基于縱橫向拉開檔次法的電子商務在線信譽評價模型

陳柳鑫等

摘 要： 在電子商務交易日益膨脹的環境下，交易雙方都缺少對對方背景、經歷等方面的了解，因此，在線賣家的信譽情況成為買家最關心的問題，信任問題已經成為電子商務發展中的瓶頸。在研究以往的信譽評價模型的基礎上，提出運用“縱橫向拉開檔次法”的綜合評價方法，其特點是使指標權重的確定能盡量將被評價對象在縱橫向拉開檔次，能夠動態體現賣家的信譽情況，使信譽值隨著時間的變化而變化。

關鍵詞： 電子商務； 信譽評價模型； 縱橫向拉開檔次法； 指標權重

中圖分類號： TN710?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）19?0117?04

E?commerce reputation online evaluation model based on means of

undrawing level in vertical and horizontal direction

CHEN Liu?xin1， ZHAO Qian?ru1， MA Kai2

（1. Business school， Hohai University， Nanjing 211100， China； 2. College of Information Science and Engineering， Fudan University， Shanghai 201203， China）

Abstract： In the expanding e?commerce transaction environment， due to the lack of both parties′ background and experience， buyers are most concerned about the reputation of the sellers. This has become a bottleneck of the development of e?commerce. Based on the previous studies on reputation evaluation model， the comprehensive evaluation method based on "means of undrawing level in vertical and horizontal direction" is proposed， whose characteristics are that the determination of the index weight can make the difference bigger between the evaluated sides as much as possible in vertical and horizontal directions， and can dynamically reflect the credibility of sellers， so that the reputation value changes with time.

Keywords： e?commerce； reputation evaluation model； means of undrawing level in vertical and horizontal direction； ndex weight

0 引 言

隨著Internet和電子商務的飛速發展，在線交易日益增加，交易額急劇上升。據中國電子商務市場數據檢測報告顯示，截至2011年6月，我國網絡零售市場交易規模為3 492億元，同比增長74.6%；中國電子商務市場交易額達到2.95萬億，同比增長31%，其中，B2B電子商務交易額達到2.6萬億元，同比增長26.8%。

電子商務帶來巨大便利的同時也存在著諸多問題。2009年8月，淘寶網面臨網站信譽普遍造假的“信譽危機”，引起了網購者的恐慌。電子商務信譽問題具體表現為：實際產品的質量和網上圖片產品信息不符合，買家付款后收不到貨，賣家發貨后收不到款，產品破損，售后服務沒有保障，雙方進行惡意評價或炒作信譽，這些問題都是制約電子商務發展的瓶頸。

基于此，很多學者對電子商務的信譽問題作了分析和研究，目的在于維護、建立一個和諧的在線信任關系，保證電子商務市場的正常發展。其中，文獻[1]將交易流程分為交易前、交易中和交易后三個階段，對C2C交易流程的信譽影響機理作了研究；文獻[2]在E?Sporas模型的基礎上，引入時間因子，提出一個改進的信譽評價模型；文獻[3]從在線信譽評價主體認證、在線信譽評價內容及規則等5個方面入手，研究了C2C電子商務交易平臺在線信譽反饋機制；文獻[4]從評價等級設定、評分的設置等方面進行分析，提出了一個改進的信譽評價模型；文獻[5]從交易維度和中介維度兩個方面研究了C2C電子商務的多維信譽評價模型。

目前已有文獻的電子商務在線信譽評價體系存在一些缺陷：

（1） 指標體系的設置大部分是人為設定權重，缺乏客觀性；

（2） 大多數評價指標都是一種靜態的評價，缺乏對在線商家信譽的連續評價。

基于以上問題，本文嘗試提出一種新的能夠體現時序立體數據的動態綜合評價方法——縱橫向拉開檔次法，構建電子商務在線信譽評價模型，使不同賣家的信譽盡可能拉開檔次，為買方選擇性網購提供依據。

