基于云模型的商家信譽綜合評價方法

劉 杰， 王 宇， 李 文 立

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部, 遼寧 大連 116024)

基于云模型的商家信譽綜合評價方法

劉 杰， 王 宇， 李 文 立

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部, 遼寧 大連 116024)

利用云模型的逆向云發(fā)生器、云運算原理,結(jié)合云模型的模糊性、隨機性以及統(tǒng)計性對社會化電子商務(wù)平臺中商家的信譽等級進行綜合評價。對比了基于云模型的綜合評價方法與常規(guī)模糊綜合評價方法的應(yīng)用效果,算例結(jié)果表明：基于云模型的綜合評價方法具有傳統(tǒng)模糊綜合評價方法所不具備的優(yōu)點。

云模型；模糊綜合評價；信譽；云運算；社會化電子商務(wù)

一、引 言

隨著Web2.0時代的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上以微博、微信、社交網(wǎng)站以及一些購物網(wǎng)站等社會化商務(wù)載體逐步升級，新用戶注冊數(shù)和用戶生成內(nèi)容(UGC)的規(guī)模急劇增加。正是由于社會化商務(wù)(SC)的參與者多樣性、高交互性和用戶生成內(nèi)容等特點使得其交易決策比傳統(tǒng)電子商務(wù)更加復(fù)雜。在社會化電子商務(wù)環(huán)境下，消費者的購買行為更加的社會化，與之而來的是交易中出現(xiàn)了更多的模糊性和隨機性。與此同時，消費者對于商家的信任出現(xiàn)了更多的不確定性，信任問題已經(jīng)成為現(xiàn)階段阻礙電子商務(wù)發(fā)展的一個瓶頸。

消費者對于商家的信任與商家的信譽緊密相關(guān)，基于消費者對于商家信任問題的出現(xiàn)，許多學(xué)者在信譽評價方面進行了相關(guān)的研究。Dholakia為了改善信譽評價的效果，結(jié)合歷史交易記錄,把交易密度、平均購買價格、競標(biāo)密度等指標(biāo)引入信譽評價[1]。魯耀斌等列出了計算信譽值的兩種模型:累加信譽模型和均值信譽模型[2]。楊震提出了基于協(xié)同過濾的信譽評價模型,該模型的優(yōu)勢是引入了交易價值、短期信譽、時間權(quán)重等因素,豐富了現(xiàn)有評價模型的指標(biāo)[3]。張海燕等人引入了商品、服務(wù)、配送、安全等4個一級指標(biāo),利用層次分析法(AHP)進行專家打分確定每個指標(biāo)權(quán)重,力圖使信用綜合評價反映交易質(zhì)量[4]。郭洪海等在Sporas模型的基礎(chǔ)上增加了交易量、交易次數(shù)等變量和引入懲罰因子,提出了改進的E-Sporas信譽計算模型[5]。而服務(wù)是商家信譽評價的重要指標(biāo)之一，這也說明商家信譽好壞對于消費者的信任和購買起到了決定性作用。

通過對相關(guān)文獻進行回顧，發(fā)現(xiàn)在之前的研究當(dāng)中，利用傳統(tǒng)模糊綜合評價法對商家信譽進行評價時，雖然較好地考慮了商家信譽影響因素的模糊性，但卻忽略了其隨機性。對于社會化商務(wù)環(huán)境下交易過程中存在的更多模糊性和隨機性，傳統(tǒng)的模糊綜合評價法不能很好地處理這些模糊性和隨機性，有些文獻中還把隨機性等同于模糊性。正是因為傳統(tǒng)的模糊綜合評價法這個弊端的存在，導(dǎo)致它已經(jīng)無法精確合理地實現(xiàn)社會化商務(wù)環(huán)境下商家信譽評價這一研究目標(biāo)。

二、商家信譽等級劃分及評價指標(biāo)體系建立

1.信譽等級劃分

信譽等級的設(shè)定是信譽評價研究的前提。對商家信譽進行評價之前,首先要設(shè)定信譽值的區(qū)間以界定商家的信譽等級,需要注意的是，此信譽等級的設(shè)定一定要與之后模糊評價中的評語集等級的設(shè)定相一致。這里將信譽值取值在[0,10]之間,劃分為5個區(qū)間,從而把商家的信譽確定為5個等級:好[9,10]，較好[7,9]，一般[5,7]，稍差[2,5]和差[0,2]。在實際應(yīng)用中可以根據(jù)具體情況的需要劃分更詳細(xì)的信譽等級,以提高信譽判別程度,并設(shè)定信譽值的臨界值,當(dāng)商家的信譽值低于這一臨界值時,該商家被確認(rèn)為無信譽商家,可以考慮撤銷該商家的店鋪并給予一定的懲罰。

