劉 紅， 傅 軍， 鄧 偉

(1.成都理工大學管理科學學院，四川成都 610059;2.數(shù)學地質(zhì)四川省重點實驗室，四川成都 610059)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術的發(fā)展，越來越多的國家更注重智慧城市的發(fā)展，2006年，新加坡提出“智慧國2015”計劃;2009年9月，美國迪比克市與IBM共同宣布，通過采用一系列IBM新技術“武裝”的迪比克市將完全數(shù)字化，并將城市的所有資源都連接起來，偵測、分析和整合各種數(shù)據(jù)，并智能化地作出響應，服務于市民的需求.我國深圳、上海、廣州、北京等城市智慧社區(qū)發(fā)展較快，北京西城區(qū)“智慧社區(qū)”社會服務管理平臺，包括智慧中心、智慧政務、智慧商務、智慧民生四大部分14個子系統(tǒng).

智慧社區(qū)電子商務系統(tǒng)主要為社區(qū)居民家庭提供與日常生活密切相關的消費品，該服務克服傳統(tǒng)電子商務消費群體規(guī)模大，消費品范圍模糊，比價單一的缺點，本文為購物者提供商品更智能的比價功能，從多方面對商品進行綜合比價.智慧社區(qū)的電子商務系統(tǒng)，提供商品的選購功能，通過綜合比較商品的價格、銷量、商家的評分、商品的質(zhì)保、商家的開店時間等，進行商品排序，從而用戶可以最先查看到所要選購商品中性價比最高的商品.

本文采用AHP方法可以把復雜問題分解成不同組成因素，又將這些因素按支配關系分組形成階梯層次結構，通過兩兩比較確定諸因素的相對重要性，然后綜合有關人員的判斷，從定性與定量的角度，將實際問題層次化、數(shù)量化.

1 商品比價層次結構模型

根據(jù)若干商品購買指標，結合電子商務網(wǎng)站的特征，最后征求有網(wǎng)絡購物經(jīng)歷的人的意見，從而確定目標層、準則層和方案層，商品比價層次結構型如圖1所示.

2 構造成對比較陣

根據(jù)比較標準確定對比矩陣如下:

表1 準則層對于目標層的判斷矩陣

得到該判斷矩陣可以簡化為式(1).

圖1 商品比價層次結構模型

3 計算權重向量

關于 n階正矩陣 A=(aji)，若對所有的 i，j，k∈I={1，2，…，n}滿足aij=aik/ajk，則稱A是具有完全一致性的[1].當矩陣 An×n是一致矩陣時，矩陣的最大特征值正是矩陣An×n的行數(shù)，即λ =n，其余n－1個特征值均為0，任一列(行)都對應于特征值λ的特征向量.若成對比較矩陣是一致性矩陣，則取對應于最大特征值n的歸一化特征向量{w1，w2，…，，其中wi表示下層第i個因素對上層某個因素影響程度的權值.若成對比矩陣不是一致陣，要取其最大特征值對應的歸一化特征向量作為權向量 w，則 Aw=w，w={w1，w2，…，wn}[2].

在層次分析法中，式(1)所示矩陣A中，aij≠aik/ajk，因此矩陣An×n不是一致矩陣，因此使用特征值法來計算權向量.應用Excel進行特征值法計算層次分析法所需要的值，計算判斷矩陣每一行的乘積，計算公式為aij，計算各行Mi的n次方根公式對向量 W=(W1，W2，…，Wn)T做歸一化處理，即即為我們所要求的指標權重系數(shù)值[3].利用上述方法計算得到各項指標的權重系數(shù)值如下表2所示.

表2 各項權重系數(shù)值

檢驗An×n的一致性程度，如果矩陣An×n的最大特征值λmax比n大得越多，An×n的不一致性越嚴重.因而根據(jù)λ－n數(shù)值來衡量矩陣An×n的不一致程度.建立一致性指標CI=(λmax－n)/(n－1)，可知，CI越大，表示An×n的不一致程度越嚴重.其中然而對于一個具體的矩陣來說，很難判斷移植性指標CI到底是很大還是很小，針對這個問題采用隨機RI一致性指標來檢驗判斷矩陣An×n是否具有滿意的一致性.一致性比率CR=CI/RI，如表3所示.

表3 平均隨機一致性指標RI的數(shù)值

在本商品比價層次結構中，針對矩陣An×n，用上述方法計算得到 λmax=5.1395，因此，An×n的一致性指標CI=0.0348，對于方案層有八種情況，由表 3 可知，RI=1.41，從而得到 CR=0.0311，即CR ＜0.1，一般認為CR ＜0.1時，判斷矩陣具有滿意的一致性，因此矩陣An×n具有滿意的一致性.

4 計算組合權向量

在計算組合權向量之前，需要將方案層相對于準則層的每個準則進行對比，矩陣如下表

表4 方案對于價格準則的判斷矩陣

A 1 1/2 2 1/4 1/7 1/6 1/6 1/8商品B 2 1 5 1/3 1/6 1/5 1/5 1/7商品C 1/2 1/5 1 1/4 1/6 1/5 1/5 1/8商品D 4 3 4 1 1/3 1/2 1/2 1/4商品E 7 6 6 3 1 1/2 1/2 1/3商品F 6 5 5 2 2 1 1 1/2商品G 6 5 5 2 2 1 1 1/2商品商品H 8 7 8 4 3 2 2 1

表5 方案對于評分準則的判斷矩陣

表6 方案對于銷量準則的判斷矩陣

表7 方案對于質(zhì)保準則的判斷矩陣

表8 方案對于店長準則的判斷矩陣

得到方案對價格準則的權重及一致性判斷如表9所示.表9為對應價格、評分、銷量、質(zhì)保、店長準則的判斷矩陣得到的權值及一致性檢驗的參數(shù)CI，RI的值.

表9 方案層相對于準則層的參數(shù)值

最后，計算層次總排序，層次總排序計算表如表10所示.

表10 層次總排序計算

以下，對層次總排序進行一致性檢驗，CI=0.0467，CR=0.0331，因為CR ＜ 0.1 ，所以得到總排序也滿足一致性.這樣，無論單排序還是總排序均滿意一致性，排序結果符合實際情況.商品的最終排序為F＞B＞H＞D＞E＞G＞A＞C，即可以按照這個順序排列商品顯示順序.

這樣通過使用層次分析法，就可以將商品排序顯示給用戶，可以大大節(jié)省用戶查找商品的時間，方便了用戶的操作.

5 結論

智慧社區(qū)電子商務系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)熱潮中非常活躍的一種形態(tài)，該服務提高了人們的生活質(zhì)量.智慧社區(qū)服務的智能化，高效化成為人們選擇該服務的主要依據(jù)，基于AHP的商品綜合評價可以從多方面有序地反映商品比價，讓人民更好，更準確選擇所需產(chǎn)品，更好的滿足消費者需求，實現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)服務的宗旨.

本文結合理論和實際，充分證明了AHP在智慧社區(qū)電子商務系統(tǒng)商品綜合評價中應用的科學性和有效性，為今后智慧社區(qū)電子商務系統(tǒng)提供了更好的選購功能，為社區(qū)住戶、加盟商、物流提供了重要的信息，充分顯示了信息產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢.

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