基于云模型的商家信譽綜合評價方法

劉 杰， 王 宇， 李 文 立

(大連理工大學 管理與經濟學部, 遼寧 大連 116024)

基于云模型的商家信譽綜合評價方法

劉 杰， 王 宇， 李 文 立

(大連理工大學 管理與經濟學部, 遼寧 大連 116024)

利用云模型的逆向云發生器、云運算原理,結合云模型的模糊性、隨機性以及統計性對社會化電子商務平臺中商家的信譽等級進行綜合評價。對比了基于云模型的綜合評價方法與常規模糊綜合評價方法的應用效果,算例結果表明：基于云模型的綜合評價方法具有傳統模糊綜合評價方法所不具備的優點。

云模型；模糊綜合評價；信譽；云運算；社會化電子商務

一、引 言

隨著Web2.0時代的快速發展，互聯網上以微博、微信、社交網站以及一些購物網站等社會化商務載體逐步升級，新用戶注冊數和用戶生成內容(UGC)的規模急劇增加。正是由于社會化商務(SC)的參與者多樣性、高交互性和用戶生成內容等特點使得其交易決策比傳統電子商務更加復雜。在社會化電子商務環境下，消費者的購買行為更加的社會化，與之而來的是交易中出現了更多的模糊性和隨機性。與此同時，消費者對于商家的信任出現了更多的不確定性，信任問題已經成為現階段阻礙電子商務發展的一個瓶頸。

消費者對于商家的信任與商家的信譽緊密相關，基于消費者對于商家信任問題的出現，許多學者在信譽評價方面進行了相關的研究。Dholakia為了改善信譽評價的效果，結合歷史交易記錄,把交易密度、平均購買價格、競標密度等指標引入信譽評價[1]。魯耀斌等列出了計算信譽值的兩種模型:累加信譽模型和均值信譽模型[2]。楊震提出了基于協同過濾的信譽評價模型,該模型的優勢是引入了交易價值、短期信譽、時間權重等因素,豐富了現有評價模型的指標[3]。張海燕等人引入了商品、服務、配送、安全等4個一級指標,利用層次分析法(AHP)進行專家打分確定每個指標權重,力圖使信用綜合評價反映交易質量[4]。郭洪海等在Sporas模型的基礎上增加了交易量、交易次數等變量和引入懲罰因子,提出了改進的E-Sporas信譽計算模型[5]。而服務是商家信譽評價的重要指標之一，這也說明商家信譽好壞對于消費者的信任和購買起到了決定性作用。

通過對相關文獻進行回顧，發現在之前的研究當中，利用傳統模糊綜合評價法對商家信譽進行評價時，雖然較好地考慮了商家信譽影響因素的模糊性，但卻忽略了其隨機性。對于社會化商務環境下交易過程中存在的更多模糊性和隨機性，傳統的模糊綜合評價法不能很好地處理這些模糊性和隨機性，有些文獻中還把隨機性等同于模糊性。正是因為傳統的模糊綜合評價法這個弊端的存在，導致它已經無法精確合理地實現社會化商務環境下商家信譽評價這一研究目標。

二、商家信譽等級劃分及評價指標體系建立

1.信譽等級劃分

信譽等級的設定是信譽評價研究的前提。對商家信譽進行評價之前,首先要設定信譽值的區間以界定商家的信譽等級,需要注意的是，此信譽等級的設定一定要與之后模糊評價中的評語集等級的設定相一致。這里將信譽值取值在[0,10]之間,劃分為5個區間,從而把商家的信譽確定為5個等級:好[9,10]，較好[7,9]，一般[5,7]，稍差[2,5]和差[0,2]。在實際應用中可以根據具體情況的需要劃分更詳細的信譽等級,以提高信譽判別程度,并設定信譽值的臨界值,當商家的信譽值低于這一臨界值時,該商家被確認為無信譽商家,可以考慮撤銷該商家的店鋪并給予一定的懲罰。

