基于AHP的智慧社區(qū)商品綜合評(píng)價(jià)①

劉 紅， 傅 軍， 鄧 偉

(1.成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院，四川成都 610059;2.數(shù)學(xué)地質(zhì)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川成都 610059)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的國(guó)家更注重智慧城市的發(fā)展，2006年，新加坡提出“智慧國(guó)2015”計(jì)劃;2009年9月，美國(guó)迪比克市與IBM共同宣布，通過(guò)采用一系列IBM新技術(shù)“武裝”的迪比克市將完全數(shù)字化，并將城市的所有資源都連接起來(lái)，偵測(cè)、分析和整合各種數(shù)據(jù)，并智能化地作出響應(yīng)，服務(wù)于市民的需求.我國(guó)深圳、上海、廣州、北京等城市智慧社區(qū)發(fā)展較快，北京西城區(qū)“智慧社區(qū)”社會(huì)服務(wù)管理平臺(tái)，包括智慧中心、智慧政務(wù)、智慧商務(wù)、智慧民生四大部分14個(gè)子系統(tǒng).

智慧社區(qū)電子商務(wù)系統(tǒng)主要為社區(qū)居民家庭提供與日常生活密切相關(guān)的消費(fèi)品，該服務(wù)克服傳統(tǒng)電子商務(wù)消費(fèi)群體規(guī)模大，消費(fèi)品范圍模糊，比價(jià)單一的缺點(diǎn)，本文為購(gòu)物者提供商品更智能的比價(jià)功能，從多方面對(duì)商品進(jìn)行綜合比價(jià).智慧社區(qū)的電子商務(wù)系統(tǒng)，提供商品的選購(gòu)功能，通過(guò)綜合比較商品的價(jià)格、銷量、商家的評(píng)分、商品的質(zhì)保、商家的開店時(shí)間等，進(jìn)行商品排序，從而用戶可以最先查看到所要選購(gòu)商品中性價(jià)比最高的商品.

本文采用AHP方法可以把復(fù)雜問(wèn)題分解成不同組成因素，又將這些因素按支配關(guān)系分組形成階梯層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)兩兩比較確定諸因素的相對(duì)重要性，然后綜合有關(guān)人員的判斷，從定性與定量的角度，將實(shí)際問(wèn)題層次化、數(shù)量化.

1 商品比價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)若干商品購(gòu)買指標(biāo)，結(jié)合電子商務(wù)網(wǎng)站的特征，最后征求有網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)歷的人的意見，從而確定目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，商品比價(jià)層次結(jié)構(gòu)型如圖1所示.

2 構(gòu)造成對(duì)比較陣

根據(jù)比較標(biāo)準(zhǔn)確定對(duì)比矩陣如下:

表1 準(zhǔn)則層對(duì)于目標(biāo)層的判斷矩陣

得到該判斷矩陣可以簡(jiǎn)化為式(1).

圖1 商品比價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型

3 計(jì)算權(quán)重向量

關(guān)于 n階正矩陣 A=(aji)，若對(duì)所有的 i，j，k∈I={1，2，…，n}滿足aij=aik/ajk，則稱A是具有完全一致性的[1].當(dāng)矩陣 An×n是一致矩陣時(shí)，矩陣的最大特征值正是矩陣An×n的行數(shù)，即λ =n，其余n－1個(gè)特征值均為0，任一列(行)都對(duì)應(yīng)于特征值λ的特征向量.若成對(duì)比較矩陣是一致性矩陣，則取對(duì)應(yīng)于最大特征值n的歸一化特征向量{w1，w2，…，，其中wi表示下層第i個(gè)因素對(duì)上層某個(gè)因素影響程度的權(quán)值.若成對(duì)比矩陣不是一致陣，要取其最大特征值對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量作為權(quán)向量 w，則 Aw=w，w={w1，w2，…，wn}[2].

在層次分析法中，式(1)所示矩陣A中，aij≠aik/ajk，因此矩陣An×n不是一致矩陣，因此使用特征值法來(lái)計(jì)算權(quán)向量.應(yīng)用Excel進(jìn)行特征值法計(jì)算層次分析法所需要的值，計(jì)算判斷矩陣每一行的乘積，計(jì)算公式為aij，計(jì)算各行Mi的n次方根公式對(duì)向量 W=(W1，W2，…，Wn)T做歸一化處理，即即為我們所要求的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)值[3].利用上述方法計(jì)算得到各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)值如下表2所示.

