基于AHP算法的網購參與者信用評價分析

劉曉平 魏瑞韓

摘 要：本文針對網購過程中賣家與買家之間信息不對稱，買家很難得到關于賣家的真實評價的問題，基于AHP算法對網購參與者進行信用評價分析，構建信用評價模型。加入買家信用度指標，把身份認證、螞蟻芝麻信用、買家平臺內網購等級3項影響買家信用度的關鍵指標引入模型。將賣家訂單情況、店鋪指標、商品受歡迎程度、商品描述、物流細節、服務態度7項指標引入信用評價模型。通過MATLAB軟件實現代碼，得出各級指標相關權重。制定信用評價綜合得分公式，制定各級指標得分規范，計算信用評價綜合得分，以期為電子商務平臺提供相關信用評價參考。

關鍵詞：電子商務平臺;AHP算法;信用評價模型

引言

電子商務平臺的高速發展，擁有一個信用評價模型尤為重要，建立公平和標準化的信用評價模型是保障各方權益的重要一環。當前因為信用評價模型不夠完善，評價標準過于簡單，賣家買家信息不對稱，買家不能得到關于賣家的最真實的評價。因此有必要結合現實問題建立網購參與者信用評價模型。

一、信用評價模型的構建

（一）建立層次結構模型

構建賣家信用評價模型，一級指標選取買家信用度，訂單情況，店鋪指標等。二級指標選取身份認證、螞蟻芝麻信用、買家平臺內網購等級等。

（二）問卷設計

設計問卷的指標重要度比較時，“√”標注在相應欄目內即可，當“√”標注在要素A的框中就將對應欄目最上方的數據填入判斷矩陣中，當“√”標注在要素B的框巾就將對應欄目最下方的數據填入判斷矩陣中。當所有的指標通過同樣的方式成對比較完成后，就完成了一個決策問題所需要的社會調查。問卷為線下派發，選擇三家網店賣家和三位網購經驗資深的顧客作為調查對象，取其平均值。

（三）構造判斷矩陣與計算

信用評價模型一級指標的一致件評價指標CR=0.0106<0.1，滿足一致件要求，該對比矩陣是滿意一致件矩陣。一級指標的各向量權重向量Q分別為0.2977、0.0499、0.0499、0.0499、0.2977、0.1274、0.1274。

（四）層次總排序

構建二級指標的判斷矩陣，可以計算二級指標權重，并驗算一致件，得出層次總排序。

（五）綜合得分計算

綜合得分等于各項合成權重乘以各項指標分數的總和。制定各級指標分數規范，根據買家在網購平臺內是否完成身份認證，買家的支付寶螞蟻芝麻信用等級，買家平臺內網購等級，時問因素，買家成交金額，店鋪指標的投訴率，店鋪指標的退款率，店鋪指標的店鋪資質，買家收藏率，買家加入網購車率給出相應分數。

二、結論

（一）建立改進的信用評價模型，完善模型指標。加入買家信用度。把身份認證、螞蟻芝麻信用、買家平臺內網購等級等影響買家信用度的關鍵指標，以及賣家訂單情況、店鋪指標、商品受歡迎程度、商品描述、物流細節、服務態度指標引入信用評價模型。（二）構建改進的信用評價模型，建立層次結構模型。進行問卷設計，發放問卷，整理數據，構造判斷矩陣，通過MATLAB軟件實現代碼，并進行一致件檢驗，進行層次總排序，得出各級指標相關權重。（三）制定信用評價綜合得分公式，制定各級指標分數規范。綜合得分讓消費者在同類型的店鋪巾能快速選擇更好的服務。

參考文獻：

[1]梁蘊婧，吳敏怡，劉君麟，歲鈺杰.基于過程的C2C電商信用評價指標體系構建[J].科技經濟導刊，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：電子商務技術工作單位：玉林師范學院。

2.魏瑞韓（1997-），女，漢族，本科，通訊作者。研究方向：網購信用評價，工作單位：玉林師范學院。

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