2.信譽評價指標體系的建立

以社會化電子商務平臺的典型代表“蘑菇街”為例，對該平臺商家信譽評價方法進行分析和思考，找出該平臺信譽評價方法中存在的不足，進而希望在此基礎上可以提出一套更加完善合理的商家信譽評價指標體系。

“蘑菇街”中商家信譽評價是采用信譽評分方式來對商家信譽進行衡量的，主要包括四大指標：質量滿意、價格合理、描述相符和服務周到。這樣來設定評價指標對于消費者進行商品評價來說簡單便捷，但是僅僅依靠這樣四個指標來評價一個商家的信譽太過于簡單。根據消費者購物的實際經驗和相關專家的意見，消費者在評價一個商家的信譽度好與壞時主要依賴于：商品質量、性價比、服務態度、物流快慢以及消費者保障服務。因此，基于現有的信譽評價指標的不足，對已有的信譽評價指標進行了細化和完善。

將“蘑菇街”中原有的質量滿意、價格合理、描述相符等3個指標歸并為商品表現；對原有的服務周到指標進行細化，包括：咨詢溝通、售后服務、反饋服務3個方面；現實生活中人們在網上購物之后，如果商品的發貨不夠及時或物流運輸過慢，就會導致消費者購物體驗差，會給商家信譽帶來影響。所以，需要增加物流表現指標，并將其細分為：發貨及時性、物流速度、物流準時性3個方面；此外，“蘑菇街”中的商家店鋪還提供了消費者服務保障，主要包括：全國包郵、7天無理由退貨、72小時發貨、退貨支持服務、模特實拍、先行賠付等，而這些服務保障對于消費者感知商家信譽也很重要，比如7天無理由退貨、退貨支持服務、模特實拍等。由于網上購物消費者只能根據圖片和消費者購買評價來進行判斷商品的好壞，有些商家利用一些虛假的圖片來吸引消費者購買商品，而對于這一點模特實拍起到了很好的限制作用，商家承諾商品實拍，所見即所得。那么，很顯然有商品實拍承諾的商家信譽要比沒有商品實拍的商家信譽要高，所以，本文在構建指標體系時增加擔保表現指標，主要包括：7天無理由退貨、退貨補運費、模特實拍、保證金先行賠付4個方面。

此外，在社會化電子商務環境中，參與者的范圍不再局限于單一的集中式網絡，而是擴大到整個社會網絡中。消費者不再單純依賴于電商網站主動推薦的商品信息，而是更愿意相信自己社交圈子里面的親戚朋友、同事、專家、意見領袖以及其他消費者提供的各類消費建議和購物分享，也更容易被這些人發表的商品評論和商品推薦所動搖。社會化媒體使得消費者從被動的信息接受者轉變為信息的積極發布者，其在社會化電子商務活動中有更多的機會和方式來進行商品的評價和推薦。由此可以看出，在社會化電子商務交易決策過程中，買賣雙方越來越注重社會網絡中其他參與者(例如親戚朋友、其他消費者、意見領袖、同事等)的評價和推薦。因此，在構建信譽評價指標體系的過程中，在改善和細化電商平臺的信譽指標體系的基礎上又考慮了推薦信息對于商家信譽的影響。這樣的評價指標體系更加符合社會化商務環境下商家信譽的特點。

根據以上對于商家信譽影響因素的分析,可以確定商家網上交易信譽評價的指標體系,這一指標體系應該是全面的、多層次的，如圖1所示。

由圖1可知,商家的信譽可以由商品、服務、物流、擔保、推薦等5個方面來表現，因此，將商家的信譽分解為商品表現、服務表現、物流表現、擔保表現和推薦表現等5個一級指標，而這5個一級指標又被細分為相對應的二級指標。

商家信譽因素集B={B1,B2,B3,B4,B5}={商品表現、服務表現、物流表現、擔保表現、推薦表現}，其中，商品表現B1= {B11,B12,B13}={商品價格合理度、商品質量、商品描述相符度}，服務表現B2={B21,B22,B23}={咨詢溝通、售后服務、反饋服務}，物流表現B3={B31,B32,B33}={發貨及時性、物流速度、物流的準時性}，擔保表現B4={B41,B42,B43,B44}={保證金先行賠付、7天無理由退貨、模特實拍、退貨補運費}，推薦表現B5={B51,B52,B53}={電商平臺推薦、意見領袖推薦、親戚朋友推薦}。

