網(wǎng)店的信用評價模型研究

摘 要：中國的電子商務近年來發(fā)展迅速，尋求針對商家的合理信用評價模型變得越來越有意義。本文綜合考慮十項影響因素，利用層次分析法（層次分析法）與Liker5級量評分體系對商家單次信用值給出準確的定量評價。根據(jù)歷史商家信用值引入防欺詐因子，防破壞因子保證對商家評價的合理性，考慮評價時間對商家信用的影響對商家歷史信用值進行修正。最終采用加權(quán)求和的方法得到商家最終的信用值。實例分析表明模型合理，對現(xiàn)今的網(wǎng)上購物評價有指導和實際意義。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)店；層次分析法；定量評價；信用評價

中圖分類號：F276.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 14-0000-01

近年來，隨著電子商務的發(fā)展，網(wǎng)上購物憑借其方便快捷的優(yōu)點給我們生活帶來了很大的便利。但由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性，出現(xiàn)了很多商家弄虛作假的行為。所以得到一個合理的商家信用評價模型是一個非常有價值的問題。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的許多評價系統(tǒng)的指標繁多，使得消費者無所適從。所以我們想用一個高度概括的函數(shù)來描述所有因素，達到簡便、公平的效果。

本文充分考慮網(wǎng)上交易反饋的多項指標與客觀因素得到一個信用值。我們從商家評價體系中選出三個最重要的一級指標：產(chǎn)品質(zhì)量、配送質(zhì)量、服務質(zhì)量。利用AHP求出它們的權(quán)重以得到每次的商家信用評價。又由于網(wǎng)上購物的可炒作型、易破壞性。我們用線性加權(quán)法分析出綜合了歷史值的信用值的合理表達式。

本文認為，商家信用值由買方打分與網(wǎng)站系統(tǒng)處理兩者綜合得出。若長時間沒有交易，隨著時間的推移商家的信用值趨于網(wǎng)站所有商家信用平均值。買家對商家所有指標的評價能用一個Liker5級量表示出來（即1～5）。

一、信用評價模型的建立

本文給出買家每次給商家評分的評價模型，并給出了一個基于時間的修正模型，從而給出一個綜合的評價模型。

（一）單次評價模型

對于商家當次信用值的評價，利用層次分析法（AHP）分析求解。本文中使用四層的層次分析模型：目標層、第一準則層、第二準則層、方案層。

目標層為：商家信用值R。

第一準則層為：商品質(zhì)量（PQ）、配送質(zhì)量（GQ）、服務質(zhì)量（SQ）。

第二準則層為：價格合理度（A1）、產(chǎn)品是否為正品（A2）、商品是否完好（A3）、商品與圖片和信息的相符度（A4）、發(fā)貨速度（A5）、包裝與商品完好度（A6）、在線回復及時（A7）、耐心解答（A8）、態(tài)度良好（A9）、售后服務（A10）

方案層：買方評價

由上可知商家信用值（ ）的計算方法如下：

綜合1～4式便能得到商家信用值（ ）的值。而1～4式中所有的權(quán)重都是通過層次分析法計算出的具體值。所有的信用評價都是買家通過一個Liker5級量對每一個指標給出的數(shù)值評分（評分范圍）。

通過對淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)調(diào)查與從網(wǎng)上收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)，我們構(gòu)造判斷矩陣來確定各要素的權(quán)重（這里對判斷矩陣的構(gòu)造就不在贅述），權(quán)重結(jié)果如下：

綜上可知，只要將表1中的權(quán)重與買家的信用評價代入公式1～4中就可得出商家單次的信用評價值。

（二）基于歷史信用值修正的綜合評價模型

對綜合信用值的求解，利用了對歷史信用值與單次信用值線性加權(quán)的方法求解。并考慮幾個主要的影響因素對歷史信用值的影響。幾個重要的影響因素如下：

1.防欺詐因子（ ）。當交易金額低于或等于一元時，信用值無效。當一比交易中交易價低于郵寄費用，交易方就會認為這筆交易不劃算，所以當出現(xiàn)交易金額低于郵寄費用的時候就認為這筆交易存在信用炒作。所以設(shè) 為此次交易的交易金額， 為此次的郵寄費用則有：

2.防破壞因子（ ）。了預防有人有意給出很低的信用評價損害商家的相關(guān)利益，我們引入防破壞因子 。

式中： 為商家的歷史綜合信用值， 此次交易買方對商家信用評價值。

3.評價時間（ ）。根據(jù)信任是動態(tài)變化的原則，我們參考前人提出的懲罰/補償模型，得到每次交易的交易前買方信用值。即

式中：Rf為交易前商家信用值，RM為一個信任中間值（基本為所有商家的信用平均值），Rx-1為商家的歷史綜合信用值，t為評價的時間此次的評價時間，t0最近一次評價時間（時間單位為月）。

在以上的基礎(chǔ)上我們利用交易前買方信用值與當前交易信用值加權(quán)求和便能得到綜合的信用值。公式如下：

式中：Rf為交易前商家信用值，Rn此次交易商家信用值，a為商家交易前信用值權(quán)重，b為商家此次交易信用值權(quán)重（ ）。

綜上所訴，結(jié)合公式（8）（9）我們可以得到一次更新后的商家信用值表達式如下：

二、案例分析

下面我們以一組實際數(shù)據(jù)為例，某顧客對淘寶網(wǎng)某網(wǎng)店評價如下：

由公式（5）可得該顧客對商家的當次信用值評價為：

對于該顧客我們認為其無欺詐與破壞行為，該網(wǎng)店商家歷史信用值為4.7。最近一次交易為3小時前。在交易前商家信用值與商家此次交易信用值權(quán)重分別為a=0.4，b=0.6。信用平均值為4.62。

根據(jù)式（10）可得其綜合信用值為：

所以該店家經(jīng)過此次評價后，信用值降為4.57。以上結(jié)果表明每一個非欺詐買家的評價對商家都比較重要，這樣有助于提高網(wǎng)上商店的商品與服務的質(zhì)量，維護消費者的利益。

三、結(jié)論

本文建立的信用評價模型在現(xiàn)有的網(wǎng)站評價系統(tǒng)上綜合考慮了買家單次購買時對商品的價格、質(zhì)量等十個重要指標的評價，且用商家信用值就將它們?nèi)扛爬耍啙嵜髁恕４送獗疚闹幸氲姆涝p騙因子、防破壞因子并綜合歷史信用值與當次信用值，使得評價更科學、合理。這些對現(xiàn)今的網(wǎng)店評價系統(tǒng)的建設(shè)有一定的啟發(fā)意義。但是由于網(wǎng)上交易的影響因素多且繁瑣，我們的模型沒有考慮所有的影響因素，還需要改進與完善。

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[作者簡介]夏夢瑩（1990-），女，云南昆明人，安全工程專業(yè)在讀碩士研究生，研究方向：完整性管理，安全評價。