基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量安全信息預(yù)警實(shí)證研究

余凡+余紅偉+許偉

余凡、余紅偉、許偉，武漢大學(xué)質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院。本文為國家社科基金重大項(xiàng)目 （11&ZD158）、“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2011BAK06B06）和科技部質(zhì)檢公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201210117）的階段性成果。衷心感謝研究院所有的研究人員對本文提出的寶貴意見。感謝匿名審稿人，文責(zé)自負(fù)。

摘 要：針對目前產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量安全事件頻發(fā)的現(xiàn)狀，本文以“天涯”論壇中“圣元”奶粉的所有帖子為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建了一個包括輸入層、隱含層和輸出層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過篩選，選取發(fā)帖單位量、發(fā)帖累計(jì)量、發(fā)帖單位頻度、發(fā)帖累計(jì)頻度、回復(fù)單位量、回復(fù)累計(jì)量、回復(fù)單位頻度、回復(fù)累計(jì)頻度8個指標(biāo)作為輸入層參數(shù)，選取安全、輕警、中警、重警、嚴(yán)重警5個預(yù)警等級作為輸出層參數(shù)，利用隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入層的質(zhì)量信息進(jìn)行計(jì)算，得到預(yù)警等級。實(shí)驗(yàn)證明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地進(jìn)行預(yù)警，預(yù)警結(jié)果略低于期望值，預(yù)警敏感度還有待加強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量安全；預(yù)警

一、問題的提出

質(zhì)量安全信息出現(xiàn)后，會產(chǎn)生相應(yīng)的負(fù)面結(jié)果。將這些事件背后的因果關(guān)系提煉出來，應(yīng)用到現(xiàn)有的質(zhì)量安全信息，能夠推測出可能性結(jié)果。質(zhì)量安全信息預(yù)警是政府有效預(yù)測質(zhì)量安全事件并成功阻止其大規(guī)模爆發(fā)的重要手段（程虹，2013）。想要得到準(zhǔn)確、科學(xué)的預(yù)警結(jié)果，必須要有客觀、迅速、全面的質(zhì)量信息源。面對近年來質(zhì)量安全事件頻發(fā)的現(xiàn)狀，政府除了采取諸如制定更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，加大處罰質(zhì)量違規(guī)人員的力度等措施外，對產(chǎn)品從生產(chǎn)、流通到交易的全過程也進(jìn)行了嚴(yán)密地監(jiān)管（李酣，2013）。然而由于信息不對稱造成的政府監(jiān)管部門人員的有限性與需要監(jiān)管產(chǎn)品種類的無限性之間的矛盾，政府監(jiān)管技術(shù)的滯后性與產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的先進(jìn)性之間的矛盾，證明無論從信息的客觀性、及時性還是全面性，利用監(jiān)管獲取的信息源都難以進(jìn)行有效地預(yù)警（羅英，2013）。大數(shù)據(jù)時代的到來，為政府有效預(yù)警帶來了契機(jī)。