2.信譽評價指標(biāo)體系的建立

以社會化電子商務(wù)平臺的典型代表“蘑菇街”為例，對該平臺商家信譽評價方法進行分析和思考，找出該平臺信譽評價方法中存在的不足，進而希望在此基礎(chǔ)上可以提出一套更加完善合理的商家信譽評價指標(biāo)體系。

“蘑菇街”中商家信譽評價是采用信譽評分方式來對商家信譽進行衡量的，主要包括四大指標(biāo)：質(zhì)量滿意、價格合理、描述相符和服務(wù)周到。這樣來設(shè)定評價指標(biāo)對于消費者進行商品評價來說簡單便捷，但是僅僅依靠這樣四個指標(biāo)來評價一個商家的信譽太過于簡單。根據(jù)消費者購物的實際經(jīng)驗和相關(guān)專家的意見，消費者在評價一個商家的信譽度好與壞時主要依賴于：商品質(zhì)量、性價比、服務(wù)態(tài)度、物流快慢以及消費者保障服務(wù)。因此，基于現(xiàn)有的信譽評價指標(biāo)的不足，對已有的信譽評價指標(biāo)進行了細(xì)化和完善。

將“蘑菇街”中原有的質(zhì)量滿意、價格合理、描述相符等3個指標(biāo)歸并為商品表現(xiàn)；對原有的服務(wù)周到指標(biāo)進行細(xì)化，包括：咨詢溝通、售后服務(wù)、反饋服務(wù)3個方面；現(xiàn)實生活中人們在網(wǎng)上購物之后，如果商品的發(fā)貨不夠及時或物流運輸過慢，就會導(dǎo)致消費者購物體驗差，會給商家信譽帶來影響。所以，需要增加物流表現(xiàn)指標(biāo)，并將其細(xì)分為：發(fā)貨及時性、物流速度、物流準(zhǔn)時性3個方面；此外，“蘑菇街”中的商家店鋪還提供了消費者服務(wù)保障，主要包括：全國包郵、7天無理由退貨、72小時發(fā)貨、退貨支持服務(wù)、模特實拍、先行賠付等，而這些服務(wù)保障對于消費者感知商家信譽也很重要，比如7天無理由退貨、退貨支持服務(wù)、模特實拍等。由于網(wǎng)上購物消費者只能根據(jù)圖片和消費者購買評價來進行判斷商品的好壞，有些商家利用一些虛假的圖片來吸引消費者購買商品，而對于這一點模特實拍起到了很好的限制作用，商家承諾商品實拍，所見即所得。那么，很顯然有商品實拍承諾的商家信譽要比沒有商品實拍的商家信譽要高，所以，本文在構(gòu)建指標(biāo)體系時增加擔(dān)保表現(xiàn)指標(biāo)，主要包括：7天無理由退貨、退貨補運費、模特實拍、保證金先行賠付4個方面。

此外，在社會化電子商務(wù)環(huán)境中，參與者的范圍不再局限于單一的集中式網(wǎng)絡(luò)，而是擴大到整個社會網(wǎng)絡(luò)中。消費者不再單純依賴于電商網(wǎng)站主動推薦的商品信息，而是更愿意相信自己社交圈子里面的親戚朋友、同事、專家、意見領(lǐng)袖以及其他消費者提供的各類消費建議和購物分享，也更容易被這些人發(fā)表的商品評論和商品推薦所動搖。社會化媒體使得消費者從被動的信息接受者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌姆e極發(fā)布者，其在社會化電子商務(wù)活動中有更多的機會和方式來進行商品的評價和推薦。由此可以看出，在社會化電子商務(wù)交易決策過程中，買賣雙方越來越注重社會網(wǎng)絡(luò)中其他參與者(例如親戚朋友、其他消費者、意見領(lǐng)袖、同事等)的評價和推薦。因此，在構(gòu)建信譽評價指標(biāo)體系的過程中，在改善和細(xì)化電商平臺的信譽指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上又考慮了推薦信息對于商家信譽的影響。這樣的評價指標(biāo)體系更加符合社會化商務(wù)環(huán)境下商家信譽的特點。

