基于AHP算法的網(wǎng)購參與者信用評(píng)價(jià)分析

劉曉平 魏瑞韓

摘 要：本文針對(duì)網(wǎng)購過程中賣家與買家之間信息不對(duì)稱，買家很難得到關(guān)于賣家的真實(shí)評(píng)價(jià)的問題，基于AHP算法對(duì)網(wǎng)購參與者進(jìn)行信用評(píng)價(jià)分析，構(gòu)建信用評(píng)價(jià)模型。加入買家信用度指標(biāo)，把身份認(rèn)證、螞蟻芝麻信用、買家平臺(tái)內(nèi)網(wǎng)購等級(jí)3項(xiàng)影響買家信用度的關(guān)鍵指標(biāo)引入模型。將賣家訂單情況、店鋪指標(biāo)、商品受歡迎程度、商品描述、物流細(xì)節(jié)、服務(wù)態(tài)度7項(xiàng)指標(biāo)引入信用評(píng)價(jià)模型。通過MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)代碼，得出各級(jí)指標(biāo)相關(guān)權(quán)重。制定信用評(píng)價(jià)綜合得分公式，制定各級(jí)指標(biāo)得分規(guī)范，計(jì)算信用評(píng)價(jià)綜合得分，以期為電子商務(wù)平臺(tái)提供相關(guān)信用評(píng)價(jià)參考。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)平臺(tái);AHP算法;信用評(píng)價(jià)模型

引言

電子商務(wù)平臺(tái)的高速發(fā)展，擁有一個(gè)信用評(píng)價(jià)模型尤為重要，建立公平和標(biāo)準(zhǔn)化的信用評(píng)價(jià)模型是保障各方權(quán)益的重要一環(huán)。當(dāng)前因?yàn)樾庞迷u(píng)價(jià)模型不夠完善，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)過于簡單，賣家買家信息不對(duì)稱，買家不能得到關(guān)于賣家的最真實(shí)的評(píng)價(jià)。因此有必要結(jié)合現(xiàn)實(shí)問題建立網(wǎng)購參與者信用評(píng)價(jià)模型。

一、信用評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

（一）建立層次結(jié)構(gòu)模型

構(gòu)建賣家信用評(píng)價(jià)模型，一級(jí)指標(biāo)選取買家信用度，訂單情況，店鋪指標(biāo)等。二級(jí)指標(biāo)選取身份認(rèn)證、螞蟻芝麻信用、買家平臺(tái)內(nèi)網(wǎng)購等級(jí)等。

（二）問卷設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)問卷的指標(biāo)重要度比較時(shí)，“√”標(biāo)注在相應(yīng)欄目內(nèi)即可，當(dāng)“√”標(biāo)注在要素A的框中就將對(duì)應(yīng)欄目最上方的數(shù)據(jù)填入判斷矩陣中，當(dāng)“√”標(biāo)注在要素B的框巾就將對(duì)應(yīng)欄目最下方的數(shù)據(jù)填入判斷矩陣中。當(dāng)所有的指標(biāo)通過同樣的方式成對(duì)比較完成后，就完成了一個(gè)決策問題所需要的社會(huì)調(diào)查。問卷為線下派發(fā)，選擇三家網(wǎng)店賣家和三位網(wǎng)購經(jīng)驗(yàn)資深的顧客作為調(diào)查對(duì)象，取其平均值。

（三）構(gòu)造判斷矩陣與計(jì)算

信用評(píng)價(jià)模型一級(jí)指標(biāo)的一致件評(píng)價(jià)指標(biāo)CR=0.0106<0.1，滿足一致件要求，該對(duì)比矩陣是滿意一致件矩陣。一級(jí)指標(biāo)的各向量權(quán)重向量Q分別為0.2977、0.0499、0.0499、0.0499、0.2977、0.1274、0.1274。

（四）層次總排序

構(gòu)建二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣，可以計(jì)算二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并驗(yàn)算一致件，得出層次總排序。

（五）綜合得分計(jì)算

綜合得分等于各項(xiàng)合成權(quán)重乘以各項(xiàng)指標(biāo)分?jǐn)?shù)的總和。制定各級(jí)指標(biāo)分?jǐn)?shù)規(guī)范，根據(jù)買家在網(wǎng)購平臺(tái)內(nèi)是否完成身份認(rèn)證，買家的支付寶螞蟻芝麻信用等級(jí)，買家平臺(tái)內(nèi)網(wǎng)購等級(jí)，時(shí)問因素，買家成交金額，店鋪指標(biāo)的投訴率，店鋪指標(biāo)的退款率，店鋪指標(biāo)的店鋪資質(zhì)，買家收藏率，買家加入網(wǎng)購車率給出相應(yīng)分?jǐn)?shù)。

二、結(jié)論

（一）建立改進(jìn)的信用評(píng)價(jià)模型，完善模型指標(biāo)。加入買家信用度。把身份認(rèn)證、螞蟻芝麻信用、買家平臺(tái)內(nèi)網(wǎng)購等級(jí)等影響買家信用度的關(guān)鍵指標(biāo)，以及賣家訂單情況、店鋪指標(biāo)、商品受歡迎程度、商品描述、物流細(xì)節(jié)、服務(wù)態(tài)度指標(biāo)引入信用評(píng)價(jià)模型。（二）構(gòu)建改進(jìn)的信用評(píng)價(jià)模型，建立層次結(jié)構(gòu)模型。進(jìn)行問卷設(shè)計(jì)，發(fā)放問卷，整理數(shù)據(jù)，構(gòu)造判斷矩陣，通過MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)代碼，并進(jìn)行一致件檢驗(yàn)，進(jìn)行層次總排序，得出各級(jí)指標(biāo)相關(guān)權(quán)重。（三）制定信用評(píng)價(jià)綜合得分公式，制定各級(jí)指標(biāo)分?jǐn)?shù)規(guī)范。綜合得分讓消費(fèi)者在同類型的店鋪巾能快速選擇更好的服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]梁蘊(yùn)婧，吳敏怡，劉君麟，歲鈺杰.基于過程的C2C電商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2018，26（30）：20-21.

作者簡介：

1.劉曉平（1981-），女，漢族，碩士、講師。研究方向：電子商務(wù)技術(shù)工作單位：玉林師范學(xué)院。

2.魏瑞韓（1997-），女，漢族，本科，通訊作者。研究方向：網(wǎng)購信用評(píng)價(jià)，工作單位：玉林師范學(xué)院。

基金：廣西壯族自治區(qū)教育廳2019年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目（2019KY0593）