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1、预订在线与否决策规则的方法1.介绍随着信息技术的革新与进步，不仅改变了旅游产品和服务在实际空间上的分配额度，(Buhalis和Licata,2002:Gursoy&McLeary,2003;Kim和Lee，2004)同时也对游客的个人行为产生了巨大影响。特别是，线上消费的客户受到以往经验的影响(Lehto,Kim&Morrison,2006)对服务质量(Sultan&Mooraj,2001),价格(Mitra&Pla,2001),风险(Koufaris,2002)以及对线上的评论和建议(Sparks&Brow
2、ning,2011)看法，使得对以往的购票模式不再那么热衷(O’Connor&Frew,2004)。客户对其依赖程度的缺失，对这个行业来说必然是一个巨大的挑战，Kuttner(1998)和Hax(2005)认为，通过网络可以在各大企业与他们的消费之间建立一个强大关系网，对其实行有效的电子商务战略然而，对客户之前网上购票的原因探讨，将对我们的研宄提供更有效的事实依据。我们采用了有效的数据挖掘技术去探索在网络环境下，伊朗游客的购票行为以及不同因素对对其使用网上预订酒店服务的影响。该项技术，先前曾被使用分析客户的行
3、为，其作为数据库知识发现的一个阶段，涉及到具体算法的应用模式提取。(Mitra等人，2001)。数据挖掘技术可以为管理人员提供宝贵的信息，使他们对消费者行为有更深入的了解，并制定有效的客户保留策略。本研宄报告对以下两项研宄产生了必然的影响：首先，线上旅行安排的显性分析首次作为新的数据挖掘工具；此外，本论文是研究伊朗游客线上预订行为的首例。尽管伊朗有惊人的旅游资源(Butler,0’Gorman&Prentice,2011)，但仍在努力电子旅游文学。2.显性分析一一基于粗糙集理论的分析方法粗糙集理论，首次由Pa
4、wlak(1982)提出，是一种数学计算工具，用于处理具有模糊性和不确定性的问题(Pawlak,1997)。粗糙集理论能够消除数据组之间的联系，统计出各类不相关的因素(Golmohammadi，ShamsGhareneh，Keramati，与Jahandideh，2011)。同时，它也能够通过简单的设置操作筛选出数据最集中的信息。(Hung，2009)。然而，经典粗糙集方法作为一般的数据挖掘技术在问题级别分类中受到限制，由于数据的无序排列或者有序排列数据被忽视。Greco,Matarazzo和Slowinsk
5、i(1998)在显性支配原则下吸收有序数列的倾向数据到问题分类中，拓展了粗糙集理论。由此产生的DRS基本上取代了CRS显性支配关系去分析有序倾向的数据。虽然粗糙集理论已经被运用到旅游业研宄中(Goh&Law，2003；Law&Au,2000),基于粗糙集理论的显性分析仍处于未发掘状态。目前，它仅仅被Liou和Tzeng(2010)原著作者：A.R.Gohnohammadi摘ClBookingon-lineornot:Adecisionruleapproach运用到在航空业提供/一套规则來确定航空公司客户的态度
6、和忠诚度。从其结果证明了基于粗糙集理论方法的显性分析在预测客户行为方面的有效输出，该分析工具的运用将对影响客户行为的因素提供更有效的分析理解。Liou和Tzeng对粗糙集方法显性分析的基本方面，以及计数受限的情况做出丫具体解释。诚然，粗糙集理论的主要优势是利用简明易懂的决策规则做出Y决定者的倾向性模型。比如：先前设定X,，输出决定为Y。关于CRS和DRS的一个主要区别在于CRS规则在有效价值的平等关系下在表达先前规则时受到限制，然而DRS规则能够表达更具倾向性的关系如和来体现与先前数据的联系。1.方法和技巧为
7、丫研究的基于粗糙集理论的显性分析对挖掘网络环境下客户行为的实用性，我们专注于伊朗的在线酒店预订情况，并尝试做出客户对其使用行为的模型。研究在线客户行为的第一步是设定影响因素的标准，因为普遍认为，客户的线上消费行为相比于先下消费行为更为复杂，并且在这祥的环境卜*一些潜在的风险因素会显得更为重要(Koufaris，2002)。通过对现存的文献的回顾，(例如，AuYeung和Law(2003),Wong和Law(2005),Law和leung(2002),Law和chung(2003))以及对十位资深旅行社管理人员
8、和五位大学教授的非正式采访，我们得出了15条影响游客在线决定的因素。基于这15条因素，我们设计了一份包含各个因素之间的有效联系性的初步问卷，并在德黑兰的伊玛S霍梅尼国际机场分发给105位自称冇至少一次网上预订体验的乘客。根据该问卷调查的结果，五项最高评分标准包括：朋友的推荐，可接受的价格，可接受的服务，可接受的风险，以及过去使用的类似服务的经验，这些被用來参考并设计完成第二份问卷。第二份问卷由三部分