圖1 商家信譽評價指標體系

三、商家信譽評價模型

1.商家信譽的評語集云模型

η反映了信譽的隨機性，取值不宜過大，因為He越大，Ex的誤差越大，信譽的隨機性增大，信譽結果難以確定。本文中η取為0.1。

表1 商家信譽評語集云模型

2.基于云模型的商家信譽綜合評價方法

(2)

同理，對于綜合評價矩陣，參考設定的信譽等級，對m個信譽影響因素進行賦值打分，然后將統計樣本利用逆向云發生器[9]轉換為相應云的數字特征(Ex,En,He)，得到綜合評價矩陣V：

(3)

對于商家信譽的各個影響因素的權重，本文采用了云模型來進行表示。因素集C={C1，C2，…，Cm}的權重Wi(Exi,Eni,Hei)，表示每個信譽影響因素的權重都具有一定的模糊性和隨機性，同理，綜合評價矩陣表示的數學意義也是相同的。用云模型來表示權重矩陣和綜合評價矩陣更能體現出社會化商務的特點。

然后利用模糊合成算子計算綜合評價結果，得到綜合評價云模型。

(4)

其中,“°”為模糊合成算子(這里使用乘和算子)，具體的云運算原理見表2[11]。

表2 云運算原理

在得到權重矩陣和綜合評價矩陣后，將兩者進行相應的云運算就可以得到綜合評價云模型。將綜合評價云與評語集云模型中的各個評語云進行相似度計算，與綜合評價云相似度最接近的評語集云模型即為最終的評價結果。最后，通過MATLAB將評語集云模型和信譽綜合評價云模型分別仿真顯示出來，與R距離最近的評語集云模型對綜合評價云模型影響最大，也就是最終的信譽等級。

四、算例分析

1.基于云模型的綜合評價方法應用

根據易觀智庫2012年發布的《中國社會化電子商務專題研究》顯示，中國典型的社會化電子商務平臺有“蘑菇街”和“美麗說”等。因此，選取“蘑菇街”和“美麗說”這樣典型的社會化商務平臺為代表，對社會化電子商務環境下商家的信譽因素進行分析，進一步利用這些信譽影響因素構建商家信譽評價指標體系，最后，基于信譽指標體系對該平臺下的商家信譽進行評價。

此外，由于16個信譽影響因素對商家信譽的影響程度不同，特別是在社會化電子商務環境下，充滿了各種模糊性和不確定性，給消費者的購買決策帶了很大的阻礙。在這種環境下，對于消費者本身來說，相比于商品評論，他們更愿意去相信自己的親戚朋友或者意見領袖的推薦，這些推薦對于消費者的購買行為起到了很大的推動作用。由此可知，電商平臺和意見領袖的推薦以及消費者親戚朋友的推薦對于商家信譽有著很重要的作用。因此，在信譽評價過程中對每個信譽影響因素應該賦予不同的權重。在考慮專家意見的基礎上，結合消費者實際調研反饋的情況對每個信譽影響因素的相對重要性進行打分。結合實際情況的調研結果，能夠更好地消除一部分專家意見主觀性的影響，使得信譽影響因素權重的確定更加的精確。根據式(2)，采用逆向云發生器計算得到對應的權系數矩陣W。具體結果如下所示：

根據式(4)可以計算得出綜合評價云模型：

從上面的計算可以得到商家信譽綜合評價云模型，然后，采用文獻中提出的云模型相似度計算算法[12]，分別計算信譽綜合評價云模型和每個評語集云模型的相似度，計算結果當中與綜合信譽評價云模型相似度最高的評語集云模型對應的信譽等級就是該商家的信譽等級。