根據(jù)以上對于商家信譽影響因素的分析,可以確定商家網(wǎng)上交易信譽評價的指標(biāo)體系,這一指標(biāo)體系應(yīng)該是全面的、多層次的，如圖1所示。

由圖1可知,商家的信譽可以由商品、服務(wù)、物流、擔(dān)保、推薦等5個方面來表現(xiàn)，因此，將商家的信譽分解為商品表現(xiàn)、服務(wù)表現(xiàn)、物流表現(xiàn)、擔(dān)保表現(xiàn)和推薦表現(xiàn)等5個一級指標(biāo)，而這5個一級指標(biāo)又被細(xì)分為相對應(yīng)的二級指標(biāo)。

商家信譽因素集B={B1,B2,B3,B4,B5}={商品表現(xiàn)、服務(wù)表現(xiàn)、物流表現(xiàn)、擔(dān)保表現(xiàn)、推薦表現(xiàn)}，其中，商品表現(xiàn)B1= {B11,B12,B13}={商品價格合理度、商品質(zhì)量、商品描述相符度}，服務(wù)表現(xiàn)B2={B21,B22,B23}={咨詢溝通、售后服務(wù)、反饋服務(wù)}，物流表現(xiàn)B3={B31,B32,B33}={發(fā)貨及時性、物流速度、物流的準(zhǔn)時性}，擔(dān)保表現(xiàn)B4={B41,B42,B43,B44}={保證金先行賠付、7天無理由退貨、模特實拍、退貨補運費}，推薦表現(xiàn)B5={B51,B52,B53}={電商平臺推薦、意見領(lǐng)袖推薦、親戚朋友推薦}。

圖1 商家信譽評價指標(biāo)體系

三、商家信譽評價模型

1.商家信譽的評語集云模型

η反映了信譽的隨機性，取值不宜過大，因為He越大，Ex的誤差越大，信譽的隨機性增大，信譽結(jié)果難以確定。本文中η取為0.1。

表1 商家信譽評語集云模型

2.基于云模型的商家信譽綜合評價方法

(2)

同理，對于綜合評價矩陣，參考設(shè)定的信譽等級，對m個信譽影響因素進行賦值打分，然后將統(tǒng)計樣本利用逆向云發(fā)生器[9]轉(zhuǎn)換為相應(yīng)云的數(shù)字特征(Ex,En,He)，得到綜合評價矩陣V：

(3)

對于商家信譽的各個影響因素的權(quán)重，本文采用了云模型來進行表示。因素集C={C1，C2，…，Cm}的權(quán)重Wi(Exi,Eni,Hei)，表示每個信譽影響因素的權(quán)重都具有一定的模糊性和隨機性，同理，綜合評價矩陣表示的數(shù)學(xué)意義也是相同的。用云模型來表示權(quán)重矩陣和綜合評價矩陣更能體現(xiàn)出社會化商務(wù)的特點。

然后利用模糊合成算子計算綜合評價結(jié)果，得到綜合評價云模型。

(4)

其中,“°”為模糊合成算子(這里使用乘和算子)，具體的云運算原理見表2[11]。

表2 云運算原理

在得到權(quán)重矩陣和綜合評價矩陣后，將兩者進行相應(yīng)的云運算就可以得到綜合評價云模型。將綜合評價云與評語集云模型中的各個評語云進行相似度計算，與綜合評價云相似度最接近的評語集云模型即為最終的評價結(jié)果。最后，通過MATLAB將評語集云模型和信譽綜合評價云模型分別仿真顯示出來，與R距離最近的評語集云模型對綜合評價云模型影響最大，也就是最終的信譽等級。

四、算例分析

1.基于云模型的綜合評價方法應(yīng)用

根據(jù)易觀智庫2012年發(fā)布的《中國社會化電子商務(wù)專題研究》顯示，中國典型的社會化電子商務(wù)平臺有“蘑菇街”和“美麗說”等。因此，選取“蘑菇街”和“美麗說”這樣典型的社會化商務(wù)平臺為代表，對社會化電子商務(wù)環(huán)境下商家的信譽因素進行分析，進一步利用這些信譽影響因素構(gòu)建商家信譽評價指標(biāo)體系，最后，基于信譽指標(biāo)體系對該平臺下的商家信譽進行評價。