網(wǎng)絡(luò)的便捷性、普遍性促使其能夠成為質(zhì)量預(yù)警的數(shù)據(jù)平臺。作為大數(shù)據(jù)時代信息傳播的主要平臺，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)進(jìn)入了人們的日常生活中。2013年7月發(fā)布的第32次《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2013年6月底，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到591億，較2012年底增加2 656萬人?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率為441%，較2012年底提升2%資料來源：中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2013：《第32次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。。平均不到3人就有1人能夠上網(wǎng)，加之手機(jī)等移動設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連，我們已經(jīng)生活在一個布滿網(wǎng)絡(luò)的世界。與互聯(lián)網(wǎng)的緊密聯(lián)系，使得人們更加傾向于在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行交流和溝通。2013年5月發(fā)布的《2012年中國人權(quán)事業(yè)的進(jìn)展》白皮書指出，截至2012年底，中國網(wǎng)絡(luò)微博用戶規(guī)模為3.09億。據(jù)對中國最有影響的10家網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)民每天發(fā)表的論壇帖文和新聞評價達(dá)300多萬條，微博客每天發(fā)布和轉(zhuǎn)發(fā)的信息超過2億條資料來源：中國人大網(wǎng)，2013：《2012年中國人權(quán)事業(yè)的進(jìn)民》白皮書。。頻繁的信息交流讓人們把信息發(fā)布到網(wǎng)上當(dāng)成一種習(xí)慣。當(dāng)人們習(xí)慣于把每天經(jīng)歷、遇到的事情發(fā)布到微博和論壇上時，質(zhì)量安全信息一定也會成為人們討論的重點(diǎn)之一。當(dāng)消費(fèi)者使用過有質(zhì)量問題的產(chǎn)品后，這些經(jīng)歷都有可能出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上成為質(zhì)量安全信息。這些質(zhì)量安全信息不僅全面反映了種類繁多的產(chǎn)品質(zhì)量問題，而且能夠第一時間在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布，是任何其它平臺無法比擬的。網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量安全信息是能夠?qū)Ξa(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行預(yù)警的非常寶貴的數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)的虛擬性、完全自由性導(dǎo)致消費(fèi)者對于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息的真實(shí)性產(chǎn)生懷疑。甚至還有專門從事網(wǎng)絡(luò)造謠的炒作公司每天散播虛假信息。但是，消費(fèi)者每次網(wǎng)購時會把其他消費(fèi)者的評價信息作為衡量產(chǎn)品質(zhì)量好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。評價信息千差萬別，但當(dāng)某件產(chǎn)品銷售量非常大時，個別不同觀點(diǎn)的評價會被大數(shù)據(jù)淹沒，主流的評價會成為影響消費(fèi)者購買動機(jī)的直接推動力。對點(diǎn)擊率、回復(fù)率非常高的帖子進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)它們具有一個共性：提供大量的諸如圖片、新聞鏈接、視頻等能夠證明信息真實(shí)性的材料。以蒙牛關(guān)于“出口比內(nèi)地產(chǎn)品質(zhì)量更好”的言論發(fā)帖為例，由于樓主提供了新聞截圖，引發(fā)了接近25萬人的點(diǎn)擊和3000人的回復(fù)。如果說點(diǎn)擊量只能說明消費(fèi)者對此事比較關(guān)注，那么回復(fù)量則能說明消費(fèi)者群體之間產(chǎn)生了共鳴。大量點(diǎn)擊率和回復(fù)率為零的帖子沒有提供能夠證明其真實(shí)性的材料，其信息真實(shí)性存在問題，消費(fèi)者不關(guān)注說明帖子發(fā)布的內(nèi)容并不重要。從兩個例子中不難發(fā)現(xiàn)，一方面消費(fèi)者非常信賴網(wǎng)絡(luò)上的質(zhì)量評價信息，一方面在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表言論并且想到得到關(guān)注時，一定會引用真實(shí)材料做信息支撐。同時大數(shù)據(jù)的特性幫助消費(fèi)者過濾掉非主流信息和不值得關(guān)注的信息。綜合三方面的因素可以推出，通過消費(fèi)者對于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息的自由發(fā)布和選擇，形成網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)會將真實(shí)的、值得關(guān)注的質(zhì)量信息提供給消費(fèi)者，將虛假的、不值得關(guān)注的質(zhì)量信息淘汰。

網(wǎng)絡(luò)信息傳播的迅猛性、無邊界性使得網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)不亞于質(zhì)量事件本身造成的后果，甚至更為嚴(yán)重。網(wǎng)絡(luò)上存在大量的諸如新浪微博、天涯論壇的虛擬社區(qū)。同一位用戶可以注冊多個虛擬社區(qū)，用戶在不同的社區(qū)擁有不同的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。整個網(wǎng)絡(luò)由錯綜復(fù)雜的不同關(guān)系疊加交織在一起。當(dāng)用戶的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系越多時，質(zhì)量信息一經(jīng)發(fā)布，會在最短的時間內(nèi)通過轉(zhuǎn)載、關(guān)注的方式無限擴(kuò)散，醞釀成為網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量事件。2008年9月16日的三聚氰胺事件一經(jīng)報(bào)導(dǎo)，僅圣元奶粉在天涯論壇的發(fā)帖數(shù)和回復(fù)數(shù)分別由前一天的3和16個上升到12和306個，可見網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息傳播速度之快難以想象。網(wǎng)絡(luò)使得質(zhì)量信息不對稱最小化，消費(fèi)者掌握的信息越多，企業(yè)面臨的風(fēng)險越大（中國質(zhì)量觀測課題組，2013）。因此網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息的迅速傳播對于企業(yè)造成的后果是毀滅性的。三聚氰胺事件通過網(wǎng)絡(luò)平臺讓消費(fèi)者了解到國內(nèi)奶粉存在嚴(yán)重的質(zhì)量問題后，全國各地的年輕媽媽們通過網(wǎng)絡(luò)交流奶粉經(jīng)驗(yàn)，共享使用奶粉過程中出現(xiàn)的各種問題，最后都義無反顧地選擇國外奶粉。經(jīng)過幾年的質(zhì)量建設(shè)工作，國內(nèi)奶粉市場仍然沒有太大的起色。endprint

