一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法

本发明涉及电位，尤其涉及一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法。

背景技术：

1、消费者服务偏好和选择的研究方法总体上分为主观研究方法和客观研究方法。主观研究方法通常涉及服务偏好问卷。问卷内容一般包括服务满意度，消费者信任，使用意愿等，采用多级标尺进行测量。客观研究方法多以结合力学、生理物理、心理物理的测量方法进行研究。

2、在服务偏好客观预测方法中，心理上的客观预测是一个难题，服务偏好预测中问卷形式伴随的主观性和随意性问题，心理活动又有瞬时性和难以检测、评价等问题，这些使得服务偏好的客观心理预测，至今都少有研究涉足。在记忆、学习等问题愈发被高度重视的时代，脑认知也成为社会关注的热点，然而，服务偏好对于脑认知影响的研究非常少，只有几篇基于脑电技术进行消费者服务偏好预测的研究的报道。

3、之前金忠星学者基于消费者eeg数据进行脑电地形图视频的分析，来预测消费者偏好分类。在分析消费者脑电地形图视频的不稳定和非线性特性的基础上，提出了一种结合卷积神经网络和长短期记忆神经网络的消费者偏好预测模型。用于消费者脑电地形图视频处理的面膜层，并将其插入到卷积神经网络的卷积层和池化层之间。该学者使用脑电数据构建了模型反映消费者大脑活动时间、频率和空间信息的脑电地形视频处理。综述可知，脑电活动可以更精确的预测消费者偏好，我们的发明基于事件相关技术更好地丰富了在消费者服务偏好研究领域的预测方法。

4、对于理解心理及其相应的脑活动，探寻大脑认知活动与消费者服务偏好之间的交互关系，事件相关电位技术是一个非常好的工具。事件相关电位(event-related-potentials)是基于脑电波提取的。与传统的心理学研究方法如行为观察、问卷、量表等不同，1965年sutton开创的事件相关电位，为探究大脑功能提供了一个更为客观且简便可行的方法。所谓事件相关电位，即当外加一种特定的刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺激或撤销刺激时，在脑区引起的电位变化。该技术因其具有潜伏期恒定、波形恒定、时间分辨率高、设备简单等优点，正被研究领域广泛使用，但是国内外尚无使用事件相关电位来进行服装压力舒适性评价的研究。

5、目前，事件相关电位的研究已经深入到心理学、生理学、医学、神经科学、人工智能等多个领域，发现了许多与认知活动过程密切相关的成分和构建了有效预测消费者偏好的神经模型。

6、lpp是事件相关电位经典成分，选择lpp成分为预测消费者服务偏好对脑认知影响的关键成分，原因如下：事件相关电位技术特别适合那些相对容易分离的成分，或者所提出的问题完全能避免识别某个特异性事件相关电位成分。但是有一些一般性原则可以参考，例如聚焦于特异性成分，使用已经成熟的试验操作，聚焦于大的成分，聚焦于容易分离的成分等。steven j.luck在“事件相关电位基础”一书中也提到，不经常出现的刺激诱发出比一个频繁刺激大得多的lpp波。这就是过去数千个oddball试验所发现的现象。如果刚刚涉足事件相关电位研究，那么可以做一个这样的oddball试验作为第一次实践。这样做既简单又能够把结果与大量已经发表的试验参考和比较。鉴于本研究具有探索性，故选取了lpp成分作为预测性指标评估消费者服务偏好。

7、混合回归方法是由wedderburn，robert发明的，是在因变量取值为特殊分布下的广义线性回归(glm，generalized linear model)。混合回归是总体服从于多个不同的条件分布的模型，它不仅可以估计出不同模型的参数，也可以估计出每个样本点应当属于哪类总体的问题。总之混合回归问题是一个回归与聚类混合的问题。同时此模型可以用于分析重复测量的数据。基于重复测量的脑电神经数据的特征，可以将神经数据应用于混合回归模型，构建神经混合回归模型分析消费服务偏好。

技术实现思路

1、本发明提出的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，已解决背景技术提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，包括如下步骤：