此外，由于16個信譽影響因素對商家信譽的影響程度不同，特別是在社會化電子商務(wù)環(huán)境下，充滿了各種模糊性和不確定性，給消費者的購買決策帶了很大的阻礙。在這種環(huán)境下，對于消費者本身來說，相比于商品評論，他們更愿意去相信自己的親戚朋友或者意見領(lǐng)袖的推薦，這些推薦對于消費者的購買行為起到了很大的推動作用。由此可知，電商平臺和意見領(lǐng)袖的推薦以及消費者親戚朋友的推薦對于商家信譽有著很重要的作用。因此，在信譽評價過程中對每個信譽影響因素應(yīng)該賦予不同的權(quán)重。在考慮專家意見的基礎(chǔ)上，結(jié)合消費者實際調(diào)研反饋的情況對每個信譽影響因素的相對重要性進行打分。結(jié)合實際情況的調(diào)研結(jié)果，能夠更好地消除一部分專家意見主觀性的影響，使得信譽影響因素權(quán)重的確定更加的精確。根據(jù)式(2)，采用逆向云發(fā)生器計算得到對應(yīng)的權(quán)系數(shù)矩陣W。具體結(jié)果如下所示：

根據(jù)式(4)可以計算得出綜合評價云模型：

從上面的計算可以得到商家信譽綜合評價云模型，然后，采用文獻中提出的云模型相似度計算算法[12]，分別計算信譽綜合評價云模型和每個評語集云模型的相似度，計算結(jié)果當(dāng)中與綜合信譽評價云模型相似度最高的評語集云模型對應(yīng)的信譽等級就是該商家的信譽等級。

圖2 商家信譽綜合評價云模型

注：+表示信譽差；○表示信譽較差；□表示信譽一般；☆表示信譽較好；*表示信譽好；·表示綜合評價結(jié)果。

表3 信譽綜合評價云模型與評語集云模型的相似度

通過表3中云模型的相似度計算算法結(jié)果，可以得出信譽較好評語云與信譽綜合云相似度最大。此外，通過MATLAB將評語集云模型和信譽綜合評價云模型分別仿真顯示，從圖2也可以直觀地看出，該商家信譽的綜合評價云與信譽較好評語云V4最接近。所以，該商家的信譽等級為：信譽較好。

2.常規(guī)模糊綜合評價法應(yīng)用及結(jié)果分析

依據(jù)文中所建立的商家信譽評價指標(biāo)體系，采用常規(guī)的模糊綜合評價法進行商家信譽評價。利用層次分析法分別計算出信譽影響因子相對于指標(biāo)層和目標(biāo)層的權(quán)重矩陣，然后構(gòu)建模糊綜合評價矩陣，最后進行模糊評價計算。

基于前面的計算結(jié)果，最后對兩種信譽評價方法結(jié)果進行對比分析，如表4所示。

表4 評價結(jié)果比較

從表4中的比較結(jié)果可以看出，基于云模型的綜合評價方法與常規(guī)的模糊綜合評價方法結(jié)果一致，即該商家的信譽較好。這表明基于云模型的商家信譽綜合評價法是合理可行的。從評價結(jié)果中可以看出，該商家信譽綜合評價云模型的En為0.13，其數(shù)值較小，從而反映出該商家的信譽相對穩(wěn)定，He為0.05，該數(shù)值也比較小，從而反映出該商家信譽的隨機性小。由此可以得出，基于云模型的綜合評價法的評價結(jié)果具有波動性和隨機性，體現(xiàn)了模糊的本質(zhì)。

相比之下，常規(guī)模糊綜合評價方法得到的結(jié)果只有一個隸屬度值，并沒有信譽波動性和隨機性的體現(xiàn)。此外，常規(guī)模糊綜合評價為了方便結(jié)果的比較，一般是利用最大隸屬度原則，由于只考慮隸屬度的最大值，因而可能會導(dǎo)致較大的判斷偏差，也體現(xiàn)不出模糊的本質(zhì)。

