基于层次熵灰色关联法的购物网站综合评价

胡南辉，邓春亮

（嘉应学院数学学院 梅州 514015）

基于层次熵灰色关联法的购物网站综合评价

胡南辉，邓春亮

（嘉应学院数学学院 梅州 514015）

为研究现行购物网站的客观综合评价，通过随机抽样调查的方法获得网购消费者对9个购物网站7项指标的评价，然后运用AHP法确定各项指标的权重，进而用熵技术进行修正.最终权重结果表明，商品质量，商品种类，信誉指数等3项指标排在前3位.在此权重基础上，运用灰色关联分析9个购物网站的综合评价.分析结果显示，综合评价排在前3名的购物网站分别是京东、亚马逊、当当.评价结果可为消费者选择购物网站提供参考依据.

购物网站；熵技术；灰色关联；综合评价

0引言

随着网络科技的发展，购物网站的增长，选择网购的人数也急剧增加.网购极大的改变了传统的购物模式，影响着我们的生活，已成为当今社会生活不可或缺的重要组成部分.然而随着网购的快速发展，购物网站数量的增加，让众多消费者在购买商品时无从选择.因此研究不同购物网站的综合评价具有现实性与必要性.

目前，国内关于网购方面的研究有不少，仲伟伫、席菱聆等[1]通过抽样调查，运用美国顾客满意指数（ACSI）模型，研究了顾客网络购物满意度的行为因素之间的相关关系.陈治、王曦璟[2]利用层次分析法，logistic回归及方差分析等方法对大学生网购冲动行为的影响因素进行研究，得到商品因素及浏览网络时间会显著影响大学生的网购冲动行为.叶乃沂、周蝶[3]在网络环境下研究了消费者网购感知风险的概念和测量模型，提出了消费者网络购物感知风险的概念框架和15个测量项目.但现有文献较多对网购满意度、网购消费影响因素、网购消费行为、网购消费风险等方面进行研究，而在购物网站综合评价方面的研究尚属空白.

本文通过随机抽样调查，尝试用层次分析法（AHP）[4]、熵技术[4]及灰色关联[5-6]对不同购物网站综合水平进行评价，期望研究结果可为消费者在网购时选择购物网站提供一定的参考依据.

1 指标体系的建立及数据整理

1.1 指标体系的建立

这里主要研究现行9个消费者常用购物网站（淘宝、天猫、京东、亚马孙、当当、1号店、唯品会、聚美优品、折800）的综合水平.通过对多位网购经验丰富的消费者进行咨询，最终获得影响购物网站评价的7项指标（商品质量、商品种类、商品价格、信誉指数、服务态度、促销活动、物流效率等）.并根据指标的特性，将商品质量、商品种类、商品价格定为内部评价指标，将信誉指数、服务态度、促销活动、物流效率定为外部评价指标.各项指标均采用5分制评分设计问卷.具体指标体系及评分标准见表1.

表1购物网站评价指标体系及评分标准

1.2 数据收集及整理

本次调查对象为广东省范围内具有网络购物经历的网民，问卷调查于2016年4月12日至5月11日进行，共发放问卷900份，收回784份，排除填写不完整或没有填写的问卷，有效问卷695份，有效回收率为77.22%.具体描述性统计见表2.

2 用AHP法确定指标权重

2.1 购物网站层次分析模型的建立

根据前面建立的购物网站评价指标体系，得如下购物网站评价的层次分析模型，见图1目标层O为消费者评价一购物网站，准则层B为购物网站评价的内部因素及外部因素，指标层X则体现准则层的具体评价内容，如商品质量、商品种类、商品价格、信誉指数、服务态度、促销活动、物流效率等.

表2问卷调查对象样本结构

图1购物网站评价层次分析模型

2.2 层次判断矩阵的构造与检验

根据上述建立的层次结构，通过695位消费者给出的各评价指标的重要性，将各指标的重要性进行两两对比判断，采用1-9标度使之定量化[4]，由此获得目标层对准则层O-B，准则层对指标层B1-X，B2-X，共3个判断矩阵如下：

下对3个判断矩阵进行一致性检验，由公式

计算3个判断矩阵的一致性指标.计算得CI0＝0，CI1＝0.032 9，CI2＝0.048 1.查3个判断均值的平均随机一致性指标分别为RI0＝0，RI1＝0.58，RI2＝0.9.再由公式

计算3个判断矩阵的一致性比率.得CR0＝0，CR1＝0.056 7，CR2＝0.053 5，根据判断矩阵一致性检验标准，可知CR0＜0.1，CR1＜0.1，CR2＜0.1，显然3个判断矩阵均通过了一致性检验.

w0＝（0.833 3，0.166 7），w1＝（0.723 5，0.193 2，0.083 3），w（20.557 9，0.263 3，0.121 9，0.056 9），

由w0，w1，w2计算，得综合权重向量

w＝（0.833 3，0.166 7）（0.723 5 0.193 2 0.083 3 0 0 0 0）0 0 0 0.557 9 0.263 3 0.121 9 0.056 9

＝（0.602 9，0.161 0，0.069 4，0.093 0，0.043 9，0.020 3，0.009 5）w中每一分量即为指标层对于目标层的总权重，见表3.