綜上所述，消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布的信息能夠第一時間全面、真實(shí)、迅速地反映不同產(chǎn)品的質(zhì)量，我們能夠利用網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息預(yù)警。同時由于網(wǎng)絡(luò)傳播的巨大負(fù)面效應(yīng)也要求我們對其預(yù)警。因此，消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)布質(zhì)量信息之時進(jìn)行嚴(yán)密監(jiān)控，掌握信息的傳播和發(fā)展趨勢，提前做好預(yù)警工作，避免釀成巨大損失，是十分迫切和必要的。然而，由于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息紛繁復(fù)雜，平臺和語言各異，傳播迅速，很難找到質(zhì)量信息的傳播發(fā)展規(guī)律和預(yù)警的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這也是目前關(guān)于利用消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息進(jìn)行預(yù)警研究非常少的原因。本文將以消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息為研究數(shù)據(jù)，通過預(yù)警指標(biāo)的構(gòu)建，嘗試?yán)肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成預(yù)警模型，對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息進(jìn)行預(yù)警，減少其帶來的負(fù)面影響。

二、文獻(xiàn)回顧

按照預(yù)警依托的不同平臺，可以把預(yù)警分為網(wǎng)上預(yù)警和網(wǎng)下預(yù)警兩塊。網(wǎng)下預(yù)警的出現(xiàn)、發(fā)展、應(yīng)用都早于網(wǎng)上預(yù)警，預(yù)警主要涉及安全性要求比較高的領(lǐng)域。具體而言，預(yù)警主要包括以下幾個方面：金融風(fēng)險預(yù)警，研究者運(yùn)用不同的數(shù)學(xué)模型對存在的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測。Fitzpatrick（1932）利用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單變量預(yù)測分析。Altman（1968）利用多變量分析模型對財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測。黃福員（2013）提出一種基于粗糙集理論的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于金融風(fēng)險預(yù)警。環(huán)境預(yù)警，研究者對土地、水等環(huán)境的惡化、污染進(jìn)行預(yù)警。Herrick（2002）對耕地進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警。Katlan（1999）對土地的荒漠化進(jìn)行預(yù)警研究。羅艷（2013）采用生態(tài)風(fēng)險預(yù)警評估法評估遵義東南部地區(qū)農(nóng)業(yè)土地的重金屬含量。張立輝（2013）基于韋伯-費(fèi)希納定律建立水庫水環(huán)境預(yù)警評價模型。危險工作場所預(yù)警，研究者對存在重大安全隱患的場所進(jìn)行預(yù)警。Lee（1992）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對設(shè)備的使用情況進(jìn)行預(yù)測，預(yù)防安全事件發(fā)生。馬建（2013）通過多種地壓監(jiān)測方式對某礦綜放工作面形成綜合監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。疾病預(yù)警，研究者對高發(fā)且危險的疾病進(jìn)行預(yù)警。盛靜宇（2013）探討了心率減速力在評價肥厚型心肌病患者自主神經(jīng)功能方面的應(yīng)用以及對高?；颊哌M(jìn)行預(yù)警方面的臨床價值。食品安全預(yù)警，研究者對食品生產(chǎn)到銷售各個環(huán)節(jié)中存在的安全問題進(jìn)行預(yù)警。陳璐（2013）探索建立江蘇省昆山市餐飲食品安全風(fēng)險監(jiān)測三級網(wǎng)絡(luò)和預(yù)警信息平臺。

