目前，关于可再生资源回收逆向物流的相关研究尚处于起步阶段，可参考的文献相对较少。在国内外的研究中，主要集中在逆向物流网络优化问题、回收中心的服务质量、在线平台的服务质量与回收行为及意向等方面。这些研究从逆向物流的视角出发，探讨如何提高回收效率、优化回收网络、提升回收中心的服务质量以及如何通过在线平台提升回收行为和意向等问题。尽管目前的研究还不够丰富，但随着环保意识的日益增强和可持续发展战略的深入实施，相信这一领域的研究将逐渐增多，为可再生资源回收行业的发展提供有力支持。

                                                                                        再生资源回收,废品回收,不锈钢回收,塑料回收,废金属回收,

    例如，Jianzhou Wang等讨论了中国电动自行车电池回收的现状，并回顾了目前的回收方法，开发了基于“互联网+”的废旧电动自行车电池回收系统，以解决回收报废电池的困境;该系统有三个子系统:离线逆向物流回收系统，在线网络回收系和可追溯管理系统。Sean Goffnett, Matthew Wilson精心策划了一套逆向物流计划，计划充分考虑了报废产品管理的战略、战术和运营层面，旨在为企业提供全面的报废产品管理策略。并且深入分析了行业内的优秀案例，展示了不同组织在这些关键领域如何展现卓越表现。此外介绍了管理人员在逆向物流中实施最佳实践的方法，这些实践不仅有益于环境，还产生社会和利益相关者价值，增强和改善客户服务和忠诚度，并提高市场份额和收入能力。 Oben M. Lawrence, Ntse Maxim等对亚巴西市的三个居民区(巴尼亚、恩多贝勒和行政中心)进行了家庭调查，在整个实地研究过程中采用了参与观察和参与式评估方法，以了解家庭结构和非正式结构，评估低、中、高住宅区废物收集、处置和处理方法的绩效，查明家庭在收集和处置废物方面面临的制约因素o  Saeed Kargar, Mohammad Pourmehdi等针对新型冠状病毒(COVID-19)疫情暴发的医疗废物管理逆向物流网络设计。陈晓华、王圆圆等人针对可再生资源回收环节进行了深入研究，并揭示了现行回收模式存在的三大显著问题:高昂的回收成本、回收过程中的困难重重以及包装材料的浪费现象。并且通过调研及小麦公社的引进提高生活园区可再生资源的回收效率。张桂花深入总结出废旧家电的回收物流的特征。同时，她还强调了非正式回收渠道存在的一系列问题，包括操作不规范以及回收处理技术的滞后等，这些问题严重制约了废旧家电回收物流的高效、规范发展。

    孙静构建了一个深入剖析拟人化设计如何影响消费者快递包装回收行为意愿的心理动态模型。在这个模型中，她设置了拟人化设计作为核心自变量，同时创新性地了共情作为中介变量和消费者心理所有权作为调节变量。通过这样的设置，她期望能够全面揭示拟人化设计对消费者快递包装回收行为意愿的内在影响机制。郑叶辉在研究消费者参与在线回收过程时，以现有的服务质量研究为基础，并结合在线回

收平台服务的特点，引入了参与便利性、服务安全性、服务透明度这三个关键维度。他深入探讨了这些维度如何影响消费者参与回收的意愿，这一研究为提升在线回收平台的服务质量和消费者参与度提供了重要启示 o Saberian F, Amirshahi M等人从九个不同维度包括平台责任、交互速度、设计、服务和产品评价等对回收平台的服务质量进行评价。结果显示九个维度均对顾客回收意愿产生了积极的影响，这为提升回收平台的服务质量和增强顾客的回收意愿提供了重要的参考依据。华亦菲对居民快递包装回收行为引导机制进行演化仿真，对中国城市居民的快递包装回收行为意向进行预测。

