿站。高校菜鸟驿站市场蓬勃发展的同时也伴随了很多需要亟待解决的问题，例如服务态度恶劣、取件排队时间长、包裹随地乱丢、损坏等诸如此类问题。

目前对菜鸟驿站研究主要集中在高校菜鸟驿站的运营模式、空间布局、发展方向等宏观层面，而对于其自身的环境条件、服务满意度影响因素等与用户之间的潜在关系等微观层面的研究甚少，因而现有技术对菜鸟驿站用户满意度影响因素的评价不够深入和全面。

因而现有技术还有待改进和提高。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法、存储介质以及终端设备，以解决现有高校菜鸟驿站的用户满意度影响因素评估不够深入和全面的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其包括：

接收用户满意度影响因素的历史数据，并根据所述历史数据构建社会网络，其中，所述社会网络以用户和满意度影响因素为节点；

计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行；

当所述社会网络可行时，分别对各满意度影响因素进行中心性分析以得到相应的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行具体包括：

计算所述社会网络的网络密度，并将所述网络密度与预设的网络密度阈值进行比较；

当所述网络密度大于所述网络密度阈值时，判定所述社会网络可行。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述网络密度的表达式为：

其中，d表示网络密度，i表示用户，且i＝1,λ,m；j表示满意度影响因素，且j＝1,λ,n，m为用户总数，n为满意度影响因素总数；xij用户i与满意度影响因素j之间的关系。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述用户与满意度影响因素之间的关系为：

其中，i＝1,λ,m，j＝1,λ,n，m为用户总数，n为满意度影响因素总数。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述当所述社会网络可行时，分别对各满意度影响因素进行中心性分析以得到相应的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素具体包括：

当所述社会网络可行时，按照预设规则对所述社会网络中的所有用户进行派系划分以得到若干派系；

根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，以得到各满意度影响因素的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，以得到各满意度影响因素的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素具体包括：

根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，其中，所述中心性分析包括度数中心度、接近中心度以及中间中心度；

分别比较各满意度影响因素的度数中心度、接近中心度以及中间中心度，并根据比较结果确定核心满意度影响因素与边缘满意度影响因素。

所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，其中，所述根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，以得到各满意度影响因素的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素还包括：

根据各第一用户的中心性分析结果计算各满意度影响因素之间的距离，并根据分别根据计算得到的距离评估各满意度影响因素之间的相似度。

一种存储介质，其存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法。

一种终端设备，其包括：

处理器，适于实现各指令；以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述菜鸟驿站满意度影响因素评估方法。

有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法、存储介质及终端设备，所述方法包括：接收用户满意度影响因素的历史数据，并根据所述历史数据构建社会网络；计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行；当所述社会网络可行时，分别对各满意度影响因素进行中心性分析以得到相应的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素。本发明通过构建社会网络来全面描述用户与满意度影响因素、满意度影响因素与满意度影响因素以及用于与用户之间的关系，并分别对各满意度影响因素进行中心性分析来评估各满意度影响因素，从而提高了评估的准确性。

附图说明

图1为本发明提供的菜鸟驿站满意度影响因素评估方法的一个实施例的流程图。

图2为本发明提供的菜鸟驿站满意度影响因素评估方法中一个实施例中的用户满意度影响因数的统计图。

图3为本发明提供的菜鸟驿站满意度影响因素评估方法的一个实施例中的网络关系示意图。

图4为本发明提供的终端设备的结构原理图。

具体实施方式

本发明提供一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法、存储介质及终端设备，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