網(wǎng)上預(yù)警的興起相對較晚，預(yù)警主要集中在網(wǎng)絡(luò)輿情控制方面。丁菊玲（2011）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警，對網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展趨勢進(jìn)行評價和預(yù)測。姚福生（2013）認(rèn)為主題演化是網(wǎng)絡(luò)輿情演化的重要形式，構(gòu)建了包括信息捕獲與提取模塊、分析評估模塊和結(jié)論通報(bào)模塊的網(wǎng)絡(luò)輿情主題演化預(yù)警信息工作系統(tǒng)。王鐵套（2012）在詳細(xì)分析網(wǎng)絡(luò)輿情影響因素和自身屬性的基礎(chǔ)，依據(jù)模糊綜合評價法構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型，并用實(shí)例證明了該模型的有效性和準(zhǔn)確性。劉毅（2012）利用基于三角模糊數(shù)的模糊德爾菲法和模糊層次分析法，對網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)進(jìn)行了再次篩選和權(quán)重的確定，得到了面向于某一具體公共事務(wù)或熱點(diǎn)話題的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系。丁菊玲（2011）實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)論壇網(wǎng)帖中網(wǎng)民觀點(diǎn)極性和觀點(diǎn)強(qiáng)度的挖掘，構(gòu)建基于三粒度挖掘結(jié)果的觀點(diǎn)樹，建立基于觀點(diǎn)樹的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警架構(gòu)，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性。王青（2011）對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測指標(biāo)體系進(jìn)行整理與歸納，通過E-R模型系統(tǒng)分析主題輿情的屬性特征，從輿情熱度、輿情強(qiáng)度、輿情傾度、輿情生長度四個維度進(jìn)行預(yù)警。曾潤喜（2010）在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上利用層次分析法構(gòu)建了警源、警兆、警情三類因素和現(xiàn)象的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系。

雖然網(wǎng)下、網(wǎng)上預(yù)警的側(cè)重點(diǎn)不同，但基本上都采用構(gòu)建評價指標(biāo)、計(jì)算評價結(jié)果、劃分預(yù)警等級、判斷預(yù)警結(jié)果的步驟進(jìn)行預(yù)警。評價方法已經(jīng)非常成熟，因此預(yù)警的關(guān)鍵在于如何構(gòu)建科學(xué)的評價指標(biāo)。將網(wǎng)下、網(wǎng)上預(yù)警的文獻(xiàn)對比，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)下預(yù)警指標(biāo)的領(lǐng)域區(qū)分性非常強(qiáng)，比如金融預(yù)警的常用指標(biāo)有凈資產(chǎn)收益率、主營業(yè)務(wù)利潤率、資產(chǎn)負(fù)債率等，生態(tài)環(huán)境預(yù)警的常用指標(biāo)有溫度、濕度、風(fēng)速、光照度等。之所以不同領(lǐng)域可以構(gòu)建適應(yīng)于該領(lǐng)域的指標(biāo)，是因?yàn)榫W(wǎng)下預(yù)警的數(shù)據(jù)來源更加多樣化。研究者可以通過精密的儀器設(shè)備、抽查、調(diào)查問卷等方式主動收集評價指標(biāo)對應(yīng)的數(shù)據(jù)。與網(wǎng)下相比，網(wǎng)上預(yù)警的數(shù)據(jù)來源更加單一化，只能通過互聯(lián)網(wǎng)獲取信息。互聯(lián)網(wǎng)能夠提供什么樣的信息，我們就只能被動地獲取什么樣的信息；因此，根據(jù)網(wǎng)上的信息設(shè)計(jì)的評價指標(biāo)具有很大的局限性，無法主動設(shè)計(jì)指標(biāo)，只能被動地接收指標(biāo)。