    物流服务质量评价指标体系研究现状

    国内外学者对物流服务质量评价指标体系的研究，大多数是大多数是基于SERQUAL量表和LSQ量表，结合实际进行一定的修改，形成评价指标体系。

    在评价指标构建的方面，Bortas Ivan, Kolanovic Ines等旨在运用科学的方法分析里耶卡港港口服务质量和多式联运评价的影响因素，并运用模糊逻辑建立港口服务质量评价模型。在输入数据不准确和不确定的情况下，通过评估影响参数的准则，对模型进行了仿真测试。Pan Yan, Zeng Shouzhen等结合后悔理论构建Fermatean模糊TODIM模型对众包物流平台的服务质量进行评价。  Zhu yi通过梳理相关文献，结合服务质量量表(SERVQAUL)框架，对最后一公里配送服务质量的影响因素进行总结和研究。袁媛、岳伟等以SERVQUAL模型为基础，通过灰色关联分析(GRA)对下行的二级指标进行有效提取;其次结合FAHP法对区域内的冷链物流服务质量进行综合评价，得出在该区域内对五个维度以及总目标在满意程度上的综合评价结果。郝世绵、胡月英等基于SERVQUAL和QFD方法以及相关研究，构建了三级生鲜网购全产业链服务质量评价层次结构模型。邵继锋、吕锋等以SERVQUAL模型和LSQ模型为基础框架，引入结构方程模型，筛选出制造企业物流服务质量的评价指标体系，运用AMOS20.0软件进行验证性因子分析由因素载荷量赋予各个维度和指标以权重，并利用动态模糊综合评价展开评价研究。于靓漪等根据智能新零售的特点利用基于修正的SERVQUAL模型构建起包含体验性、安全性、效率性、经济性、信息性、个性化、补救性、易用性等8个维度22个指标因子的新零售服务质量评价体系。

    李贺、刘嘉宇等通过文献梳理确立了SERVQUAL模型在中医古籍数字化平台服务质量评价中的可借鉴性，然后采用因子分析方式确定了中医古籍数字化平台服务质量评价指标 o Miklos Pakurar, Hossam Haddad等等通过使用可用于衡量客户满意度的修正SERVQUAL模型来检验服务质量维度，以及维度对约旦银行客户满意度的影响。陈宁宁、王玉才等人基于层次分析法和SERVQUAL模型，构建以有形设施、可靠性、响应性、保障性、情感投入为一级指标，以骚站设施及设备标准化、快递完好性、物流信息更新速度等巧个因素为二级指标的服务质量评价体系，采用模糊综合评价法对服务质量满意度评价。李卉、李航敏考虑末端物流服务的特点，在SERVQUAL模型基础上，构建末端物流服务质量指标体系，选取AHP-FCE模型作为评价方法，以东北三省城市菜鸟骚站作为研究对象，利用MATLAB求解得出结论。KUZNETSOVA ANASTASIYA选取俄罗斯CDEK位于莫斯科的A网点进行研究，以问卷调查的方式来收集数据，之后运用SERVQUAL模型，从有形性、可靠性、响应J陛、支持性、移情陛和经济性六个维度进行研究，提出存在的问题，提出解决问题的途径和方法。

   物流服务质量评价方法研究现状可再生资源回收逆向物流的评价方法主要涉及关于调查问卷数据的获取、如何将问卷数据转换为模型所需要的指标数据、如何确定各个驱动因素的权重、如何计算各评价指标的最终评分等。目前相关数据的收集主要依赖于问卷调查的方式，同时部分学者也积极运用网络爬虫技术和数据挖掘法来拓宽数据来源渠道。为了将这些原始数据转化为模型所需的指标数据，质量功能开发法(QFD)和情感工程法(AE)被证明是非常有效的工具。在权重计算方面，多种方法被广泛应用，包括层次分析法(AHP ) ,模糊层次分析(FAHP、优序图法、Topsis嫡值法、Critic权重、独立性权重和信息量权重法、灰色关联分析法(GCA)、主成分法、因子分析法等。这些方法既可以独立使用，也可以组合使用，以提供更全面、准确的权重计算结果。最后，在评价逆向物流时，通常使用优劣解法和探索性因子分析法，这两种方法能够有效地评估逆向物流的性能和效果。