4、s1、对受试者在人类服务或智能服务状态下分别施加实验刺激，并记录相应脑电波；

5、s2、分别计算人类服务条件下和智能服务条件下所记录脑电波中p2成分、lpp成分、rewp成分和p300成分的多重方差；

6、s3、通过对计算得到的p2成分、lpp成分、rewp成分和p300成分的多重方差进行分析对比，对感知服务过程进行客观评价；

7、s4、利用p2成分、lpp成分、rewp成分和p300成分对服务偏好做混合回归，神经成分对消费者服务偏好有客观的预测与评估。

8、优选地，s1中对受试者在人类服务或智能服务状态下采用真实的服务体验过程来设计实验程序过程。

9、优选地，所述受试者在真实服务参与情境下，受试者被动的所接受的服务所引发的受试者对服务客观的感知。

10、优选地，采用真实的服务材料作为实验设计的实验刺激。

11、优选地，所述消费者需要反馈对不同服务其真实的主观服务偏好。

12、优选地，所述服务偏好的主观评价等级分信任和不信任两种。

13、优选地，利用脑电数据构建神经混合回归模型，使用lpp成分可以真实精确预测消费者服务偏好。

14、与现有技术相比，本发明提出的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，通过计算对比分析和混合回归模型的结果证明了事件相关电位技术可以有效预测消费者服务偏好的选择，为在企业选择服务决策时提供精确的预判方法，为服务供应商的设计服务时，提供指导与检验预测的作用。采用捕捉动态的心理活动和构建神经混合回归模型预测消费者服务选择偏好；随着智能服务、无人售货机的使用，越来越多的算法服务来取代人力劳动，这极大的为企业提供更多服务渠道和便利的同时，也各个行业、企业、以及经营者在为消费者提供怎样的服务决策时带来了困难，没有办法准确客观的评估服务决策。

15、本发明是运用生理心理学原理，通过事件相关电位系统来探索消费者在有不同服务条件下时，人脑的认知行为变化。发现事件相关电位与服务提供者环境之间相关联的指标以及构建神经混合回归预测模型诊断客户偏好；为服务选择决策时提供客观的评价标准和预测方法；检验并指导今后客户服务的战略选择。

16、本发明技术重点在于运用生理心理学，计算机科学，认知神经科学等多学科相结合的研究手段，以客观的脑电信息作为感知预测标准，研究客户服务类型的脑认知机制如何影响消费者偏好。本发明试图建立一个研究感知消费者服务偏好和客观预测的方法。

技术特征：

1.一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于；包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，s1中对受试者在人类服务或智能服务状态下采用真实的服务体验过程来设计实验程序过程。

3.根据权利要求1所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，所述受试者在真实服务参与情境下，受试者被动的所接受的服务所引发的受试者对服务客观的感知。

4.根据权利要求1所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，采用真实的服务材料作为实验设计的实验刺激。

5.根据权利要求1所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，所述消费者需要反馈对不同服务其真实的主观服务偏好。

6.根据权利要求5所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，所述服务偏好的主观评价等级分信任和不信任两种。

7.根据权利要求1所述的一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，其特征在于，利用脑电数据构建神经混合回归模型，使用lpp成分可以真实精确预测消费者服务偏好。

技术总结
本发明公开了一种基于事件相关电位技术的消费者服务偏好的预测方法，包括如下步骤：S1、对受试者在人类服务或智能服务状态下分别施加实验刺激，并记录相应脑电波；S2、分别计算人类服务条件下和智能服务条件下所记录脑电波中P2成分、LPP成分、RewP成分和P300成分的多重方差；S3、通过对计算得到的P2成分、LPP成分、RewP成分和P300成分的多重方差进行分析对比；S4、利用P2成分、LPP成分、RewP成分和P300成分对服务偏好做混合回归。本发明通过计算对比分析和混合回归模型的结果证明了事件相关电位技术可以有效预测消费者服务偏好的选择，为在企业选择服务决策时提供精确的预判方法，为服务供应商的设计服务时，提供指导与检验预测的作用。

技术研发人员：王翠翠,李伊扬
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11