另外，網(wǎng)下、網(wǎng)上預(yù)警的關(guān)注點(diǎn)也是不一樣的。網(wǎng)下收集信息的手段豐富，能夠準(zhǔn)確獲取產(chǎn)品相關(guān)安全指標(biāo)的信息，因此網(wǎng)下預(yù)警主要對產(chǎn)品進(jìn)行安全性預(yù)警分析。比如金融預(yù)警中的凈資產(chǎn)收益率就是金融領(lǐng)域一個非常具體的指標(biāo)，當(dāng)凈資產(chǎn)收益率達(dá)到某個值時，能夠從一個側(cè)面反映出該企業(yè)的財(cái)政狀況處于何種狀態(tài)。相反，網(wǎng)上提供的信息與產(chǎn)品的相關(guān)性不高，與信息傳播的相關(guān)性非常高，原因在于信息在網(wǎng)絡(luò)上傳播所帶來的負(fù)面效應(yīng)大于信息本身的負(fù)面效應(yīng)，因此網(wǎng)上預(yù)警主要對質(zhì)量事件的傳播進(jìn)行預(yù)警分析，更加關(guān)注事件的信息傳播狀態(tài)。預(yù)警的指標(biāo)也主要集中在信息傳播的指標(biāo)上，比如：帖子點(diǎn)擊數(shù)、回復(fù)數(shù)、參與討論人數(shù)等。

本文主要研究消費(fèi)者的網(wǎng)上質(zhì)量信息。根據(jù)上文的分析，本文將使用網(wǎng)上預(yù)警指標(biāo)的構(gòu)建方法構(gòu)建消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息的預(yù)警指標(biāo)。

三、預(yù)警指標(biāo)

本文選取的預(yù)警指標(biāo)遵循以下幾個原則：可獲取性、客觀性、可用性。

由于網(wǎng)上的預(yù)警指標(biāo)是根據(jù)網(wǎng)上信息制定的，而不同的網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)提供的信息不同，因此首先需要確定待研究的網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)，查看該虛擬社區(qū)能夠提供哪些信息，然后根據(jù)信息確定預(yù)警指標(biāo)。本文選取國內(nèi)知名論壇——天涯論壇作為預(yù)警的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源。通過對天涯論壇中帖子相關(guān)屬性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)論壇能夠提供的信息有發(fā)帖數(shù)量、帖子標(biāo)題、樓主昵稱、發(fā)布時間、點(diǎn)擊數(shù)量、回復(fù)數(shù)量、帖子內(nèi)容、回復(fù)作者昵稱、回復(fù)時間、回復(fù)內(nèi)容10個帖子屬性。endprint

在網(wǎng)上預(yù)警的文獻(xiàn)中，研究者除了使用網(wǎng)上提供的客觀信息外，還會在預(yù)警指標(biāo)中加入一些主觀信息，比如：帖子真實(shí)性、敏感度、主題參與度。這類指標(biāo)都是用問卷調(diào)查、專家打分的方法獲取。還有一類諸如主題觀點(diǎn)傾向的指標(biāo)數(shù)據(jù)會使用情感詞匹配的方法從帖子內(nèi)容、回復(fù)內(nèi)容中獲取。筆者認(rèn)為采用問卷調(diào)查、專家打分的方法獲取的指標(biāo)數(shù)據(jù)可能會受到調(diào)查對象、專家個人經(jīng)驗(yàn)、偏好的影響。對于情感詞匹配方法，由于來自于不同地區(qū)的消費(fèi)者在討論的時候會使用本地的語言，加上中文存在一詞多義、多詞一義、一詞多性的現(xiàn)象，這些因素都會降低匹配的精度，影響最后的預(yù)警結(jié)果，而采用論壇提供的客觀數(shù)據(jù)能夠更加真實(shí)地反映質(zhì)量信息的傳播規(guī)律；因此本文將從10個帖子屬性中選擇預(yù)警指標(biāo)。