表3指标层（X）对于目标层（O）的总权重

因AHP法在采用主观标度时，易出现较大偏差，导致结果不够可靠，因此下面采用熵技术对各指标的权系数进行修正.

3 熵技术法修正指标权系数

3.1 熵技术修正权重

熵，在信息论中，是事件出现的平均不确定性的度量.熵越大，不确定性越大.通过熵技术得到各个指标的信息熵，熵越小，则指标权重越大[4].

用μ修正AHP法下的权系数w＝（w1，w2，…，w7），得各指标的修正权重，

7，其中，0≤Ej≤1.

各参数计算结果及熵修正权重见表4.

表4决策参数＆熵修正权重＆排序

3.2 权重排序结果分析

由表4，对照AHP法及熵技术修正后指标的权重可知，两种方法的权重排序保持一致，说明消费者对各购物网站各项指标的评分比较客观.另外从权重数值上看，权重排在前三位的是商品质量X1、商品价格X2、信誉指数X4.说明消费者网购时，比较关心商品的质量、种类及信誉度.

下面根据熵技术修正后的最终权重，运用灰色关联分析9个购物网站的综合评价.

4 灰色关联分析

灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法[5-6].其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密.曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小.灰色关联度越大，两因素变化态势越一致.

4.1 灰色关联计算步骤

具体步骤：

（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）

设评价对象有m个，评价指标有n个，参考数列为x0＝{x（0k）k＝1，2，…，n}，比较数列为

（2）在上述层次熵确定的各指标的权重基础上，计算比较列xi对参考列x0在第k个指标上的关联系数

其中，minmin x（0t）-x（st），maxmaxx（0t）-x（st）分别为两级最小差及两级最大stst差，ρ∈[0，1]为分辨系数，一般情况下取0.5，ρ越大，分辨率越大；ρ越小，分辨率越小.（3）计算第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度

根据灰色加权关联度的大小，对各评价对象进行排序，可建立评价对象的关联序，关联度越大，其评价结果越好.

4.2 灰色关联数值计算

表5比较数列和参考数列值

取ρ＝0.5，计算关联系数ξi（k）及加权关联度ri，具体数值见表6.

表6关联系数和关联度值

4.3 结果分析

由表5参考数列值（虚拟最优网站）可发现商品质量、信誉指数、服务态度、物流效率好的最优网站是京东，商品种类齐全和价格优惠的最优网站是淘宝，促销活动多的最优网站是聚美优品.

再由加权关联度及关联度排序表6最后两列可见，综合评价排在前3的是京东、亚马逊、当当.其中，京东与虚拟最优网站的关联度最大，说明京东优于其他购物网站，消费者网购时可优先考虑上京东网.

5 结束语

本文采用AHP法及熵技术相结合的方法确定购物网站评价指标的权重，提高了权重可信度.并在此权重基础上，对9个购物网站采用灰色关联分析法进行综合评价，灰色关联分析对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，而且计算量小，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，因此结果比较准确可靠.本文研究结果可为消费者在网购时选择购物网站提供参考依据.

[1]仲伟伫，席菱聆，武瑞娟.基于ACSI模型的网络购物满意度影响因素实证研究[J].软科学，2014，28（2）：100-105.

[2]陈治，王曦瑾.大学生网购冲动行为影响因素研究[J].数理统计与管理，2013，32（4）：666-683.

[3]叶乃沂，周蝶.消费者网络购物感知风险概念及测量模型研究[J].管理工程学报，2014，28（4）：88-94.

[4]王文元，史国旭，周文强，等.熵AHP法对鸢尾根花卉的综合评价[J].中国农学通报，2012，28（16）：292-298.

[5]丁建新，邢亚楠，金浩.基于灰色关联分析法的商业银行网点选址研究-以建设银行衡水分行为例[J].浙江金融，2012（1）：50-53.

[6]金涛.基于层次分析法和灰色关联分析的产品界面视觉评价模型构建方法[J].东华大学学报（自然科学版），2016，42（4）：576-581.

Comprehensive Evaluation of Shopping Websites Basedon AHP Entropy Technology and Gray Correlation

HUNanhui,DENGChunliang
（College of Mathematics,JiayingUniversity,Meizhou 514015,Guangdong,China）

In order to research the objective and comprehensive evaluation of the current shopping website,random sampling survey method was used to obtain the evaluation of 7 indicators of 9 shopping sites.The weight of each indicator is firstly determined by AHP method and modified by entropy technology.Final weight results show that 3 indicators ranked in the top 3:commodity quality,commodity type,reputation index.Based on the final weight,the gray correlation analysis was used to analyze the comprehensive evaluation of 9 shopping sites.Analysis results show that comprehensive evaluation of the 3 shopping sites ranked in the top 3:Jingdong,Amazon,Dangdang. The evaluation results can provide reference for consumers tochoose shoppingsites.

shoppingsites;entropytechnology;graycorrelation;comprehensive evaluation

O212.1

A

1001-4217（2017）03-0046-07

2016-11-30

胡南辉（1981—），男，广东梅州人，讲师，硕士，主要从事应用数学方面的研究；

邓春亮（1984—），女，广东梅州人，讲师，硕士，主要从事数理统计方面的研究，E-mail：liang_8401@163.com.

嘉应学院自然科学研究项目（2011KJM03，2014KJY02）.