基于贝叶斯判别分析的网络行为特征

基于贝叶斯判别分析的　网络行为特征　■　郭蓉　博士生（上海财经大学经济学院上海２００４３９）　◆　中图分类号：Ｆ６２６．５　文献标识码：Ａ　丌２：Ｘ１（　，Ｘ２　…Ｘ　‘　，。其中，Ｘｉ（ａＩ　ｉ＝１，　内容摘要：随着计算机技术的迅速发　２，…，ｎ　或ｎ。，ａ＝１，２）表示所感兴趣　展，网络理财成为人们最重要的理财　的变量。所有变量属于Ｐ（ｐ＞０）维向量空　方式之一。本文从人们的行为特征出　间，即Ｘ（　∈ＲＰ。判别分析就是根据某种　发，利用来自英国的数据，通过贝叶斯　判别函数的建立，对人们的理财行为　标准将Ｒ　分割为Ｄ　和Ｄ。两部分的数据分　给予解释，以期利用分析结论对信息　析方法，Ｄ　和Ｄ，满足Ｄ　ｕ　Ｄ，＝ＲＰ以及Ｄ　网络市场的开发提供借鉴。　ｎＤ。＝中，且对于ＶＸ∈ＲＰ，若Ｘ∈Ｄ　，则　关键词：网络理财贝叶斯判别　网络　判Ｘ来自于Ｄ　；若Ｘ∈Ｄ。，则判Ｘ来自于　情绪　Ｄ２。　数　络字但革改成命变为现冲了击人代人了的传行类统为沟经方通济式和思联。维网系络的，不重网　判别分析方法有多种，如贝叶斯判别　法、Ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ分解判别法、混合判别法、　贝叶斯判别等。判别分析多数是采用概率　要纽带，而且是人们获得信息的有力工具。　判别，可以是参数判别，也可以是非参数　信息技术的快速发展，不但让我们共享知　判别。本文将采用Ｂ　ａｙｅｓ判别方法对人类　识技术巨大的正外部性，也使我们分享了　的网络理财行为进行分析。　经济福利的提高。网络理财，例如股票、外　贝叶斯判别是多元判别分析方法中的　汇、期货投资，汽车和保险、住房抵押贷款　种。设有ｋ个组丌　，Ｌ，丌　，他们的均　等，已成为现代家庭生活的一个不可或缺　值分别是　，Ｌ，　，协方差矩阵分别为　的内容。　∑　，Ｌ，∑　，即丌　：Ｎ。（　，　∑　），∑　本文从人们对网络情绪的角度研究网　＞０，ａ＝１，Ｌ，ｋ。设样品来自组丌　的先　络理财的行为模式。通过建立网络理财的　验概率为ｑ　，（ａ＝１，Ｌ，ｋ），满足　贝叶斯判别函数，对使用和不使用网络理　ｑ　＋Ｌ＋ｑ　ｋ＝１，则Ｘ到丌。的平方马氏距离　财的两类人群的行为特征进行描述，利用　是：　建立的判别函数来区分两类不同特征人群，　（　（　）＝（　一　）　（Ｘ一　。）。　试图达到根据网络情绪进行网络用户分类　利用贝叶斯理论可得，Ｘ属于丌　的后　的目的　验概率（即当Ｘ已知时，它属于丌　的概　率）为：　贝叶斯判别函数的建立　ｐ（ｚ。／　）＝　，（　）／∑　（Ｘ）　判别分析是一种特殊的分类方法，在　则Ｘ到丌一的广义平方马氏距离就可　进行判别分析之前就应明确知道所研究的　以定义为：　问题有哪些类别。“判别分析方法是利用已　’　（　）＝ｃ　（　）＋ｇ　＋／７Ｌ　知分类情况的观察值去对未知分类情况的　其中，若∑　，Ｌ，∑．　不全相等，　观察值进行分类”（ＭＣＬａｃｈＩａｎ　１　９９２；　ｇ　＝ｌｎｌＥ。Ｉ；如果∑　，Ｌ，∑　全相等，则　Ｒｉｐｌｅｙ　１９９６）。假设某总体有两个完全不同　ｈ　＝０。　的组丌１和丌，，丌　：Ｘ　（”，Ｘ。（　，…Ｘ　‘１ｌ　由此可推出Ｘ是丌一的后验概率　Ｌ　＿＿　７４商业时代（原名《商业经济研究》）２００７年２２期　（，『　／　）＝ｅｘｐｆ　ｏ　５　（＾　）ｆ／　ｅｘｐｆ一０．５　（　）ｆ，　则可得出判别规则为：　∈刀　，若　，（　／　）　ｍａｘｔ，（　，／　一　Ｉ，　在本文研究中，将所有的备选变量放　入预测模型，使用贝叶斯判别方法来确定　其各自的参数，即以所有的９个变量来构　造判别模型。但即使使用９个变量的模型　可以考虑到多因素的影响，可能造成实际　使用成本的增加，而使本研究成果的实用　性降低。因此，本文引入逐步判别分析来　筛选变量。　数据分析结果　本文所使用的数据来源于英国“市场　营销集团”２０００年９月所进行的一次问卷　调查。