基于灰關聯的C2C商品可購買度評價模型

柳保燕 仝青山 雷鳳君

摘 要： 網上購物越來越成為大眾的消費方式，其中C2C經營模式下會出現同種商品在不同店鋪進行銷售的情況，用戶很難根據繁雜的數據得到商品的實際信息，這可以通過對不同店鋪的同種商品在多種指標下進行綜合評價來解決。研究了在C2C模式下根據店鋪評價和商品信息對商品可購買度作出評價，鑒于綜合評價是一個受多因素影響的評價，因此采用灰色關聯分析法來評價商品的可購買度。所提出的針對可夠買度的評價模型及其算法具有實用價值。

關鍵詞： 網上購物； 灰關聯評價方法； 評價模型； 店鋪評價； C2C； 購買度

中圖分類號：TP399 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2013）05-25-03

Purchase degree evaluation model of C2C goods based on grey relation

Liu Baoyan， Tong Qingshan， Lei Fengjun

（China University of Mining &Technology， Beijing 100083， China）

Abstract： Online shopping has become a more and more popular consumption mode. The situation that the same goods are sold in different shop will appear under C2C management mode. It is difficult for customer to judge according to the complicated information， which can be solved by comprehensive evaluation for different stores. This paper will be in C2C mode according to the shop score and commodity information for goods can buy a degree evaluation， In view of multiple factors influencing evaluation， grey relational evaluation is applied. The results show that the purchase degree evaluation model and its algorithm has very practical significance.

Key words： online shopping； grey relational evaluation method； evaluation model； shop score； C2C； purchase degree

0 引言

在網絡購物越來越普及的今天，如何有效地購物成為消費者的一個難題，比如在淘寶網（C2C購物模式）上，顧客可以根據站內搜索或者產品分類導航功能，找到需求的商品。通常情況下，在商品展示頁面上會呈現給顧客很多相同的商品而店鋪不同的情形，此情形下，如何挑選出比較滿意的商品，對于顧客來說就是一件比較費時的事。在目前的C2C購物平臺上，已經提供了很多供顧客選擇的購物方式，比如顧客可以根據商品的銷量、價格，或是商家的信譽進行查詢，但是單一的指標還不足以綜合衡量這件商品的可購買度。因此，一種新的個性化服務需求是第三方亟待解決的問題。根據網絡購物受多因素和因素不確定性和模糊性的影響，本文采用灰關聯評價方法，對同種商品不同商家的商品可購買度進行評價，最終提供給用戶一種新的購物推薦方式。

1 研究現狀

現有大多數C2C網站上的評價規則是既有信用評分也有店鋪評分，信用評價的目的是讓消費者能夠監督賣家。信用評價體系經過多年的運營后，實質上成為了“店鋪品牌”的評判標準。為了更準確地對店鋪作出評價，從而更好地保護消費者利益，在評價體系里設置了店鋪評分，增加了對物流、服務態度等項進行評分。店鋪評分的誕生，對賣家進行更多維度的評價，給了買家更多維度的參考[1]。

目前關于電子商務網站的信用評價模型也有很多，宋光興、楊德禮[2]分析了電子商務環境下建立信任困難的原因；熊于寧[3]探討了C2C電子商務模式中信任建立方面存在的問題；曾小春、王曼[4]用賣方信息、買方信息、交易和制度四個維度構建了C2C信任體系；何清泉、鄒運梅[5]運用交易對手的信用度和交易次數、交易金額來計算被評用戶的信用加權平均分和信用度。

上述文獻的研究各有側重，同時對我們問題的解決也有很大幫助。首先，對于評價指標的選取問題，結合我們的研究目的，我們選擇了店鋪信用度和價格來作為一級評價指標。其次，目前店鋪評價的衡量指標是商品質量，物流質量，服務質量[6]，因此將這三個指標作為二級評價指標（見圖1）。最后，由于這些指標是與交易時間、交易金額和交易對象的信用度有關的[5]，我們將這三個二級評價指標的原始評價值進行時間、金額、交易對象信用的加權處理，得到新的評價值，因此這些新的評價值更接近真實評價。新的評價值作為層次灰關聯評價方法的原始值。