下面结合附图，通过对实施例的描述，对发明内容作进一步说明。

本实施例提供了一种菜鸟驿站满意度影响因素评估方法，如图1所示，所述方法包括：

s10、接收用户满意度影响因素的历史数据，并根据所述历史数据构建社会网络，其中，所述社会网络以用户和满意度影响因素为节点。

具体地，所述用户满意度影响因素的历史数据采用随机问卷调查而来，其包括预先设置的若干影响满意度的满意度影响因素，以及被调查的对象，即用户。通过所述历史数据可以知道各个用户关注的满意度影响因素。在本实施例中，首先根据相关参考文献并结合高校菜鸟驿站实际情况，提出了14个用户可能关注的满意度影响因素，分别为：地理位置、营业时间、空间布局、货物摆放、取件时间、取件方式、服务态度、快递寄件收费标准、取件收费标准、用户取件秩序、理货速度、包裹安全性、收取快递手续繁杂、用户个人信息的保护。然后通过问卷调查对用户的实际关注程度进行了分析，如图2所示，结果表明用户对取件秩序、地理位置、用户个人信息的保护、收取快递手续繁杂四个影响满意度影响因素的关注率较低，分别仅为2％、0.1％、0.8％和0.3％，因此选取关注率为8％以上的10个影响用户满意度的满意度影响因素作为网络的满意度影响因素节点，分别为寄件收费标准(j1)、取件排队时间(j2)、取件方式(j3)、货物摆放(j4)、营业时间(j5)、空间布局(j6)、服务态度(j7)、取件收费标准(j8)、包裹安全性(j9)以及理货速度(j10)，这样即选取了具有参考价值的满意度影响因素进行评估。

在本实施例中，所述社会网络是以用户以及满意度影响因素为节点，并所述用户以及满意度影响因素之间为隶属关系，即所述社会网络包括两类节点的集合，分别为用户集合和用户关注的满意度影响因素的集合。也就是说，一个社会网络是由用户节点集合、满意影响映射节点集合以及用户与满意度影响因素之间关系构成。社会网络研究中通常会涉及到一个“社群图”概念，该图由许多节点和线构成，即点用来表示用户以及用户关心的满意度影响因素，用点之间的连线表示用户之间的关系，显示了一个成员之间因相互作用而形成的关系体系。

在构建社会网络之前，首先要确定网络的节点，根据不同的网络类型，网络的节点也是多样的。本实施例中，将不同用户与其所关注的满意度影响因素看做节点，通过他们之间的连接关系来构建相应的网络。用户为菜鸟驿站用户，例如其可以为100个被调查的对象。在确定了社会网络节点之后，紧接着就是确定社会网络中的边，即确定社会网络节点之间的连接，通常社会网络关系包括2-模关系，其中，2-模关系描述的是两类群体，即一群用户和诸多事件(指标、事件、隶属项)之间的关系，也称之为隶属关系数据。例如，图3给出用户1-用户11，满意度影响因素j1-j10(记为1-10)之间的网络关系示意图，其中，椭圆表示满意度影响因素，矩形表示用户，直线表示用户与满意度影响因素之间的关系。

同时本实施例中，所述2-模关系主要是指高校菜鸟驿站用户与满意度影响因素之间的关系，即用户与满意度影响因素之间的关系为：

其中i＝1,λ,m，j＝1,λ,n，m为用户总数，n为满意度影响因素总数。

s20、计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行。

具体地，在构建好了社会网络之后，需要构建的社会网络的可行性就行评价，只有当可行的社会网络才具有参考意义。社会网络分析的可行性主要利用网络密度这一参数进行衡量。其中，所述网络密度是指用户之间实际联结的数目与他们之间可能存在的最大的联结数目的比值，比值越高，这一网络的联结密度就越大，其用于衡量网络成员间相互联系程度。

示例性的，所述计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行具体包括：

s21、计算所述社会网络的网络密度，并根据所述网络密度判断所述社会网络是否可行；

s22、当所述网络密度大于所述网络密度阈值时，判定所述社会网络可行。

具体的来说，所述网络密度的表达式为：

其中，d表示网络密度，i表示用户，且i＝1,λ,m；j表示满意度影响因素，且j＝1,λ,n，m为用户总数，n为满意度影响因素总数；xij用户i与满意度影响因素j之间的关系。