此次调查是通过电话访问方式进行　的，其目的是调查人们使用网络收集财务　信息的情况。主要目标是研究人们将网络　作为信息收集工具时，受到哪些网络情绪　的影响以及这些情绪因素怎样影响人们的　行为。调查的样本量为３０３人，网络用户　为４２　９％，非网络用户为５７．１％。剔除一　张无效问卷，其中男性被访问者为１６５人，　占５４　５％，女性为１３７人，占４５　２％。　网络情绪即对网络的情绪有９个变量　指标紧张感（Ｘ　）、怀疑（Ｘ。）、厌恶感（Ｘ。）、　荣耀感（Ｘ　）、兴趣（Ｘ　）、畏惧感（Ｘ　）、厌　烦感（Ｘ　）、舒适感（Ｘ　）、信任感（Ｘ。ｏ变　量指标值为从１—５打分，１一代表“根本　不”，５一代表“极度”。本次问卷调查共有　２１个调查指标，本文仅使用其中的一部分　数据。选择９４＂变量进行研究，满足８—１０　个做判别分析的变量数要求，３０２个样本　超过变量个数１０—２０倍的要求，这样可　保证所得判别函数有较好的稳健性。贝叶　维普资讯 http://www.cqvip.com

表１网络用户与非用户的方差齐性检验和均值比较　变量　紧张感　怀疑　Ｆ值　３６　６８４　８　７４９　Ｐ值　０　０００　０　０００　换的重要工具。本文建立的贝叶斯判别函　厌恶感　荣耀感　４３　２６２　７．０９７　０　０００　０　３６０　兴趣　４４　１７５　５　５４４　０．０００　畏惧感　厌烦感　舒适感　信任感　４９　７４０　２７　５３３　２２　４３４　３７　２６３　—６　７５４　—３　６３１　０　０００　０　０００　５　６９７　０　０００　２　４９７　０　０１３　数，揭示出网络情绪影响着人们在家庭理　财方面对网络的选择行为。用户和非用户　ｔ值　一５　３１９　—４　６４９　—．５　４８５　—０　９１８　之间对网络的情感认知是显著不同的。面　对网络，人们采取完全不同的行为是因为行　表２变量间的相关系数　Ｘ６　－为背后的明显不同的网络情绪。　（二）建立贝叶斯判别函数有重要的市　ｌ　Ｘ８　　Ｘ５　ｌ—Ｘ３　ｌ　Ｘ１　ｌ　Ｘ７　Ｘ２　ｌＴ　　Ｘ９　ｌ＿１　ｘ！　＿　０　６０７　ｌ　０　５１９　ｌ　０　４９５　０　４９０　ｌ一０．４２７　ｌ—Ｏ　３６７　场含义　从调查数据看，网络用户占有率仅有　斯判别函数建立后，采用目前数据分析较　标准化的贝叶斯判别函数：　４２Ｉ９％，表明网络客户有巨大的市场潜力。　流行的交互验证技术对判别函数的判别效　果进行检验。　（一）两组的均值比较　使用网络进行家庭理财的用户和非　用户，９个变量的方差都是显著不齐的，　如“紧张感”的Ｆ值达３６．６８４，“兴趣”　的Ｆ值达４４　１　７５。在方差不齐的条件下　作两独立总体的ｔ检验，结果是９个指标　中有７个变量的均值在网络用户和非用　户之间显著地不等，如“紧张感”的ｔ值　为一５．３１９，Ｐ值近似为０；“兴趣”的ｔ值　为５．５４４，Ｐ值为０。但在０　０５的显著水　平下，“荣耀感”和“信任感”是不显著　的，即在用户和非用户之间这两个变量　是无显著差别。这说明“荣耀感”和“信　任感”对人们是否选择网络作为家庭理　财工具没有影响。检验结果见表１，ｔ值为　方差不齐下的ｔ值。　（二）贝叶斯判别结果　均值比较结果说明，７个网络情绪指　标在网络用户和非用户之间是显著不同的。　也就是说，这些指标影响人们对网络作为　理财工具的选择行为。为了区分哪些对　Ｉｎｔｅｒｎｅｔ用户和非用户有鉴别作用的变量，　我们需要建立判别函数。根据数据采用逐　步判别法，依次按纳入／排除标准，逐步纳　入／剔除变量，直到函数方程稳定为止。最　后得到标准化的贝叶斯判别函数：　Ｙ一０　４５４Ｘ３＋Ｏ．４８６Ｘｓ－０　４９　１　Ｘ６＋Ｏ　４６０Ｘ８。　其中，×　＝“厌恶感”，Ｘ　＝“兴趣”，Ｘ　＝　“畏惧感”，Ｘ。＝“舒适感”。Ｗｉｌｋｓ’Ｌａｍｂｄａ　值为０．７３２，ｃｈｉ一方为９２　９０２，Ｐ值为０，　说明该判别函数显著通过统计检验。９个　情绪变量与变量Ｙ的相关系数见表２。　由此可见，相关分析结果与贝叶斯判　别结果一致，网络用户和非用户的重心在　空间中的位置坐标为（０．