考慮到預(yù)警主要觀察單位時間質(zhì)量信息傳播的數(shù)量，帖子標(biāo)題、樓主昵稱、帖子內(nèi)容、回復(fù)作者昵稱、回復(fù)內(nèi)容無法使用，而論壇沒有提供點(diǎn)擊數(shù)量隨時間變化的量，因此選取發(fā)帖數(shù)量、發(fā)布時間、回復(fù)數(shù)量、回復(fù)時間4個指標(biāo)作為原始指標(biāo)。對原始指標(biāo)擴(kuò)展，最終得到發(fā)帖單位量、發(fā)帖累計(jì)量、發(fā)帖單位頻度、發(fā)帖累計(jì)頻度、回復(fù)單位量、回復(fù)累計(jì)量、回復(fù)單位頻度、回復(fù)累計(jì)頻度8個指標(biāo)。其中，單位量和累計(jì)量分別指發(fā)帖和回復(fù)單位時間和累計(jì)時間的數(shù)量，單位頻度和累計(jì)頻度分別指單位時間和累計(jì)時間帖子和回復(fù)的變化數(shù)量。

四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警及結(jié)果分析

BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前身是誤差反向傳播。誤差反向傳播經(jīng)由Bryson的提出和Werbos、Parker等研究者的運(yùn)用，反向傳播開始引起廣泛的關(guān)注，并被逐步引入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有簡單的結(jié)構(gòu)、較強(qiáng)的可執(zhí)行性、較好的自學(xué)習(xí)性，并且能夠有效地解決非線性問題。因此，在眾多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型中，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為研究方法的論文占了最大的比重。

（一） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層（王鈺，2005）。輸入層和輸出層分別負(fù)責(zé)接收輸入值和產(chǎn)生輸出值。隱含層負(fù)責(zé)將輸入層的值計(jì)算得出輸出期望值以及反向傳播輸出值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一個誤差反向傳播的循環(huán)學(xué)習(xí)過程。其基本思想為，輸入層接受輸入值后，傳播給隱含層處理，隱含層將處理結(jié)果傳播給輸出層。這個傳播過程稱為正向傳播。如果輸出結(jié)果與期望值的誤差過大，則進(jìn)入反向傳播階段。誤差反向傳播階段，將輸出誤差反向傳播給隱含層，隱含層各神經(jīng)元都將接收到一部分輸出誤差，神經(jīng)元根據(jù)輸出誤差調(diào)整權(quán)值。通過不斷地學(xué)習(xí)和調(diào)整，輸出值將無限接近期望值。直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)達(dá)到預(yù)定的閾值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才會停止。

yj=11+e-xj（1）

xj=∑iyiwji（2）

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由公式1、2、3、4構(gòu)成（李萍，2008）。公式1為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Sigmoid激活函數(shù)，激活函數(shù)用于輸入和輸出值的非線性映射轉(zhuǎn)換。公式2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元接收激活函數(shù)的值yj，激活公式2，公式2乘以權(quán)重，得到神經(jīng)元的值xj，xj代入激活函數(shù)，激活函數(shù)激活下一個神經(jīng)元，依次循環(huán)，直到激活所有神經(jīng)元，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

ΔW=-lEw（3）

Ejwji=yj（1-yj）（yj-dj）yi（4）

當(dāng)輸出值誤差大于期望誤差時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用反饋機(jī)制修正神經(jīng)元權(quán)重。神經(jīng)元權(quán)重的修正模型如公式3所示，Ew為權(quán)重的誤差量，l為學(xué)習(xí)率，負(fù)號表示權(quán)重朝負(fù)方向調(diào)整。通過公式運(yùn)算，權(quán)重誤差量可以由公式4表示，其中dj為期望輸出值。權(quán)重的修正是一個迭代的過程，當(dāng)權(quán)重小于設(shè)定閾值，停止修正。

（二）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警結(jié)構(gòu)

通過以上算法和模型的描述不難發(fā)現(xiàn)，本文的研究可以基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息的預(yù)警。將上文提出的8個指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，預(yù)警等級為輸出期望，利用一段時間內(nèi)的輸入和輸出值訓(xùn)練并搭建起B(yǎng)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未來的消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量信息進(jìn)行預(yù)警。預(yù)警框架如圖1所示。預(yù)警等級分為安全、輕警、中警、重警、嚴(yán)重警。

圖1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警結(jié)構(gòu)

（三）預(yù)警流程

本文將使用Matlab工具進(jìn)行預(yù)警實(shí)驗(yàn)。預(yù)警流程細(xì)分為10個步驟，實(shí)驗(yàn)結(jié)果將在對應(yīng)的步驟中展示。