1 縱橫向拉開檔次法的提出

從幾何角度來看，[n]個被評價對象可以看成是由[m]個評價指標構成的[n]維評價空間中的[n]個點；尋求[n]個被評價對象的評價值就相當于把這[n]個點向某一維空間做投影；選擇指標權數，使得各被評價對象之間的差異盡可能大，也就是根據[m]維空間構造一個最佳一維空間，使得各點在此一維空間的投影點最分散；取極大型指標[x1，x2，…，xm]的線性函數為被評價對象的綜合評價函數：

[y=j=1mwjxj=wTx] （1）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T]為[m]維待定正向量，即權系數向量；[x=（x1，x2，…，xm）T]為被評價對象狀態向量。如將第[i]個被評價對象的[m]個標準觀測值[xi1，xi2，…，xim]代入式（1），則有：

[y1=j=1mwjxij， i=1，2，…，n] （2）

確定權系數的原則是盡最大可能地體現出“質量”不同的被評價對象之間的差異，也就是求指標向量[x]的線性函數[wTx，]使得此函數按[n]個被評價對象取值的分散程度或方差盡可能大。將[y=Ax]代入式中，并對原始數據進行標準化處理，可知[y=0]，于是有：

[ns2=wTATAw=wTHw] （3）

式中：[H=ATA]為對稱矩陣。當[w]沒有限制時，式（3）可取任意大的值。這里限定[wTw=1，]求式（3）的最大值，也就是選取[w，]使得：

[maxwTHws.t. wT=1w>0] （4）

由拉開檔次法給出的權重系數，是通過指標觀測值在最大限度地體現出各被評價對象之間的整體差異的原則上計算出來的，具有再現性和過程的透明性。針對電子商務環境下的在線信譽問題，采用拉開檔次法從理論上來講是成立的，從技術上來說是可行的，從應用上來說是合理的。

2 構建基于拉開檔次法的信譽評價模型

在很多情況下，人們往往對被評價對象在不同時刻[tk]處的運行情況進行綜合評價，然而，在電子商務環境下的網絡交易過程中，在線信譽是一個長期隨時間積累的過程。為此將擁有大量按照時間順序排列的平面數據表序列展示如下：

由時序立體數據立體表支持的綜合評價，成為動態綜合評價，表示為：

[y（tk）=fw1（tk），w2（tk），…，wm（tk）；xi1（tk），xi2（tk），…，xim（tk）， k=1，2，…，N] （5）

其中[yi（tk）]為[Si]在時刻[tk]處的綜合評價值。對于時刻[tk，]也可取綜合評價函數為：

[yi（tk）=j=1mwjxij（tk）， k=1，2，…，N] （6）

其權重系數[wj]原則上為在時序立體數據表上最大可能地體現出各個被評價對象之間的差異。[S1，S2，S3，…，Sn]在時序立體數據表上的整體差異，用[yi（tk）]的總離差平方和表示：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2] （7）

對原始數據進行標準化處理后得到：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2=k=1Ni=1nyi（tk）2=k=1N（wTHkw）=wTk=1NHkw=wTHw] （8）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T；H=k=1NHk]為[m×m]階對稱矩陣，而[Hk=ATkAk：]

[Ak=x11（tk）…x1m（tk）[?]?[?]xn1（tk）…xnm（tk）， k=1，2，…，N] （9）

若限定[wTw=1]，當取得[w]為矩陣[H]的最大特征值[λmax（H）]所對應的特征向量時，[σ2]取最大值，且有[maxwwTHw=λmax（H）。]當[Hk>0（k=1，2，…，N）]時，必有[H>0，]且有正的權重系數向量[w。]如果[w<0，]則可由式（1）解出。

3 算例分析

為了便于計算，本文隨意抽取7家電子商務企業2010—2012年7項在線產品交易滿意度指標，分別為：產品質量（X1）、產品價格（X2）、產品包裝（X3）、售后服務（X4）、送貨速度（X5）、退貨速度（X6）、產品誤差（X7），評分標準為1～10分（分值由消費者調查問卷給出，本文列表為綜合評分），7項指標均為越大越優型指標。為節省篇幅，只列舉了2010年7家電子商務企業在線產品信譽的時序立體數據，如表2所示。其中，設[t=3，][m=7，][n=7。]對[xij（tk）]進行指標類型一致化、無量綱的標準化處理[6?7]，使用VB 6.0編程分別計算對稱矩陣[Hk=ATkAk（k=2010，2011，2012），]計算結果保留4位小數，為減少篇幅只給出2010年的[Hk]數據。