６９３，一０　５２４　ｏ　为了作判别函数效果检验，本文计算出未　Ｙ＝一０．９５３—０．３３６Ｘ　＋０　３５１Ｊ　　Ｘ　一０　３４９Ｘ　＋０．０　ｂ　３１　６Ｘ。ｂ　　在提供网络信息服务上，一方面要开发面　利用交互验证法对上述判别函数进行　向用户的信息服务内容，重视用户的兴趣　判别效果检验。检验结果表明，对于网络非　培养和保护；信息网站如针对家庭的股票、　用户的锚判率较高，达２６　２％，正确率为　外汇、保险等网站要注重界面友好，让用　７３　８％，说明对于一个特定潜在客户，一般　户在使用时感到轻松、舒适、没有压抑感。　倾向于作出网络用户的判别；网络用户的　另一方面，还需要降低网络获取信息的技　错判率为２２．３％，正确率为７７ｌ７％。所建　术门槛和成本，减少信息网站的不良信息　立的判别函数的判别效果可以接受。与普　和内容如恶意广告，消除人们的畏惧心理　通验证法比较，二者验证结果完全相同，说　和厌恶情绪，充实更加健康和有用信息，提　明该判别函数是稳定的，可以用于对分类　高网络信息服务的质量和诚信。　未知人群的判别分类。　结论与建议　１．Ｃｈｒｉｓ　Ｆ　ｒａｌｅｙ，Ａｄｒｉａｎ　Ｅ．Ｒａｆｔｅｒｙ．　从贝叶斯判别的结果可以看出，网络　Ｍｏｄｅｌ—ｂａｓｅｄ　ｃｌｕｓｔｅ　ｒｉｎｇ，Ｄｉｓｃ　ｒｉｍｉｎａｎｔ　情绪影响着网络理财行为。　Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ　Ｄｅｎｓｉｔｙ　ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＪｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ１　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２００２　（一）人们对网络的畏惧心理、舒适　２．ＭｃＬａｃｈｌａｎ．ＧＪ．Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　感、兴趣和厌恶感、紧张感与是否使用网　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｎｅｗ　络理财高度相关　Ｙｏｒｋ，Ｗｉｌｅｙ，１９９２　人们的网络情绪可以用于对特定潜在　３．Ｒｉｐｌｅｙ，Ｂ．Ｄ．ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　客户进行判别。因为在网络用户和非用户　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，Ｕ．Ｋ．，Ｃａｉｎ—　ｂｒｉｄｇｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，１　９９６　之间，存在明显的网络情绪差异。网络用　户一般表现为：对网络有浓厚兴趣，浏览　网站有舒适感，喜欢通过网络查询信息，没　有畏惧心理和厌恶感ｉ相反，非用户则缺　郭蓉，女，１　９８１年７月出生，山西临汾　乏兴趣，上网感到不适，存在对网络的厌　人，现为上海财经大学经济学院在读博　恶感和畏惧心理。、网络是人们赖以信息交　士研究生。　２００７年上半年我国吸收外商直接投资情况　２００７年１—６月，我国新批设立外商投资企业１８６８３家，同比下降５．４％；实际　使用外资金额３１８．８９亿美元，同比增长１２．１７％。其中６月份当月，全国新批设立外　商投资企业３６１１家，同比下降１１．７３％；实际使用外资金额６６．３亿美元，同比增长　２１．９１％。　对华投资前十位国家／地区（以实际投入外资金额计）依次为：香港、英属维尔京　群岛、韩国、Ｅｌ本、新加坡、美国、开曼群岛、萨摩亚、台湾、毛里求斯，前十位国　家／地区实际投入外资金额占全国实际使用外资金额的８６．４８％。（简文）　全国贸易经济类核心期刊７５