在實際研究中，商家信譽等級的確定、綜合評價矩陣的計算，以及權(quán)重矩陣的計算中都存在模糊性和隨機性。常規(guī)模糊綜合評價方法無法體現(xiàn)這種模糊性和隨機性，而基于云模型的綜合評價方法不僅可以對商家信譽進行等級判定，還可以分析商家信譽內(nèi)在的波動性和隨機性，從而為商家信譽評價提供更豐富的參考信息。

五、結(jié) 語

本文通過借鑒云模型的特點和優(yōu)勢對商家信譽進行評價，得到商家的信譽等級。由綜合評價的結(jié)果可以看出，基于云模型的綜合評價法可以更有效地對商家信譽進行評價，減少了社會化電子商務(wù)環(huán)境下信息的不確定性以及人的主觀判斷的隨機性等因素對評價結(jié)果的影響，利用云模型來構(gòu)建隸屬度函數(shù)能夠充分表征信譽影響因素的模糊性和隨機性，從而實現(xiàn)定性和定量評估之間的轉(zhuǎn)化，使綜合評價結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確，更加符合實際。

[1] DHOLAKIA U M. The usefulness of bidders’ reputation ratings tosellers in online auctions [J]. Journal of Interactive Marking,2005,(19)：31-40.

[2] 魯耀斌,周濤. 電子商務(wù)信任[M]. 武漢：華中科技大學(xué)出版社，2007：217-218.

[3] 楊震. 網(wǎng)絡(luò)拍賣信譽反饋系統(tǒng)的優(yōu)化研究[D]. 青島：中國海洋大學(xué)，2009.

[4] 張海燕，楊鵬起. 賣方網(wǎng)上交易信用等級評價研究[J]. 河北科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2008,(3)：32-35.

[5] 郭洪海，姜錦虎，蔡涵. C2C電子社區(qū)成員信譽值的計算模型研究[J]. 管理學(xué)報,2009,(8)：1056-1060.

[6] 李德毅，孟海軍，史雪梅. 隸屬云和隸屬云發(fā)生器[J]. 計算機研究與發(fā)展，1995，32(6)：16-18.

[7] 李德毅，劉常昱，杜鹢. 不確定性人工智能[J]. 軟件學(xué)報，2004，15(11)：1583-1594.

[8] 李海林，郭崇慧. 基于云模型的時間序列分段聚合近似算法[J]. 控制與決策，2011，26(11)：1525-1529.

[9] 范定國，賀碩，段富，等. 一種基于云模型的綜合評判模型[J]. 科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2003,(12)：157-159.

[10] YAN W Z, NIU J, SU H Y. A study on program evaluation and review technology based on cloud model[C]. IEEE International Conference,2007：1047-1052.

[11] SHI Y B, ZHANG A, GAO X J,etal. Cloud model and its application in effectiveness evaluation[C]. 15th Annual Conference Proceedings,International Conference,2008：250-255.

[12] 張仕斌，許春香，安宇俊. 基于云模型的風(fēng)險評估方法研究[J]. 電子科技大學(xué)學(xué)報，2013,(1)：92-97.

Integrated Evaluation of Business Credibility Based on Cloud Model

LIU Jie, WANG Yu, LI Wenli

( Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

This paper intends to evaluate the credibility of businesses on the social e-commerce platforms according to cloud model-based reverse cloud generator and cloud computing principles. It also takes into consideration the fuzziness, randomness and statistical features of cloud models. The cloud model-based integrated evaluation approach is compared with conventional fuzzy evaluation approach, and numerical results show that the former outweighs the latter in terms of application effect.

cloud model; fuzzy integrated evaluation; credibility; cloud computing; social e-commerce platform

2015-11-20;

2016-01-24

國家自然科學(xué)基金重點項目：“社會化商務(wù)中參與者的信譽與信任機理及交易決策研究”(71431002)

劉杰(1990-)，男，河南林州人，大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部碩士研究生，研究方向為電子商務(wù)與信息資源管理，E-mail:liujie19901217@mail.dlut.edu.cn；王宇(1959-)，男，吉林通化人，教授，博士，主要從事信息資源管理、商務(wù)智能研究；李文立(1969-)，男，河南平頂山人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事決策支持、信息系統(tǒng)建模、電子商務(wù)研究。

10.19525/j.issn1008-407x.2017.01.013

C931

A

1008-407X(2017)01-0088-06