近期，我院大数据管理与应用系珠峰人才秦勇研究员，与浙江大学罗朝广博士后、香港理工大学Eric W.T. Ngai教授合作的论文《Configurational patterns for forecasting customer satisfaction enhancement based on online reviews: A multi-attribute attitude perspective》，在《Information Processing & Management》期刊在线发表，成都理工大学管理科学学院为第一署名单位。该期刊目前为中科院1区TOP期刊，同时被SSCI与SCI双重检索，并入选FMS B类高质量期刊目录，在信息科学与计算社会科学领域具有重要国际影响力。

在数字时代，自动识别和分析在线评论中的因果逻辑以提高客户满意度（CS）对于准确的业务决策至关重要。尽管在多属性态度理论（MAAT）的基础上进行了广泛的研究，但现有研究往往忽略了产品或服务属性之间的非线性相互关系及其对CS的共同影响，从而限制了对满意度形成的全面理解。为了解决这一差距，本研究将MAAT与复杂性理论相结合，提出了一个在线评论驱动的框架，该框架为预测CS增强建模配置模式。具体来说，利用Top2Vec模型来识别产品或服务属性，并采用递归神经张量网络算法来计算评论的情感分布向量；然后，利用基于情感分布计算的袋装神经网络模型评估各属性对CS的影响，识别出决定性属性；基于这些核心属性，应用模糊集定性比较分析（fsQCA）识别导致高CS的属性配置模式，并结合ISM和MICMAC分析，建立属性在配置中的层次结构与作用路径。一项利用TripAdvisor对可持续旅游目的地的评论进行的实证研究验证了该方法。通过整合这些方法，可以了解每个属性如何影响CS，无论是单独的还是组合的，并揭示驱动高CS的复杂途径，为企业制定精准的客户导向管理策略提供了实践指导。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457325004868

作者简介：

秦勇，大数据管理与应用系研究员，香港理工大学RGC博士后，四川工商学院客座专家，四川大学博士，香港理工大学联合培养博士；主持中央高校科研项目1项，参研各类科研项目20余项，研究领域主要为知识决策、信息科学、数据挖掘与旅游管理等。发表SCI/SSCI/CSSCI论文50余篇，包括Tourism Management、Information Processing & Management、Renewable and Sustainable Energy Reviews、Journal of Business Research、Transportation Research Part A: Policy and Practice以及中国管理科学等国内外知名期刊，谷歌学术被引1600余次，H指数19。担任中科院1区TOP期刊Information Processing & Management编委、JCR Q1期刊Current Issues in Tourism编委以及JCR Q4期刊Journal of East European Management Studies编委、ESCI EI期刊Applied System Innovation客座编辑，Tourism Management、Annals of Tourism Research、Knowledge-Based Systems 以及系统工程理论与实践等50余本SCI/SSCI/CSSCI期刊审稿人。

罗朝广，浙江大学博士后，助理研究员；参与科研项目多项；研究领域主要为人工智能与因果推断，在国际知名SCI/SSCI期刊上发表论文多篇，包括Neurocomputing、TM等；担任IPM、PR、JRCS等期刊匿名审稿人。

Eric W.T. Ngai，香港理工大学管理及市场系教授。研究方向为电子商务、决策支持系统、社会计算、供应链管理和人工智能方法与应用。曾在多家国际期刊上发表论文，包括MIS Quarterly、Journal of Operations Management、Production & Operations Management、Journal of Business Research等。