摘要：針對(duì)電子商務(wù)中商家誠(chéng)信度評(píng)判中存在的問題,提出了電子商務(wù)中商家誠(chéng)信度的綜合評(píng)價(jià)方法,建立了完整的指標(biāo)體系,給出了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用模糊層次分析法構(gòu)建了電子商務(wù)商家誠(chéng)信評(píng)判的數(shù)學(xué)模型,評(píng)判結(jié)果表明,該模型計(jì)算簡(jiǎn)便、易于操作,為評(píng)判工作的客觀性、適用性和可操作性提供了保證.

　　0 引言

　　隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)越來越多的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域.電子商務(wù)是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代興起的一種新的商務(wù)活動(dòng)形式,它的實(shí)現(xiàn)為現(xiàn)代消費(fèi)者帶來了諸多的方便,但是同時(shí)也出現(xiàn)了一系列問題,據(jù)CNNIC的調(diào)查[1]顯示,與國(guó)外的電子商務(wù)消費(fèi)者相比,我國(guó)消費(fèi)者對(duì)電子商務(wù)的態(tài)度是很不明朗的,只有29.9%的被調(diào)查者對(duì)電子商務(wù)的前途充滿信心,30.6%的人持觀望態(tài)度,而39.3% 的人對(duì)其發(fā)展持悲觀態(tài)度.為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢?通過大量研究發(fā)現(xiàn),主要是消費(fèi)者對(duì)商家的誠(chéng)信度[1]產(chǎn)生懷疑所致,商家的誠(chéng)信由若干相關(guān)聯(lián)因素決定,一些因素之間又相互聯(lián)系,由于問題的復(fù)雜性,對(duì)其建立模糊評(píng)判是一種比較客觀的方法.基于上述原因,本文提出了電子商務(wù)中商家誠(chéng)信評(píng)判的模型和方法,運(yùn)用層次分析法[5]建立了評(píng)判的模型, 采用模糊層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,建立了一個(gè)適用于電子商務(wù)中商家誠(chéng)信評(píng)判的多層多目標(biāo)的模型和方法,為消費(fèi)者對(duì)電子商務(wù)中商家的誠(chéng)信度評(píng)價(jià)提供了有效的決策手段.基本原理如下:通過對(duì)顧客的調(diào)查數(shù)據(jù)(主要是顧客購(gòu)物后在網(wǎng)上對(duì)商家服務(wù)質(zhì)量的反饋)的積累,作為評(píng)判依據(jù);采用本評(píng)判方法,消費(fèi)者在購(gòu)物前可以在網(wǎng)上對(duì)相關(guān)的商家誠(chéng)信度進(jìn)行查詢,引導(dǎo)其消費(fèi).

　　1 模糊評(píng)判方法

　　設(shè)U={u1,u2,…,uq}為q個(gè)因素或評(píng)價(jià)指標(biāo), V = {v1,v2,…,vp}為p個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí). 設(shè)第i個(gè)指標(biāo)ui對(duì)評(píng)語vj的隸屬度為rij,這樣可得到對(duì)指標(biāo)ui的評(píng)語集: ri= (ri1,ri2,…rip) 其中,i =1,2,…q,∑ p j=1 rij=1.對(duì)隸屬度的確定,可采用專家群體利用專家評(píng)價(jià)的方法確定,以便減少主觀性. 設(shè)各因素在綜合指標(biāo)U的權(quán)重為wi,則得到權(quán)重模糊向量: W= (w1,…,wi) 其中,∑ q i=1 wi=1. 則得到對(duì)綜合指標(biāo)U的綜合評(píng)判: B=W•R 由最大隸屬度原則,可得對(duì)指標(biāo)U的綜合評(píng)判.

　　2 評(píng)判指標(biāo)體系

　　評(píng)判指標(biāo)體系的建立多層次綜合評(píng)判模型是根據(jù)模糊理論的模糊層次分析法按屬性不同把復(fù)雜的問題中的各種因素通過劃分有序的層次使之條理化、層次化.本問題中共有兩級(jí)指標(biāo)(二級(jí)層次模型),指標(biāo)體系見圖1. 1級(jí)指標(biāo): U包括:商品的質(zhì)量評(píng)價(jià)u1,銷售前的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)u2,銷售中的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)u3,銷售后的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)u4,網(wǎng)上購(gòu)物的安全性評(píng)

　　3 評(píng)判模型

　　3.1 評(píng)判的指標(biāo)體系按照?qǐng)D1的指標(biāo)體系,設(shè)U = {u1,u2,u3,u4, u5}為5大類評(píng)價(jià)指標(biāo),其中u1= {u11,u12,u13},u2 = {u21,u22,u23},u3= {u31,u32},u4= {u41,u42, u43},u5= {u51,u52,u53},uij為與第i大類指標(biāo)相關(guān)的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo).