    在物流服务影响因素数据获取时，Bastug S, Yercan F通过研究社交媒体的顾客评价信息用于构建物流供应商服务质量评价指标。 Zhang Gaoping等捕捉了。条皇家加勒比游轮在携程旅游网上的评论，进行词频分析和IPA分析，为皇家加勒比游轮提高游客满意度提供可行的建议。李娇应用爬虫技术获取八家代表性公共图书馆的用户评论数据，提炼并构建公共图书馆文旅融合度的评价指标体系。最后部分学者在对测评结果进行分析总结时采用IPA分析法，使读者易于理解，更加清晰直观地展现结果结论。吴菲菲、童奕铭等采用文本挖掘以及IJD A主题模型提取技术主题，利用IPA分析法分析技术主题的发展态势，实现对石墨烯技术热点的发展态势的分析与评价。郑宇利用Python爬虫技术，从电商平台抓取了大量在线评论数据，并运用数据挖掘方法从海量信息中筛选出相关的评论，以此构建全面而系统的物流服务质量评价体系。为了更深入地挖掘数据背后的规律，他还采用了深度学习方法对数据进行了细致的分析。许双均通过问卷调查的方法来收集关于消费者对于电子废弃物回收意愿的研究，并通过多项式回归和响应面分析方法探究了回收感知价格与服务质量对消费者回收意愿的影响机制、在“互联网+”回收情境下感知价值在回收感知价格、服务质量与消费者回收意愿之间的中介作用以及个体实施成本对感知价值的调节作用。张志基于SERVQUAL与LSQ模型两个模型，构建了关于快递企业的物流服务质量指标模型。为了增强模型的实际应用性和准确性，他结合了在线评论的高频分词分析结果，进一步优化了评价模型。在权重计算方面，采用了层次分析法，通过对比不同指标的数量比重，构建了判断矩阵，并据此确定了评价模型的多级指标权重。焦润琳通过python爬虫技术获取用户在线评论数据，并进行词频统计。然后用条件随机场模型抽取特征及观点词。最后基于词典与规则分析情感，量化评价各服务特征。

    在确定各指标相关权重时，Yuantao Liu等以盒马鲜生为例对生鲜电商服务绩效进行评价，运用层次分析法构建了一套生鲜电商服务绩效评价指标体系，并运用模糊综合评价法对盒马鲜生的服务状况进行评价。刘丽在动力电池逆向物流绩效评价指标体系研究中，通过对企业专家打分等数据收集来进行因子分析，验证指标选取的合理性，并且采用模糊一综合法对专家数据进行统计分析，以此确定权重找出不足的地方以便改进。曾太贺龙、江中宝等在包装回收模式研究中以层次分析法与灰色关联度结合的方式来确定权重。刘忠国在冷链物流配送系统风险评价时，运用嫡权TOpS1S法确定权重来筛选风险因素指标[。王杰、姜晓红采用模糊层次分析法对物流企业的农村物流末端配送服务质量评价指标进行排序，运用TOpS1S综合评价法对物流企业末端配送服务质量评价进行综合排序，降低了计算的复杂程度。  Mohammed0Mamun Mia,  N. M. Zayed等通过一阶和二阶结构方程建模，在学生期望的支持下，探索了学习满意度作为教学策略的一个组成部分，研究的实证结果为学习满意度提供了潜在的启示o Hongtao Jia, Lei Zhu等利用结构方程模型(SEM)和问卷调查，验证了所提出的假设，并建立了农民在农村基础设施建设中获得感的模糊综合评价模型，探索农民获得感的影响机制并提出有效的改善策略。周明生、赵杉杉从发展性、共享性和可持续性三个维度构建共同富裕水平评价指标体系，进一步借助结构方程模型探究要素替代弹性、产业结构和共同富裕的内在作用机制以及各变量之间的影响路径。舒博通过问卷调查的方法来获取关于电动汽车动力电池回收消费者意愿影响因素的数据，并通过结构方程模型来得到路径系数及标准载荷量以此确定相关指标权重。张汝华、赵冰从路段服务水平、站点服务水平及车上服务水平3个维度提取运行服务水平的影响因素，构建包括9个测度指标的运行服务水平指标体系，提出了基于集对分析法的需求响应式公交实际运行服务水平和基于结构方程模型的乘客满意度两个评价模型，并对两种方法得到的结论进行比较分析。萨如拉、王子瑞等人基于实地调查数据，运用区分效度检验构建森林生态系统恢复能力评价体系。建立恢复机制结构方程模型，确定指标权重。最后通过K-means聚类分析和等距划分法，为大兴安岭地区森林生态系统恢复能力制定等级标准，确保科学性和合理性。

   文本情感分析相关研究

    在线评论是消费者与商家之间的交流与反馈。随着大数据浪潮的推进和文本挖掘技术的日新月异，众多学者纷纷运用网络爬虫和自然语言处理(NLP)的强大工具，深入挖掘各大电子商务平台中的在线评论文本数据，并进行详尽的分析。在学术领域，关于在线评论的研究己经积累了丰硕的成果。这些研究主要聚焦于探索影响在线评论形成的因素和手段，以及在线评论如何具体影响消费者的购买决策过程。此外，也有大量实证研究深入探讨了在线评论的有用性。这些研究不仅为电子商务平台提供了宝贵的反馈和建议，同时也为消费者提供了更为准确和全面的购物信息，进一步推动了商务的健康发展。韩正彪、高一超等人旨在从信息觅食理论出发，分析点评类软件消费者在线评论搜索行为的内在机理。王金凤、张子夜等通过收集产品负面在线评论，并借助主题模型技术，有效筛选出核心主题与关键词，从而深入剖析产品的突出问题点。曹裕和李青松通过实证研究方法深入探讨了在线评论如何影响消费者的购买决策。他们的研究结果显示，在线评论的质量、其与产品的相关性等因素都对消费者的购买决策产生了积极的推动作用。马超和李纲等人利用机器学习和深度学习的方法，对旅游网站上关于各种产品的在线评论进行了多模态数据特征的融合。他们基于这种多模态数据，构建了一个能够准确分类在线评论有用性的模型。