表2 各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)值

檢驗(yàn)An×n的一致性程度，如果矩陣An×n的最大特征值λmax比n大得越多，An×n的不一致性越嚴(yán)重.因而根據(jù)λ－n數(shù)值來(lái)衡量矩陣An×n的不一致程度.建立一致性指標(biāo)CI=(λmax－n)/(n－1)，可知，CI越大，表示An×n的不一致程度越嚴(yán)重.其中然而對(duì)于一個(gè)具體的矩陣來(lái)說(shuō)，很難判斷移植性指標(biāo)CI到底是很大還是很小，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題采用隨機(jī)RI一致性指標(biāo)來(lái)檢驗(yàn)判斷矩陣An×n是否具有滿意的一致性.一致性比率CR=CI/RI，如表3所示.

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的數(shù)值

在本商品比價(jià)層次結(jié)構(gòu)中，針對(duì)矩陣An×n，用上述方法計(jì)算得到 λmax=5.1395，因此，An×n的一致性指標(biāo)CI=0.0348，對(duì)于方案層有八種情況，由表 3 可知，RI=1.41，從而得到 CR=0.0311，即CR ＜0.1，一般認(rèn)為CR ＜0.1時(shí)，判斷矩陣具有滿意的一致性，因此矩陣An×n具有滿意的一致性.

4 計(jì)算組合權(quán)向量

在計(jì)算組合權(quán)向量之前，需要將方案層相對(duì)于準(zhǔn)則層的每個(gè)準(zhǔn)則進(jìn)行對(duì)比，矩陣如下表

表4 方案對(duì)于價(jià)格準(zhǔn)則的判斷矩陣

A 1 1/2 2 1/4 1/7 1/6 1/6 1/8商品B 2 1 5 1/3 1/6 1/5 1/5 1/7商品C 1/2 1/5 1 1/4 1/6 1/5 1/5 1/8商品D 4 3 4 1 1/3 1/2 1/2 1/4商品E 7 6 6 3 1 1/2 1/2 1/3商品F 6 5 5 2 2 1 1 1/2商品G 6 5 5 2 2 1 1 1/2商品商品H 8 7 8 4 3 2 2 1

表5 方案對(duì)于評(píng)分準(zhǔn)則的判斷矩陣

表6 方案對(duì)于銷量準(zhǔn)則的判斷矩陣

表7 方案對(duì)于質(zhì)保準(zhǔn)則的判斷矩陣

表8 方案對(duì)于店長(zhǎng)準(zhǔn)則的判斷矩陣

得到方案對(duì)價(jià)格準(zhǔn)則的權(quán)重及一致性判斷如表9所示.表9為對(duì)應(yīng)價(jià)格、評(píng)分、銷量、質(zhì)保、店長(zhǎng)準(zhǔn)則的判斷矩陣得到的權(quán)值及一致性檢驗(yàn)的參數(shù)CI，RI的值.

表9 方案層相對(duì)于準(zhǔn)則層的參數(shù)值

最后，計(jì)算層次總排序，層次總排序計(jì)算表如表10所示.

表10 層次總排序計(jì)算

以下，對(duì)層次總排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，CI=0.0467，CR=0.0331，因?yàn)镃R ＜ 0.1 ，所以得到總排序也滿足一致性.這樣，無(wú)論單排序還是總排序均滿意一致性，排序結(jié)果符合實(shí)際情況.商品的最終排序?yàn)镕＞B＞H＞D＞E＞G＞A＞C，即可以按照這個(gè)順序排列商品顯示順序.

這樣通過(guò)使用層次分析法，就可以將商品排序顯示給用戶，可以大大節(jié)省用戶查找商品的時(shí)間，方便了用戶的操作.

5 結(jié)論

智慧社區(qū)電子商務(wù)系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)熱潮中非常活躍的一種形態(tài)，該服務(wù)提高了人們的生活質(zhì)量.智慧社區(qū)服務(wù)的智能化，高效化成為人們選擇該服務(wù)的主要依據(jù)，基于AHP的商品綜合評(píng)價(jià)可以從多方面有序地反映商品比價(jià)，讓人民更好，更準(zhǔn)確選擇所需產(chǎn)品，更好的滿足消費(fèi)者需求，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)服務(wù)的宗旨.

本文結(jié)合理論和實(shí)際，充分證明了AHP在智慧社區(qū)電子商務(wù)系統(tǒng)商品綜合評(píng)價(jià)中應(yīng)用的科學(xué)性和有效性，為今后智慧社區(qū)電子商務(wù)系統(tǒng)提供了更好的選購(gòu)功能，為社區(qū)住戶、加盟商、物流提供了重要的信息，充分顯示了信息產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì).

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