情感分类器结合Norton模型预测汽车销量

顾洪建　张帆　万甜甜　张衡

摘 要：为了在“互联网+大数据+人工智能+区块链+物联网”高度信息化的社会精准预测汽车销量，本文首先利用词图、维特比等算法对汽车评价内容进行分词操作来获取关键词语;其次利用朴素贝叶斯分类器的方法对分词的结果进行计算，获得每条评论内容的情感指数;再次利用Norton模型的三代产品模型结合情感指数来组成拟合模型，同时利用最小二乘原理估计拟合模型的参数;最后利用估计的参数结合某款汽车的评论数据以及每个季度的汽车销量来验证模型，验证结果的准确性高达91.29%。基于此模型，企业可进行车型的销量预测，为合理规划生产和战略布局提供参考和依据。

关键词：词图 维特比 情感指数 朴素贝叶斯 Norton模型 最小二乘法

Sentiment Classifier Combined With Norton Model to Predict Car Sales

Gu Hongjian，Zhang Fan，Wan Tiantian，Zhang Heng

Abstract：In order to accurately predict the sales of cars in a highly informatized society of "Internet + Big Data + Artificial Intelligence + Blockchain + Internet of Things"， this article first uses word graphs， Viterbi and other algorithms to segment the car evaluation content to obtain the keywords; secondly， the article uses the naive Bayes classifier method to calculate the result of word segmentation to obtain the sentiment index of each review content; thirdly the article uses the three-generation product model of the Norton model combined with the sentiment index to form a fitting model， while the principle of the square method is used to estimate the fifteen parameters of the fitting model; finally， the estimated parameters are combined with the review data of a certain car and the car sales of each quarter to verify the model; the accuracy of the verification results is as high as 91.29%. This model can basically meet the actual forecasting needs， and can provide reference and basis for the reasonable production planning of the enterprise.

Key words：word graph， Viterbi， sentiment index， naive Bayes， Norton model， least square method

1 引言

一直以来汽车都是我国国民经济重要的支柱产业，改革开放以来，我国汽车产业快速发展，技术水平稳步增强，现已成为世界较大的汽车市场。精准的预测汽车销量不但可以为汽车产业的营销提供有力支撑，而且还有利于管理、生产、采购、物流等计划流程的优化。此外，销量预测还可以在一定程度上为车企获得健康持续发展的源动力提供保证。从今年市场表现来看，在疫情最严重的2月，我国汽车行业的生产和销售基本处于停滞状态，成为拉低全国经济指标的最主要因素。我国工业增长值同比增长速度和汽车同比增速及日均产量，均受疫情影响出现断崖式的波动，因此精准预测汽车销量对国民经济健康有序发展具有一定的推动，对十四五规划起到决定性作用[1-2]。

当下，人们以帖子、论观点等形式表达和分享对各种主题的看法。这些评论和看法通常会透露出个人情感，例如幸福、愤怒、悲伤、批评和称赞，并且潜在的消费者可以浏览产品的公众意见，从而做出购买决定。在过去近十年里，网站评论内容传达的情感已经通过情感分析技术转化为正向评价（正向情感）和负向评价（负向情感）的二分类问题，进一步带动了自然语言处理的发展与进步[3]。

Norton模型的誕生是以Bass模型为基础，但是Norton模型更符合当前的市场，因为当新一代产品出生之后，老一代产品并不会立刻消失、消亡，它会和新产品共存一段时间，新一代产品的影响力是一个逐渐向四周扩散的过程。同时新一代产品的影响力影响力获得包括两个方面：一方面是从上代产品的影响力转移过来，另一个方面是由于新产品本身的先进性而新创造的市场影响力。汽车产品的更新迭代非常符合这种趋势，因此本文采用一种“情感分类器结合Norton模型预测汽车销量”的方法来预测短时间内的汽车销量。

2 研究路线

本文研究内容主要分为四个部分，第一部分是数据的采集以及数据的预处理;第二部分是利用机器学习方法对线上评论的数据进行情感分类（积极因素和消极因素）;第三部分利用情感分类的结果结合Norton模型拟合新的模型;第四部分利用拟合后的模型对数据进行预测及分析，本文具体的结构图如下图1所示。

2.1 数据采集及预处理

2.1.1 数据采集

数据采集收集了两种类型的数据，即评论数据和产品的历史销售数据。销量数据可以在各个产品的官方网站或者国家统计局上面获取。

2.1.2 分词处理

对评论内容的分词采用的方法是基于python语言结合词图、节点之间距离以及维特比算法来进行分词，分词结果如下表1所示。

2.1.3 筛选关键词语的频数

经过2.1.2小节分词后，会存在很多无意义的词存在，比如“的”、“呀”、“很”等词语，然后对其余词语进行词频统计，比如“我很喜欢这个车型，对里面的配置也很喜欢，开着它会让我感到很快乐和高兴，它是我的兄弟以及好朋友，我建议大家都可以来购买这个很不错的车”这句话经过分词处理以及剔除无意的词语，最后得到的关键词语词频如下图2所示[3-5]。

2.1.4 确定情感词语词库

要计算评论内容的情感分类要使用情感词典，本文在众多情感词典中选用更具权威性的CNKI，即2007年10月22日知网发布“情感分析用词语集（beta版）”的情感詞典，在本文中情感类别主要分为两类（正面评价和负面评价）。