2 C2C網購商品可購買度的評價模型

綜合評價一個商品的可購買度，既要看在架商品本身所具有的屬性，也要看店鋪的信用度。在架商品的屬性是及時性的，而商鋪的信用度是經過長時間積累的，某次的信用度是不能正確反映店鋪的綜合信用度的，因此需要綜合考慮店鋪信用度。目前C2C的信用度集結模式是簡單的相加，這種方式既沒有考慮時間對信用的影響，也沒有考慮交易價格和評價者信用的影響，因此該模型中我們將這些因素考慮在內。雖然也已經有研究提出把這些因素考慮在內，但是其算法流程一般是根據質量、服務、物流相對于信用的權重計算每次交易的信用度，最后再根據每次的信用度做時間上的加權計算，得到店鋪綜合信用度[5]，但是這種方法既不能真實反映每次評價值的真實性，也不能很好地反應店鋪信用在各個指標上綜合評價能力。

2.1 評價模型

⑴ 指標的選取

我們的評價模型的指標選取如圖1所示。

[目標＼&一級指標＼&二級指標＼&商品可購買度（C）＼&商鋪的信用度（A1）＼&商品質量 （B1）＼&物流（B2）＼&服務（B3）＼&商品價格（A2）＼&＼&]

圖1 商品可購買度的影響因素

⑵ 指標值的預處理

計算質量，物流，服務指標在時間，金額，買家信用加權下截止到當前的評價值TN。

⑴

⑵

其中，Rm表示對應于時刻tm（某年某月）的指標評價值，r表示第i此交易時評價者的原始評價值，Ii表示金額權重系數，Ei示評價者信用權重系數，TN表示截止到當前的綜合指標評價值，σ表示時間權重系數。

⑶ 評價方法的選取[7]

本論文采用多層次灰關聯評價方法，該方法用灰色關聯度來描述各比較序列與最優參考序列之間的關聯度，然后依據關聯的大小來對評價對象進行比較、排序。根據我們的評價模型，我們既可以用更接近真實的評價值來計算，也可以看到某段時期內店鋪在各個指標上的綜合值。

2.2 指標值的預處理

2.2.1 評價者權重系數的確定[8]

為防止一些不良消費者的惡意評價，在構建評價模型時以評價者自己的信用水平為權重來表示其評價對被評價者的總影響，一個用戶評價的商品數量夠多，說明是一個非常有經驗的用戶，因此，其用戶信用度可以用他對商品的評價數目來反映：

其中，nu表示用戶u所評價過的資源數目，A為一個常數，稱作懲罰數目，一般取50。當nu=A時權重為1。

2.2.2 交易金額權重系數的確定[9]

大量的事實證明，當網上交易金額較大時，買賣雙方的評價都比較謹慎客觀，因此把交易金額作為每次交易的評價值權重。其確定方法可以規定如下：100元以下的權重設為0.1，100-500元的權重設為0.2，500-1000元的設為0.3，1000-2000元的設為0.4，以此類推。

2.2.3 時間權重系數的確定

其中，Δtj表示時刻t到時刻tj所持續的月份，Δtj/12為時刻tj對應的月份的權重，Yk為年份對應的權重。tN-12·1表示距tN一年前的時刻（某年某月），tN-12·2表示距tN兩年前的時刻，依此類推。

計算Δtj時使用的時刻t的計算方法為：若tj處于tN-12·1和tN之間，則t=tN-12·1；若tj處于tN-12·2和tN-12·1之間，則t=tN-12·2；同理，取t=tN-12·3…。