1.選定數(shù)據(jù)源

選定國內(nèi)知名論壇——“天涯”中與圣元奶粉質(zhì)量有關(guān)的所有帖子作為數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)時間從2004年11月29日到2013年8月30日。

2.獲取輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)和輸出預(yù)警等級

通過對原始帖子的預(yù)處理，將原始數(shù)據(jù)以時間為軸統(tǒng)計(jì)到8個輸入指標(biāo)中。同時，設(shè)定輸出預(yù)警等級。預(yù)警的五個等級從安全和嚴(yán)重分別對應(yīng)10000、01000、00100、00010、00001五個數(shù)字，方便計(jì)算。

3.訓(xùn)練樣本輸入值歸一化

將所有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和測試樣本兩個部分。首先利用訓(xùn)練樣本構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后利用測試樣本檢驗(yàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，查看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警準(zhǔn)確率。為了降低輸入值帶來的誤差，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度，需要對輸入值進(jìn)行歸一化處理。本文使用“premnmx”進(jìn)行歸一化處理。歸一化前后的輸入值如表1、2所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心函數(shù)如表3所示。

表1 訓(xùn)練樣本的部分輸入值表2 訓(xùn)練樣本的歸一化值表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的核心函數(shù) 表1中，x5、x7的值明顯大于其他值，利用這些原始值構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度。歸一化后所有的值均處在[-1，1]之間，方便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建。

4.創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用“newff”創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文構(gòu)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層只有一層。隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)通常通過反復(fù)測試確定。通過反復(fù)測試，確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。隱含層的激活函數(shù)選用雙曲正切函數(shù)“tansig”。輸出層的激活函數(shù)選用線性函數(shù)“purelin”。訓(xùn)練函數(shù)選用梯度下降自適應(yīng)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練函數(shù)“traingdx”。endprint

5.設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用配置參數(shù)如表2所示。通過反復(fù)測試，本文選定訓(xùn)練次數(shù)顯示間隔為100，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為005，最大網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)為10000，網(wǎng)絡(luò)允許誤差為005。表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配置參數(shù)6.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用“train”開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Matlab將彈出訓(xùn)練監(jiān)控窗口，并實(shí)時反饋誤差信息。當(dāng)誤差小于配置值時，訓(xùn)練過程結(jié)束，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成。表5 從輸入層到隱含層的神經(jīng)元權(quán)值表6 從隱含層到輸出層的神經(jīng)元權(quán)值表5、表6為形成三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的權(quán)值。表5為輸入層到隱含層的神經(jīng)元權(quán)值。輸入層8個神經(jīng)元，隱含層10個神經(jīng)元，因此得到一個10行8列的權(quán)值矩陣。表6為隱含層到輸出層的神經(jīng)元權(quán)值。隱含層10個神經(jīng)元，輸出層5個神經(jīng)元，因此得到一個5行10列的權(quán)值矩陣。

7.測試樣本輸入值歸一化

將測試樣本同樣用“premnmx”進(jìn)行歸一化處理。

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真

將歸一化的值輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率。仿真函數(shù)為“sim”。

9.仿真結(jié)果反歸一化

仿真后的結(jié)果是歸一化后的值，無法與期望值比較，因此使用“postmnmx”函數(shù)對結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理。

10.結(jié)果與期望值比較

將反歸一化后的結(jié)果與期望值比較，查看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果。比較結(jié)果如表7所示。表7 測試樣本輸出值從測試的結(jié)果來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有比較好的預(yù)警作用，預(yù)警級別略低于期望。2010年8月8日和2010年8月15日的預(yù)警結(jié)果與期望值是完全一樣的。從2010年8月9日到14日，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警結(jié)果均為重警，期望值是嚴(yán)重警，測試結(jié)果比期望值低了一個等級。8月6日、8月16日、8月19日、8月27日和8月28日的預(yù)警結(jié)果比期望值低一個等級。剩下的預(yù)警結(jié)果均比期望值低兩個等級。總的來看，當(dāng)出現(xiàn)質(zhì)量危機(jī)時，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型能夠預(yù)測到危機(jī)，但低于期望結(jié)果，預(yù)警敏感度有待加強(qiáng)。

