基于改進(jìn)熵權(quán)法的智能手機(jī)評(píng)價(jià)模型①

岳毅蒙, 李江濤(商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)院, 商洛 76000)(西安武警工程大學(xué) 理學(xué)院, 西安 70086)

基于改進(jìn)熵權(quán)法的智能手機(jī)評(píng)價(jià)模型①

岳毅蒙1, 李江濤21(商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)院, 商洛 726000)2(西安武警工程大學(xué) 理學(xué)院, 西安 710086)

針對(duì)消費(fèi)者選購(gòu)智能手機(jī)的問(wèn)題, 根據(jù)德?tīng)柗品▽?duì)消費(fèi)者選購(gòu)智能手機(jī)的影響因素進(jìn)行分析, 初步建立11項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo), 利用粗糙集屬性約簡(jiǎn)原理對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn), 約簡(jiǎn)后得到的6項(xiàng)核心評(píng)價(jià)指標(biāo), 然后利用熵權(quán)法對(duì)約簡(jiǎn)后的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán), 從而建立智能手機(jī)的綜合評(píng)價(jià)模型, 并對(duì)選取的12種智能手機(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià), 結(jié)果表明此方法是有效且合理的.

熵權(quán)法; 粗糙集; 智能手機(jī); 評(píng)價(jià)模型

1 前言

隨著經(jīng)濟(jì)和科技不斷發(fā)展, 使電子產(chǎn)品行業(yè)更新?lián)Q代速度不斷加快, 其中最受消費(fèi)者關(guān)注的產(chǎn)品當(dāng)屬智能手機(jī). 智能手機(jī)是指具有獨(dú)立操作系統(tǒng), 支持用戶(hù)自行擴(kuò)充、安裝、卸載程序并通過(guò)移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入的手機(jī)總稱(chēng). 智能手機(jī)以其高性能和強(qiáng)大的計(jì)算處理能力逐漸占據(jù)較大的移動(dòng)終端市場(chǎng),與智能手機(jī)相關(guān)的各個(gè)產(chǎn)業(yè)巨頭之間的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)演化成為平臺(tái)之爭(zhēng)、生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng), 而且日趨激烈. 近幾年來(lái)針對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)手機(jī)的需求量增加, 許多廠商推出了一系列多種款式智能手機(jī)來(lái)迎合市場(chǎng), 造成手機(jī)市場(chǎng)種類(lèi)多樣, 質(zhì)量參差不齊, 消費(fèi)者如何做出正確的、客觀的評(píng)價(jià)成為重要決策. 針對(duì)智能手機(jī)選購(gòu)的問(wèn)題, 已有參考文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行研究, 文獻(xiàn)[1]利用變異系數(shù)法和加權(quán)平均型的模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)職能手機(jī)的各項(xiàng)性能參數(shù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià), 并建立了智能手機(jī)評(píng)估模型; 文獻(xiàn)[2]采用聯(lián)合分析法對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)手機(jī)的影響因素進(jìn)行了討論. 本文在此基礎(chǔ)上, 結(jié)合文獻(xiàn)[3-9]提出一種基于粗糙集和熵權(quán)法確定客觀權(quán)重的方法,避免了現(xiàn)評(píng)價(jià)方法的主觀性和計(jì)算的繁瑣性, 為消費(fèi)者選購(gòu)智能手機(jī)提供一定的理論指導(dǎo).

2 基于改進(jìn)的熵權(quán)法的綜合評(píng)價(jià)模型

2.1 智能手機(jī)決策的影響因素

影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)智能手機(jī)的因素有很多種, 本文只從手機(jī)本身角度進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià). 根據(jù)德?tīng)柗品ǖ玫较嚓P(guān)的11個(gè)影響因素, 分別為: 性?xún)r(jià)比, 重量,品牌, 內(nèi)存, cpu, 屏幕, 電池, 系統(tǒng), 外觀, 音響,相機(jī).