Yk的計算方法為：當tj處于tN-12·1和tN之間時，取Y0==1；當tj處于tN-12·2和tN-12·1之間時，取；以此類推，…。

2.3 灰關聯綜合評價方法

灰色綜合評價法[10]是一種定性與定量分析結合的綜合評價方法。用灰色單層次綜合評判模型進行n個方案優劣的比較，其具體算法描述如下。

假設系統是由m個指標（因素）構成單層次系統。若系統有n個方案，則第i個方案的m個指標構成數列，Xik=[Xi1，Xi2，…，Xim]，（i=1，2，…，n；k=1，2，…，m），n個方案的原始指標構成矩陣Xnm。

⑴ 確定最優指標集（X0k）

設X0k=[X01，X02，…，X0m] 式中：X0k（k=1，2，…，m）為第k個指標在諸方案的最優值。在指標中，如某一指標取大值為好，則取該指標在各方案的最大值，如取最小值為好，則取各方案中最小值。

⑵ 指標值的規范化處理

由于指標相互之間通常具有不同的量綱和數量級，不能直接進行比較，因此需要對原始指標值進行規范化處理。用下式進行規范化處理：

⑶ 計算關聯度系數

將規范化處理后的最優指標集{λ0k}作為參考數列，經規范處理后各方案的指標值{λik}作為被比較數列，則可用下述關聯系數公式分別求得第i個方案第k個指標與第k個最優指標的關聯系數，記：

則

該式中，ρ為分辨率系數ρ∈[0，1]，引入它是為了減少極值對計算的影響。在實際應用中，一般取ρ≤0.5。進一步求得關聯系數矩陣E。

該式中，i（k）=（i=1，2，…，n；k=1，2，…，m）為第i種方案第k種指標與第k個最優指標的關聯系數。

⑷ 建立灰色單層次評價模型

數學模型：R=P×E

該式中，R為n個方案綜合評價結果矩陣。P為m個評價指標的權重分配矩陣，應滿足。各個指標的權重可以由層次分析法（AHP 法）[11]來確定。

第i個方案的綜合評判結果即關聯度ri，可由下式求得

2.4 綜合評價

多層次灰關聯評價是以單層次灰關聯評價為基礎的。具體方法為：先將第三層指標運用單層次灰關聯評價方法得到店鋪信用度評價結果C；然后將C作為第二層次的指標矩陣中的一個列向量，進行第二層的單層次灰關聯綜合評估，得到評判結果D；比較D中各元素的大小，其值越大，表明相應商品的綜合評價指數越高。

3 評價算法

步驟1：輸入每次交易店鋪在商品質量、服務質量、物流質量的原始評價值，計算每次的交易金額權重和評價者信用權重，根據公式⑴計算店鋪在某年某月的指標評價值Rm。

步驟2：計算時間權重系數，根據公式⑵計算時間加權的各個指標評價值TN。

步驟3：重復步驟1和2，計算n個商店的指標評價值TN（B1）i、TN（B2）i、TN（B3）i，得到一個評價矩陣Xi=[TN（B1）i，TN（B2）i，TN（B3）i]T（i=1，2，…，n；k=1，2，3），i表示店鋪數量。

步驟4：用層次分析法得到二級指標的相對權重和一級指標的相對權重。

步驟5：運用單層次的灰關聯評價方法，得出n個店鋪的信用評價值。

步驟6：把價格和店鋪信用值構成新的評價矩陣Xi=[A1i，A2i]T（i=1，2，…，n），再次運用單層次的灰關聯評價方法，得出n個店鋪該商品的可購買度值。購買度值大的店鋪，說明該店鋪的這種商品優于購買度值小的其他店鋪。

4 結束語

建立商品可購買度的評價模型對于電子商務有實際意義。在此評價模型中，我們引入多層次的評價指標，將指標劃分為及時性的因素和非及時性的因素。對于非及時性因素我們考慮應用時間加權處理；對于用戶評價的數據，我們也引入了用戶信用度和交易金額信用度來處理每次用戶的評價。經過處理的評價值更接近真實性，提高了評價模型的準確度。綜合評價模型對多指標推薦算法[12，13]也有很好的借鑒價值。本文只從理論方面對商品的可購買度進行了探索研究，還缺乏對模型的實證分析。

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