求其最大特征值及其所對應的特征向量或權重系數向量，分別將無量綱標準化以后的[xij（tk）]和[w=（0.312 4，0.346 3，0.341 1，0.466 7，0.987 9，0.208 2，0.511 2）T]代入式（5）（其中[m=7，tk=2010，2011，2012]），可以求出各電子商務企業在線信譽綜合評價值[yi（tk）]，其值越大越好，具體綜合評價結果如表3所示。

這里借鑒最大序差的概念[9]，記[rik]為某電子商務企業的綜合排序，那么[rmaxi=maxkrik-minkrik，][k=2010，2011，2012， i=1，2，…，7]就是該電子商務企業綜合排序的最大序差。對7家電子商務企業2010—2012年的排序和最大序差單獨列出，如表4所示。

因只選取了上述7家電子商務企業，最大序差取值有限，將這7家電子商務企業分為3類，信譽穩定[（rmax=0），]信譽亞穩定型[（rmax=1）]和信譽不穩定型[（rmax≥2）。]

按照上述結論，電子商務企業[S1，][S2，][S3]一直位于第四、六、七名，屬于信譽穩定型，消費者對這幾個商家形成了比較穩固的消費觀念，同時可以看出消費者選擇這幾家的興趣不是很大；[S5，S7]屬于信譽亞穩定型，2010—2012年三年間，僅發生過一個名次的后退或者前進，經深入調查發現這幾家企業是因為雙十一或者其他節假日網購系統發生癱瘓或者物流發生爆倉，引起個別消費者購物的不快，因此導致信譽下降；[S4，][S6]屬于信譽不穩定型，2010—2012年三年間名次跳動比較大，這與它們不間斷地搞促銷宣傳活動有關，在有促銷活動的時候，消費者的滿意度比較高，名次也就比較靠前；反之，商家沒有其他吸引力，名次后退。

通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業，同時信譽比較穩定的企業，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發事件發生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數法等確定權重系數的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，這一信息對網購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數據比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數據，得到更加有說服力的結果。

參考文獻

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[9] 王翠香，毛知明.1995—2004年西部各省區經濟運行狀況的綜合評價[J].數學的實踐與認識，2006，36（10）：31?40.

通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業，同時信譽比較穩定的企業，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發事件發生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數法等確定權重系數的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，這一信息對網購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數據比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數據，得到更加有說服力的結果。

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通過以上排序可以看出，利用該模型不但可以清楚地計算出各電子商務企業某一年的信譽排序狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，為買方選擇性交易提供重要依據；買方可以選擇近幾年信譽排序一直處于前茅的電子商務企業，同時信譽比較穩定的企業，也大大降低了受騙的可能性，降低了購物高峰期各種突發事件發生的可能性，增加了消費者的滿意度。

4 結 語

以往的電子商務信譽評價模型中在確定權重系數上存在主客觀矛盾平衡比較突出的問題，層次分析法、綜合指數法等確定權重系數的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化。本研究提出了動態權重和時序綜合權重的概念，并利用“縱橫向拉開檔次法”計算出隱含時間信息的權重向量，充分體現了時間對評價結果的影響。從影響賣家信譽的3個因素出發，構建了電子商務的信譽評價模型，并通過實證研究證明了該模型的有效性。提出的模型不但可以給出各電子商務企業某一年的信譽狀況，而且可以得到某電子商務企業隨時間的變化趨勢，這一信息對網購者選擇可靠的賣家具有很重要的參考價值。由于篇幅有限，選擇的實證數據比較少，以后的研究過程中可以用此模型來分析大批量數據，得到更加有說服力的結果。

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