　　3.2 評(píng)語等級(jí)為了較好的對(duì)電子商務(wù)中商家的誠(chéng)信度進(jìn)行評(píng)判,從評(píng)判的科學(xué)性、適用性、便利性出發(fā),在調(diào)查研究的基礎(chǔ)上,設(shè)定評(píng)判指標(biāo)的評(píng)語集為5級(jí),即V= {很好(v1),好(v2),較好(v3),較差(v4),差(v5)}.

　　4 權(quán)重的確定

　　確定權(quán)重的方法有很多,比較常見的有德爾菲法、兩兩比較法、層次分析法、矩陣算法和主因素分析法等.本文利用德爾菲法和層次分析法計(jì)算出各因素的權(quán)重. 4.1 確定判斷矩陣D= (dij) 確定單層次下的各元素的權(quán)重,其方法是通過同層次元素間兩兩比較判斷矩陣,利用判斷矩陣而求得的. 對(duì)綜合指標(biāo)U={u1,u2,…,uq},確定其判斷矩陣D= (dij),其中dij表示相對(duì)于綜合指標(biāo)U而言, ui是否比uj重要以及重要的程度如何,其比較規(guī)則見表1.例如ui與uj同等重要,則dij=dji=1,若ui 比uj明顯重要,則dij=5,而dji=1/5.判斷矩陣也應(yīng)滿足如下特征: 1) dij>0;2) dij=1/dji;3) dii=1. 表1 相對(duì)重要性比較度的含義 Tab.1 The implication of relative importance comparative degree 值含 義 1表示兩元素相比,具有同等的重要性 3表示兩元素相比,前一個(gè)比后一個(gè)稍微重要 5表示兩元素相比,前一個(gè)比后一個(gè)明顯重要 7表示兩元素相比,前一個(gè)比后一個(gè)強(qiáng)烈重要 9表示兩元素相比,前一個(gè)比后一個(gè)極度重要 4.2 求權(quán)重向量 1)各指標(biāo)大類相對(duì)于綜合指標(biāo)的權(quán)重的確定確定判斷矩陣后,通過解矩陣方程: DW=λmaxW 求出W后,對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,也就是對(duì)W的每一元素wi(i=1,2,…,q)除以∑ q i=1 wi即得到各指標(biāo)大類相對(duì)于綜合指標(biāo)的權(quán)重向量. 2)各具體指標(biāo)相對(duì)于各大類指標(biāo)權(quán)重的確定先確定各具體指標(biāo)對(duì)各大類指標(biāo)ui(i =1,2, …,q)的判斷矩陣Di,然后通過解矩陣方程:DiWi= λmaxWi,求出Wi后,對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,即可得到各具體指標(biāo)相對(duì)于各大類指標(biāo)的權(quán)重向量

　　5 評(píng)判算例

　　下面是某顧客在某網(wǎng)上銷售公司購(gòu)物時(shí)對(duì)其進(jìn)行的評(píng)判算例.首先確定各1級(jí)指標(biāo)和各2級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量,然后通過專家評(píng)價(jià),給出與1級(jí)指標(biāo)相關(guān)的單評(píng)判矩陣,評(píng)判矩陣如下,評(píng)判結(jié)果見

　　6 結(jié)束語

　　電子商務(wù)中商家誠(chéng)信的綜合評(píng)判模型,把對(duì)電子商務(wù)中商家誠(chéng)信的影響因素進(jìn)行了綜合考慮,克服了主觀意志的不確定性,較好地保證了評(píng)價(jià)工作的客觀性和可操作性.本文所提出的數(shù)學(xué)模型客觀、有效,為消費(fèi)者決策提供了參考.另外,上述模型中的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以隨著不同的電子商務(wù)形式做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,而且該評(píng)判方法也可以通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn).

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