当社会网络的网络密度为零时，所述社会网络中的成员均只与调查对象单线联系，说明他们之间彼此并不熟悉；当社会网络中的网络密度为100％时，说明所述社会网络中的成员都相互维持密切关系。在本实施例中，预先设置网络密度阈值，当社会网络的网络密度大于所述网络密度阈值时，表明该关系网的联系比较紧密，因此进行进一步的分析是有意义，判定采用所述社会网络进行分析是可行的；当社会网络的网络密度小于等于所述网络密度阈值时，判定采用所述社会网络进行分析是不可行的。优选的，所述网络密度阈值为30％。

s30、当所述社会网络可行时，分别对各满意度影响因素进行中心性分析以得到相应的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素。

具体地，所述对各满意度影响因素进行中心性分析指的是通过分别计算各满意度影响因素的度数中心度、接近中心度以及中间中心度来评估各满意度影响因素，判断各满意度影响因素属于核心满意度影响因素还是边缘满意度影响因素。其中，核心满意度影响因素指的是对用户满意度影响较大的满意度影响因素，即用户更加关注的满意度影响因素。边缘满意度影响因素指的是对用户满意度影响较小的罂粟，即用户关注较少的满意度影响因素。在实际应用中，为了减少计算量，提高中心性分析的效率，需要首先在所述社会网络中选取一部分具有代表性的用户进行中心性分析。因此，所述当所述社会网络可行时，分别对各满意度影响因素进行中心性分析以得到相应的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素具体可以包括：

s31、当所述社会网络可行时，按照预设规则对所述社会网络中的所有用户进行派系划分以得到若干派系；

s32、根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，以得到各满意度影响因素的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素。

具体的来说，在所述步骤s31中，社会网络分析法中的派系分析是为挖掘用户之间的关系结构，对样本数据中的用户节点展开子群体的结构分析，找出更具有积极意义的关系进行分析。它要求参与组成社群网络的每个派系的密度为1、任何一个用户都必须与其他用户相互连接、每两个点之间的距离都为1。因此，采用派系分析法对其进行小团体分析，从中选取能够真实反映总体情况的用户，从而可以减小计算量，提高效率。所述预设规则指的，对所述社会网络进行派系划分后，每个派系的规模大于等于预设的派系规模阈值。其中，所述派系规模指的是一个派系中包含的用户数量。例如，当一个派系的派系规模为48指的是该派系汇总包含48个用户。这样，通过确定派系规模来得到相应数量的派系。例如，当总的用户某大学在校生100人(即被调查对象为100人)，通过调查100个用户对上述10个满意度影响因素的关注情况，并确定派系规模来划分派系。如，当所述派系规模阈值为48时，可以划分26个派系。下表为采用派系规模阈值为48进行派系划分得到的两个派系：

其中，g是graduate，u是university，t是two，w是woman，m是man，例如：gtw1代表的研究生二年级女生1号，gom4代表的是研究生一年级男生4号。通过上述派系分析，共有26个派系生成，选取所在派系数量为60％及以上的41个用户进行中心性分析，其中女生27名、男生14名，本科生21名、研究生20名，表明被选择的用户较为均匀的分布在各类别中，具有代表性。

示例性的，所述根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，以得到各满意度影响因素的分析结果，并根据结果评估各满意度影响因素具体包括：

根据预设条件在若干派系内选取第一用户，并分别对各第一用户进行中心性分析，其中，所述中心性分析包括度数中心度、接近中心度以及中间中心度；

分别比较各满意度影响因素的度数中心度、接近中心度以及中间中心度，并根据比较结果确定核心满意度影响因素与边缘满意度影响因素。

具体地，所述预设条件为预先设置，用于在用户集合内选取第一用户。所述预设条件为包含所述用户的派系的数量与所有派系的数量的比值大于预设值，例如，大于60％等。所述核心满意度影响因素指的是在社会网络中所处的位置靠近中心的满意度影响因素。可以通过比较各满意度影响因素的度数中心度、接近中心度以及中间中心度来确定核心满意度影响因素。例如，三个满意度影响因素a、b、c的度数中心度值最高，而其中两个满意度影响因素b、c的中间中心度和接近中心度不是最高，那么无疑a就是网络中的核心满意度影响因素。值得说明的是，通常3种中心度的值都是相关的。所述边缘满意度影响因素指的是在社会网络中所处的位置靠近边的满意度影响因素，通常边缘满意度影响因素的度数中心度、接近中心度以及中间中心度较小。