2.2 情感分类

在情感分类器中，选择朴素贝叶斯作为情感分类器，朴素贝叶斯是一种概率型分类器，对一个评论内容来说，贝叶斯分类器会返回给后验概率最大的情感类别，情感类别用表示，即C+和C-分别表示正面评价的类别和负面评价的类别。根据朴素贝叶斯原理，可以用如下公式计算每条口碑的情感类别[3-5]，如下公式（1）所示。

（1）

如果有k条评论，那么公式（1）可以改为公式（2）。

（2）

假设通过每个时间段t需要计算评论情感，那么情感指数Q（t）由下式（3）计算：

（3）

其中，m为t时间段评论的次数，qtm经过朴素贝叶斯公式得到，sgn为二值化函数，如果c为-1，sgn（c）=-1;如果c为1，sgn（c）=1;Q（t）为计算后的情感指数。

2.3 拟合模型

拟合模型指的是利用2.2小节计算的情感指数结合Norton模型，利用最小二乘法估计的参数拟合模型，使得这组参数保证拟合的结果与实际结果的差值最小。

2.3.1 模型原理介绍

Norton模型是以Bass模型为基础拓展起来的，Bass模型假定潜在的消费者可以分为两类，即创新者和模仿者，并且Bass模型的一般形式如下：Bass模型一般形式如下式（4）所示：

（4）

其中，s（t）为时间段t结束时前消费者的数量，m是潜在购买量的总数， p表示创新群体系数（且0<=p<=1），q表示模仿群体系数（且0<=q<=1），公式（4）可以看出，知道了m、p、q的值，就可以预测t+1时间段内消费者的数量，因为s（t）不是产品的销售量，但是可以根据消费者利用的频率间接估算产品的销售量，在现实生活中汽车是耐用消费品，因此此内容提取的情感时费者的数量可以视为产品销售量[6-9]。

评论区指数可被可被用来表示消费者对该产品的个人偏好。如果该产品获得消费者更多赞誉与肯定（正面评价），并且这种积极的肯定将影响潜在的消费者积极购买该产品;同样如果该产品获得了消费者的更多批评与否定（负面评价），并且这种消极的否定也会影响潜在的消费者放弃购买该产品，转向其他的竞品产品;因此模仿群体的购买决策时间会受到社会系统成员之间的相互影响。

基于上面分析可知模仿群体系数q与消费者对该产品的情感指数有关，因此模仿群体系数q可以看作是感指数Q（t）的函数，如下公式（5）所示。

q=f（Q（t）） （5）

Verhulst于1983年根据WOM理论提出来的模仿群体系数q与情感指数Q（t）呈现S型曲线，当情感指数Q（t）为正向评价时，q的值随着Q（t）的增加而增大，并且 q的二阶导数随着Q（t）的增加先增加后减少;当情感指数Q（t）为负向评价时，q的值随着Q（t）的增加而减小，并且q的二阶导数随着Q（t）的增加先增加后减少。

2.3.2 模型参数求解

2.3.1小节介绍了Norton模型的原理以及参数，本小节将介绍普通最小二乘法求解模型的参数，因为Norton模型是三代产品模型。普通最小二乘法（OLS）是回归模型最根本的一个模型，并且它是一种数学优化模型，最小二乘法模型可以估计参数，从而简单地求得该产品的销量，并使得求出来的销量与实际销量之间误差的平方和为最小，也就是所有观测值到回归模型之间的距离平方和最小。

2.4 预测分析

2.4.1 模型求解

汽车作为耐用消费产品，以此为例来说明此模型更具有鲁棒性。网站收集了名称为X的汽车产品量，该汽车产品共有三代。中将这三代产品命名为A产品，A+产品和A++产品。下图3给出了X汽车产品3代的每个季度销量的示意图。

利用表4X汽车产品每个季度的销量以及评论数据，带入到以上小节的公式中，经过多次利用最小二乘法计算模型的参数。

2.4.2 预测结果分析

利用表5的参数以及模型，可以预测出X汽车产品第3代（A++产品）后五个季度的汽车销量，然后该预测数据与实际数据相比较获得模型的准确度。X汽车产品第3代（A++产品）预测销量的误差占实际销量比例如图4所示。

利用此模型预测的X汽车产品第3代（A++产品）的以后五个季度的汽车销量的误差都在8%-10%之内，五个季度的平均误差为8.71%，基本可以给企业提出一些生产的建议，使企业在投入最小的资本获得更大的利润，同时带动汽车产业进一步发展。

3 结语

本文基于朴素贝叶斯情感分类器结合Norton模型对某款型号汽车的三代产品进行分析，预测的结果平均误差大约为8.71%，具有一定的指導作用。为了提高准确率，文本可以进一步扩大数据源，把抖音等数据结合起来计算;还可以提取线性支持向量机（SVM）情感分类器结合Norton模型预测销量;并且采用深度学习技术求解模型参数，使得求解参数更加准确，预测结果更加符合实际。

参考文献：

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[7]https：//baike.sogou.com/v200960.htm？fromTitle=%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%98%E6%B3%95.

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