五、研究結(jié)論、建議與展望

大數(shù)據(jù)時代，基于互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品質(zhì)量安全事件頻發(fā)，利用產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量安全信息進(jìn)行預(yù)警能夠有效避免大規(guī)模質(zhì)量安全事件的爆發(fā)，最大程度地減少消費(fèi)者、企業(yè)的損失。本文嘗試?yán)肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者產(chǎn)品質(zhì)量信息進(jìn)行預(yù)警。通過對圣元奶粉質(zhì)量安全信息預(yù)警的實(shí)證測試，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有比較好的預(yù)警作用，但預(yù)警結(jié)果低于期望值，預(yù)警敏感度有待加強(qiáng)。本文僅是對一個品牌的奶粉進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警，今后的工作將集中在利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多產(chǎn)品的預(yù)警，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)中。

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[24]Lee，J.，Kramer B. M.，1992， “Analysis of Machine Degradation using a Neural Networks Based Pattern Discrimination Model”，Manufacturing Systems.

An Empirical Study Earlywarning for Network Quality Safety of

Consumer Based on BP Neutral Network Information

Yu Fan，Yu Hongwei and Xu Wei

（Institute of Quality Development Strategy，Wuhan University）

Abstract：To Cope with frequently occurred issues of network quality safety，this paper aims to study information earlywarning for network quality safety by using BP neutral network. Data source is all posts about Shengyuan milk powder downloaded from Tianya forum. BP neutral network includes three layers： input layer，hidden layer，and output layer.Eight indicators includes posts per unit，cumulative posts，posting frequency per unit，cumulative posting frequency，reply per unit，cumulative reply，reply frequency per unit，cumulative reply frequency are constructed，so as to five earlywarning levels including safety and mild warning，middle warning，serious warning，very serious warning. The empirical study finds out that taking advantage of BP neutral network has an efficient impact on earlywarning. However，the earlywarning results are lower than expected.And the earlywarning sensitivity is to be strengthened.

Key Words：BP Neutral Network； Network Quality Safety； Information Earlywarning

責(zé)任編輯 李酣endprint

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An Empirical Study Earlywarning for Network Quality Safety of

Consumer Based on BP Neutral Network Information

Yu Fan，Yu Hongwei and Xu Wei

（Institute of Quality Development Strategy，Wuhan University）

Abstract：To Cope with frequently occurred issues of network quality safety，this paper aims to study information earlywarning for network quality safety by using BP neutral network. Data source is all posts about Shengyuan milk powder downloaded from Tianya forum. BP neutral network includes three layers： input layer，hidden layer，and output layer.Eight indicators includes posts per unit，cumulative posts，posting frequency per unit，cumulative posting frequency，reply per unit，cumulative reply，reply frequency per unit，cumulative reply frequency are constructed，so as to five earlywarning levels including safety and mild warning，middle warning，serious warning，very serious warning. The empirical study finds out that taking advantage of BP neutral network has an efficient impact on earlywarning. However，the earlywarning results are lower than expected.And the earlywarning sensitivity is to be strengthened.

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責(zé)任編輯 李酣endprint

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An Empirical Study Earlywarning for Network Quality Safety of

Consumer Based on BP Neutral Network Information

Yu Fan，Yu Hongwei and Xu Wei

（Institute of Quality Development Strategy，Wuhan University）

Abstract：To Cope with frequently occurred issues of network quality safety，this paper aims to study information earlywarning for network quality safety by using BP neutral network. Data source is all posts about Shengyuan milk powder downloaded from Tianya forum. BP neutral network includes three layers： input layer，hidden layer，and output layer.Eight indicators includes posts per unit，cumulative posts，posting frequency per unit，cumulative posting frequency，reply per unit，cumulative reply，reply frequency per unit，cumulative reply frequency are constructed，so as to five earlywarning levels including safety and mild warning，middle warning，serious warning，very serious warning. The empirical study finds out that taking advantage of BP neutral network has an efficient impact on earlywarning. However，the earlywarning results are lower than expected.And the earlywarning sensitivity is to be strengthened.

Key Words：BP Neutral Network； Network Quality Safety； Information Earlywarning

責(zé)任編輯 李酣endprint