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與評(píng)價(jià)指標(biāo)

為獲取準(zhǔn)確的樣本數(shù)據(jù), 隨機(jī)抽取國(guó)內(nèi)外12家手機(jī)廠商生產(chǎn)的智能手機(jī)作為研究對(duì)象, 請(qǐng)相關(guān)專(zhuān)家針對(duì)所選手機(jī)的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià), 選用四標(biāo)度法對(duì)語(yǔ)言邏輯詞進(jìn)行數(shù)值化, 分別用{4、3、2、1}來(lái)描述{“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”}四個(gè)等級(jí). 為簡(jiǎn)化計(jì)算量, 采用粗糙集方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行屬性約簡(jiǎn), 把評(píng)價(jià)的結(jié)果轉(zhuǎn)化成為信息系統(tǒng)決策表S={U, A, V, f },其中評(píng)價(jià)對(duì)象的集合U={x1, x2,…,x12}表示12種被評(píng)價(jià)的智能手機(jī),條件屬性評(píng)價(jià)指標(biāo)集C={c1, c2,…,c11}表示11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo), 數(shù)值化數(shù)據(jù)如表1所示.

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)表

2.3 粗糙集對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的約簡(jiǎn)

所以屬性c1, c3, c6, c7, c9, c11都不能被約簡(jiǎn), 是核心屬性, 去掉冗余的屬性之后,則得到相應(yīng)的核指標(biāo):性?xún)r(jià)比、品牌、屏幕、電池、外觀、相機(jī). 將c1, c3, c6, c7, c9, c11構(gòu)成的最小約簡(jiǎn)屬性集, 見(jiàn)表2.

表2 最小屬性約簡(jiǎn)表

2.4 熵權(quán)法建立客觀評(píng)價(jià)權(quán)重

在信息論中, 熵值反映信息無(wú)序化程度, 故可用信息的有序度來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重, 它能盡量消除權(quán)重計(jì)算的人為干擾, 熵權(quán)法是一種在綜合考慮各因素所提供信息量的基礎(chǔ)上, 計(jì)算一個(gè)綜合指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法.作為一種客觀綜合評(píng)價(jià)方法, 它主要是根據(jù)各指標(biāo)傳遞給決策者的信息量大小來(lái)確定其權(quán)數(shù)[10], 熵權(quán)法的基本步驟如下:

(1) 原始數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

記第i種智能手機(jī)的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值為ijx,由上述六個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo), 可以得到一個(gè)12×6的原始數(shù)

由于評(píng)價(jià)指標(biāo)的性質(zhì)不同, 具有不同的量綱和數(shù)量級(jí), 為了保證數(shù)據(jù)的可靠性, 消除不同的量綱對(duì)決策結(jié)果的影響, 使數(shù)據(jù)具有可比性, 需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱歸一化處理. 本研究所選指標(biāo)均為正向指標(biāo),利用下面公式進(jìn)行歸一化處理, 則

為原數(shù)據(jù)矩陣X轉(zhuǎn)化成的模糊評(píng)價(jià)矩陣, 記為Y=（yij）n×m其中yij表示第i種智能手機(jī)的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的歸一化數(shù)值.

i=1

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵表

(4) 計(jì)算第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異系數(shù)bj, bj=1-ej, 當(dāng)i值不同時(shí), 對(duì)于給定的指標(biāo)j, 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)rij的差異越小, 則熵值ej就越大, 當(dāng)rij全部相同時(shí), ej處于最大值狀態(tài), 即bj=0, 意味著指標(biāo)j無(wú)意義.因此, 當(dāng)ej越小, bj越大的時(shí)候, 就應(yīng)重視此指標(biāo).

(5) 計(jì)算第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重wj, 根據(jù)公式wj=計(jì)算得:

表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重表

2.3 對(duì)各智能手機(jī)進(jìn)行評(píng)分

確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)綜合評(píng)價(jià)值. 將各指標(biāo)的權(quán)值分別與其所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)相乘后求和, 其評(píng)價(jià)模型為:其中, Zi表示各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)綜合評(píng)價(jià)函數(shù), 利用此評(píng)價(jià)體系對(duì)12種智能手機(jī)的選購(gòu)作出評(píng)價(jià), 其評(píng)價(jià)結(jié)果如表5所示.