圖2 商家信譽綜合評價云模型

注：+表示信譽差；○表示信譽較差；□表示信譽一般；☆表示信譽較好；*表示信譽好；·表示綜合評價結果。

表3 信譽綜合評價云模型與評語集云模型的相似度

通過表3中云模型的相似度計算算法結果，可以得出信譽較好評語云與信譽綜合云相似度最大。此外，通過MATLAB將評語集云模型和信譽綜合評價云模型分別仿真顯示，從圖2也可以直觀地看出，該商家信譽的綜合評價云與信譽較好評語云V4最接近。所以，該商家的信譽等級為：信譽較好。

2.常規模糊綜合評價法應用及結果分析

依據文中所建立的商家信譽評價指標體系，采用常規的模糊綜合評價法進行商家信譽評價。利用層次分析法分別計算出信譽影響因子相對于指標層和目標層的權重矩陣，然后構建模糊綜合評價矩陣，最后進行模糊評價計算。

基于前面的計算結果，最后對兩種信譽評價方法結果進行對比分析，如表4所示。

表4 評價結果比較

從表4中的比較結果可以看出，基于云模型的綜合評價方法與常規的模糊綜合評價方法結果一致，即該商家的信譽較好。這表明基于云模型的商家信譽綜合評價法是合理可行的。從評價結果中可以看出，該商家信譽綜合評價云模型的En為0.13，其數值較小，從而反映出該商家的信譽相對穩定，He為0.05，該數值也比較小，從而反映出該商家信譽的隨機性小。由此可以得出，基于云模型的綜合評價法的評價結果具有波動性和隨機性，體現了模糊的本質。

相比之下，常規模糊綜合評價方法得到的結果只有一個隸屬度值，并沒有信譽波動性和隨機性的體現。此外，常規模糊綜合評價為了方便結果的比較，一般是利用最大隸屬度原則，由于只考慮隸屬度的最大值，因而可能會導致較大的判斷偏差，也體現不出模糊的本質。

在實際研究中，商家信譽等級的確定、綜合評價矩陣的計算，以及權重矩陣的計算中都存在模糊性和隨機性。常規模糊綜合評價方法無法體現這種模糊性和隨機性，而基于云模型的綜合評價方法不僅可以對商家信譽進行等級判定，還可以分析商家信譽內在的波動性和隨機性，從而為商家信譽評價提供更豐富的參考信息。

五、結 語

本文通過借鑒云模型的特點和優勢對商家信譽進行評價，得到商家的信譽等級。由綜合評價的結果可以看出，基于云模型的綜合評價法可以更有效地對商家信譽進行評價，減少了社會化電子商務環境下信息的不確定性以及人的主觀判斷的隨機性等因素對評價結果的影響，利用云模型來構建隸屬度函數能夠充分表征信譽影響因素的模糊性和隨機性，從而實現定性和定量評估之間的轉化，使綜合評價結果更加客觀準確，更加符合實際。

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Integrated Evaluation of Business Credibility Based on Cloud Model

LIU Jie, WANG Yu, LI Wenli

( Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

This paper intends to evaluate the credibility of businesses on the social e-commerce platforms according to cloud model-based reverse cloud generator and cloud computing principles. It also takes into consideration the fuzziness, randomness and statistical features of cloud models. The cloud model-based integrated evaluation approach is compared with conventional fuzzy evaluation approach, and numerical results show that the former outweighs the latter in terms of application effect.

cloud model; fuzzy integrated evaluation; credibility; cloud computing; social e-commerce platform

2015-11-20;

2016-01-24

國家自然科學基金重點項目：“社會化商務中參與者的信譽與信任機理及交易決策研究”(71431002)

劉杰(1990-)，男，河南林州人，大連理工大學管理與經濟學部碩士研究生，研究方向為電子商務與信息資源管理，E-mail:liujie19901217@mail.dlut.edu.cn；王宇(1959-)，男，吉林通化人，教授，博士，主要從事信息資源管理、商務智能研究；李文立(1969-)，男，河南平頂山人，教授，博士生導師，主要從事決策支持、信息系統建模、電子商務研究。

10.19525/j.issn1008-407x.2017.01.013

C931

A

1008-407X(2017)01-0088-06