    情感分析，也称为情感挖掘或情感分类，是自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支。它旨在通过自动或半自动的方式，对文本中所表达的情感进行分类和判断。情感分析的应用范围广泛，涵盖了商业智能、社交媒体监控以及市场研究等多个领域，为各行各业提供了宝贵的情感洞察。通过情感分析，我们可以了解消费者对商品或服务的态度和情感倾向，从而更好地理解消费者的需求和期望。一般来说，情感分析可以分为两种主要方法:基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法主要依赖于手动定义的规则和模式，而基于机器学习的方法则需要大量的标注数据进行训练。赵敬华、谢婉瑜利用TF-IDF技术和K-means算法提取在线评论中的产品属性特征，通过社交网络平台中的用户生成内容挖掘用户潜在需求，来帮助企业洞察市场变化趋势，进而优化研发产品和改进宣传策略。张丽、张祯对医药电商在线评论进行文本分析，以某B2C医药电商平台2019-2021年在线评论数据为样本，利用LDA主题模型提取在线评论蕴含的主题，并构建情感词典融合深度学习的情感分析模型，对评论和主题词进行情感分析。梁梓煌、朱丽佳等研究MOOC课程质量，基于理性选择理论与联通主义理论构建LDA-LSTM深度主题情感分析模型，进而挖掘学习者理性因素与情感极性。   Manussawee N0等人收集公众在社交媒体平台YouTube上对泰国一中国高铁项目和老挝一中国铁路的评论，使用该数据集使用机器学习和深度学习算法训练了6个情感分类器。通过准确率、召回率、F1值和准确率等指标对所有六种模型的性能进行比较，找到最适合情感分类的模型架构 o

    国内外相关研究述评

    目前关于逆向物流服务质量评价指标体系的研究大部分是基于SERVQUAL模型和LSQ模型，在这两个模型基础上结合实际问题进行一定的调整，形成符合科学的指标体系。本文这两个模型的基础上结合实际问题进行一定的调整，加入了UTAUT理论，形成符合科学的指标体系。

    物流服务质量评价的方法核心在于理解并获取消费者的需求信息，进而将这些需求转化为具体的服务质量特性。此外，还需确定这些服务质量特性的重要性权重，最后计算各评价指标的具体数值，以全面评估物流服务的质量水平。由以上可知目前对于信息需求及数据收集方面有多种形式，如:问卷调查收集、网络爬虫技术和数据挖掘法等等，本文将以网络爬虫技术和文献分析方法相结合来确定社区逆向物流服务的主要影响因素，之后通过实地调研和问卷调查的方法进行相关数据收集和验证。

    在确定权重方面，常用的方法有层次分析法(AHP、模糊层次分析法(FAHP ) ,优序图法、 Topsis嫡值法、Critic权重、独立性权重和信息量权重法、灰色关联分析法(GCA)、主成分法、因子分析法以及将各类分析法组合使用，本文将采用因子分析法进行结构方程模型建模以此来确定权重，分析社区逆向物流服务质量的薄弱环节，最后更好地对结论提出针对性建议。

    综上所述，虽然关于供应链中的大型物流活动的研究比较多，但是国内外对于可再生资源回收逆向物流的研究比较少，特别是在社区内，主要是因为社区内回收逆向物流服务质量评价涉及回收企业、社区、物业等多方参与，情况复杂。因此本文借鉴国内外成熟的研究方法和研究理论，结合智慧社区可再生资源回收现状以及服务现状，来确定社区逆向物流服务质量的影响因素，以此构建智慧社区可再生资源回收逆向物流服务质量评价指标体系。之后通过收集数据建立模型后得到权重，并计算得分得出薄弱环节，最后通过修正IPA模型分析确定在有限资源下可以实现的最佳投入方式，结论更具有一定的理论意义和现实意义。