在本实施例中，一个满意度影响因素的度数中心度是该满意度影响因素所拥有的用户数；对该中心度指标进行标准化处理，即一个满意度影响因素所包含的用户数量除以用户总数，就得到该满意度影响因素的度数中心度，所述度数中心度的表达式为：

满意度影响因素仅仅与用户有关联，因此，所有从满意度影响因素发出的途径也必然首先经过该事件所包含的各个用户。在隶属网络中，一个满意度影响因素j的接近中心度cj是该满意度影响因素所含的用户到其他用户的和满意度影响因素的最短距离的一个函数，即：

其中，k表示关注满意度影响因素j的用户的数量，m表示用户的数量，n表示满意度影响因素的数量。

所述中间中心度关注的是一个满意度影响因素在多大程度上居于网络中间，在计算时要考虑所有的捷径；在隶属网络中，各满意度影响因素之间的联系是要用户来完成，所以用户总处于满意度影响因素之间的捷径上。因此，满意度影响因素j的中间中心度比例bj为：

其中，m表示用户的数量，n表示满意度影响因素的数量。

例如，将上述选取的41个用户和他们对菜鸟驿站满意度影响因素做中心性分析，结果下表所示：

从上述表中可以看到，j10、j6和j9的度数中心度、接近中心度、中间中心度在所研究的10个影响用户满意度影响因素中较高，说明理货速度、空间布局、包裹安全性这三个满意度影响因素处于隶属网络事件的核心，是用户最关注的。这主要是由于它们直接决定用户的末端服务体验，其中理货速度决定了快递跟踪信息的及时性和取货的时效性；空间布局决定了取货速度和用户对于菜鸟驿站的整体直观感觉；包裹安全性决定了用户是否对本次购物满意。j1、j3、j8的度数中心度、接近中心度、中间中心度在所研究的10个影响用户满意度影响因素中较低，说明寄件收费标准、取件方式、取件收费标准这三个满意度影响因素处于隶属网络事件的边缘，用户很少会关注这些满意度影响因素。

在本发明的一个实施例中，在对各满意度影响因素进行中心性分析之后，还可以对各满意度影响因素之间的相似性进行分析，这样可以快速确定相似的满意度影响因素，从而后续可以采用相同的策略进行改善。因此，所述步骤s30还包括：

s33、根据各第一用户的中心性分析结果计算各满意度影响因素之间的距离，并根据分别根据计算得到的距离评估各满意度影响因素之间的相似度。

具体地，所述相似性是研究满意度影响因素与满意度影响因素之间的相似程度，是用一个满意度影响因素到其他满意度影响因素的距离来进行衡量，满意度影响因素之间相似程度高，则菜鸟驿站可以对这些满意度影响因素进行分类，具有相似性高的满意度影响因素菜鸟驿站可以采用相同的策略进行改善。即距离近的满意度影响因素之间相似性高，计算公式为：

其中，j1表示第j1个满意度影响因素，j2表示第j2个满意度影响因素，j1＝1，...，n，j2＝1，...，n，并且j1≠j2，n表示满意度影响因素的数量。

本发明通过对构建的社会网络的可行性以及网络中节点的重要性程度进行量化分析；同时还包含派系分析，可以对数据进行小团体分析，选取更有代表性的群体研究,可以直观地看出具有相似性的满意度影响因素。

本发明还提供了一种存储介质，其存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述的菜鸟驿站满意度影响因素评估方法。

本发明还提供了一种终端设备，如图4所示，其包括至少一个处理器(processor)20；显示屏21；以及存储器(memory)22，还可以包括通信接口(communicationsinterjace)23和总线24。其中，处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。

此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器30通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的方法。

存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

此外，上述存储介质以及终端设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。