由表5可知, 各智能手機(jī)的得分的排列順序?yàn)? x10, x3, x5, x11, x7, x9, x1, x4, x8, x2, x6, x12.得到消費(fèi)者最優(yōu)選購(gòu)手機(jī)類(lèi)型為x10, 這與該型號(hào)智能手機(jī)的市場(chǎng)測(cè)評(píng)基本一致, 說(shuō)明了此評(píng)價(jià)方法所得結(jié)果與客觀實(shí)際結(jié)果一致.

表5 智能手機(jī)綜合評(píng)價(jià)表

3 結(jié)語(yǔ)

該評(píng)價(jià)方法將傳統(tǒng)的單一評(píng)價(jià)方法進(jìn)行改進(jìn), 利用粗糙集和熵權(quán)法相結(jié)合的方法解決智能手機(jī)選購(gòu)的決策問(wèn)題, 首先利用粗糙集方法對(duì)待評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn), 將約簡(jiǎn)后的評(píng)價(jià)指標(biāo)用于對(duì)各智能手機(jī)的評(píng)價(jià),在評(píng)價(jià)過(guò)程中采用熵權(quán)法確定權(quán)重系數(shù), 有效地避免了各因素權(quán)重的主觀性, 使評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際.

1劉煥軍,李石君.應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)進(jìn)行智能手機(jī)評(píng)估建模.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2016,52(1):224–228.

2 高敏,張舟揚(yáng).基于聯(lián)合分析法的手機(jī)產(chǎn)品屬性組合設(shè)計(jì).陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2012,30(1):126–130.

3 馮愛(ài)芬,余小飛.基于模糊綜合評(píng)判的手機(jī)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型.統(tǒng)計(jì)與決策,2007,(17):57–58.

4 馮愛(ài)芬,武新乾,魯鴿.基于主成分的手機(jī)滿(mǎn)意度聚類(lèi)分析.長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào),2010,(1):29–31.

5 李峰平,周余慶,付培紅等.基于灰關(guān)聯(lián)分析的產(chǎn)品滿(mǎn)意度三維層次評(píng)價(jià)模型.中國(guó)機(jī)械工程,2009,20(12):1445–1449.

6 梁慧玉.基于AHM的區(qū)間數(shù)模糊綜合評(píng)價(jià)在手機(jī)界面評(píng)價(jià)中的應(yīng)用.包裝工程,2012,33(16):67–71.

7 李靈玥,邵玉斌,龍華,等.基于AHP 法的智能手機(jī)用戶(hù)消費(fèi)等級(jí)研究.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2012,22(5):191–194.

8 姜玲,陳雅靜.消費(fèi)者智能手機(jī)使用意愿之影響因素研究.科技管理研究,2012,21:242–246.

9 毛太田,肖锎,鄒凱.一種基于粗糙集條件信息熵的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法研究.統(tǒng)計(jì)研究,2014,(7):92–96.

10 邱菀華.管理決策與應(yīng)用熵學(xué).北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2001.

Evaluation Model of Smart Phone Based on Improved Entropy Weight Method

YUE Yi-Meng1, LI Jiang-Tao21(School of Mathematics and Computer Application, Shangluo University, Shangluo 726000, China)2(Science College, Engineering University of CAPF, Xi’an 710086, China)

The problem of consumers choosing smart phone is discussed in this paper. The influencing factors of purchasing smart phone are analyzed according to the Delphi method, and 11 evaluation indexes are initially established. Then, rough set attribute reduction principle is used to reduce the 11 evaluation indexes and the 6 core evaluation indexes are obtained. Finally, the entropy weight method is used to empower these evaluation indexes, and the comprehensive evaluation model of the smart phone is established. The selection of those 12 smart phones is evaluated. The results show that this method is effective and reasonable.

entropy weight method; rough set; smart phone; evaluation model

陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2013JM1023);商洛學(xué)院科研項(xiàng)目(15SKY011,15SKY020)

2016-07-04;收到修改稿時(shí)間:2016-08-08

10.15888/j.cnki.csa.005651