胡南輝，鄧春亮

（嘉應(yīng)學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院 梅州 514015）

基于層次熵灰色關(guān)聯(lián)法的購物網(wǎng)站綜合評價

胡南輝，鄧春亮

（嘉應(yīng)學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院 梅州 514015）

為研究現(xiàn)行購物網(wǎng)站的客觀綜合評價，通過隨機抽樣調(diào)查的方法獲得網(wǎng)購消費者對9個購物網(wǎng)站7項指標(biāo)的評價，然后運用AHP法確定各項指標(biāo)的權(quán)重，進而用熵技術(shù)進行修正.最終權(quán)重結(jié)果表明，商品質(zhì)量，商品種類，信譽指數(shù)等3項指標(biāo)排在前3位.在此權(quán)重基礎(chǔ)上，運用灰色關(guān)聯(lián)分析9個購物網(wǎng)站的綜合評價.分析結(jié)果顯示，綜合評價排在前3名的購物網(wǎng)站分別是京東、亞馬遜、當(dāng)當(dāng).評價結(jié)果可為消費者選擇購物網(wǎng)站提供參考依據(jù).

購物網(wǎng)站；熵技術(shù)；灰色關(guān)聯(lián)；綜合評價

0引言

隨著網(wǎng)絡(luò)科技的發(fā)展，購物網(wǎng)站的增長，選擇網(wǎng)購的人數(shù)也急劇增加.網(wǎng)購極大的改變了傳統(tǒng)的購物模式，影響著我們的生活，已成為當(dāng)今社會生活不可或缺的重要組成部分.然而隨著網(wǎng)購的快速發(fā)展，購物網(wǎng)站數(shù)量的增加，讓眾多消費者在購買商品時無從選擇.因此研究不同購物網(wǎng)站的綜合評價具有現(xiàn)實性與必要性.

目前，國內(nèi)關(guān)于網(wǎng)購方面的研究有不少，仲偉佇、席菱聆等[1]通過抽樣調(diào)查，運用美國顧客滿意指數(shù)（ACSI）模型，研究了顧客網(wǎng)絡(luò)購物滿意度的行為因素之間的相關(guān)關(guān)系.陳治、王曦璟[2]利用層次分析法，logistic回歸及方差分析等方法對大學(xué)生網(wǎng)購沖動行為的影響因素進行研究，得到商品因素及瀏覽網(wǎng)絡(luò)時間會顯著影響大學(xué)生的網(wǎng)購沖動行為.葉乃沂、周蝶[3]在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下研究了消費者網(wǎng)購感知風(fēng)險的概念和測量模型，提出了消費者網(wǎng)絡(luò)購物感知風(fēng)險的概念框架和15個測量項目.但現(xiàn)有文獻較多對網(wǎng)購滿意度、網(wǎng)購消費影響因素、網(wǎng)購消費行為、網(wǎng)購消費風(fēng)險等方面進行研究，而在購物網(wǎng)站綜合評價方面的研究尚屬空白.

本文通過隨機抽樣調(diào)查，嘗試用層次分析法（AHP）[4]、熵技術(shù)[4]及灰色關(guān)聯(lián)[5-6]對不同購物網(wǎng)站綜合水平進行評價，期望研究結(jié)果可為消費者在網(wǎng)購時選擇購物網(wǎng)站提供一定的參考依據(jù).

1 指標(biāo)體系的建立及數(shù)據(jù)整理

1.1 指標(biāo)體系的建立

這里主要研究現(xiàn)行9個消費者常用購物網(wǎng)站（淘寶、天貓、京東、亞馬孫、當(dāng)當(dāng)、1號店、唯品會、聚美優(yōu)品、折800）的綜合水平.通過對多位網(wǎng)購經(jīng)驗豐富的消費者進行咨詢，最終獲得影響購物網(wǎng)站評價的7項指標(biāo)（商品質(zhì)量、商品種類、商品價格、信譽指數(shù)、服務(wù)態(tài)度、促銷活動、物流效率等）.并根據(jù)指標(biāo)的特性，將商品質(zhì)量、商品種類、商品價格定為內(nèi)部評價指標(biāo)，將信譽指數(shù)、服務(wù)態(tài)度、促銷活動、物流效率定為外部評價指標(biāo).各項指標(biāo)均采用5分制評分設(shè)計問卷.具體指標(biāo)體系及評分標(biāo)準(zhǔn)見表1.

表1購物網(wǎng)站評價指標(biāo)體系及評分標(biāo)準(zhǔn)

1.2 數(shù)據(jù)收集及整理

本次調(diào)查對象為廣東省范圍內(nèi)具有網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)歷的網(wǎng)民，問卷調(diào)查于2016年4月12日至5月11日進行，共發(fā)放問卷900份，收回784份，排除填寫不完整或沒有填寫的問卷，有效問卷695份，有效回收率為77.22%.具體描述性統(tǒng)計見表2.

2 用AHP法確定指標(biāo)權(quán)重

2.1 購物網(wǎng)站層次分析模型的建立

根據(jù)前面建立的購物網(wǎng)站評價指標(biāo)體系，得如下購物網(wǎng)站評價的層次分析模型，見圖1目標(biāo)層O為消費者評價一購物網(wǎng)站，準(zhǔn)則層B為購物網(wǎng)站評價的內(nèi)部因素及外部因素，指標(biāo)層X則體現(xiàn)準(zhǔn)則層的具體評價內(nèi)容，如商品質(zhì)量、商品種類、商品價格、信譽指數(shù)、服務(wù)態(tài)度、促銷活動、物流效率等.

表2問卷調(diào)查對象樣本結(jié)構(gòu)

圖1購物網(wǎng)站評價層次分析模型

2.2 層次判斷矩陣的構(gòu)造與檢驗

根據(jù)上述建立的層次結(jié)構(gòu)，通過695位消費者給出的各評價指標(biāo)的重要性，將各指標(biāo)的重要性進行兩兩對比判斷，采用1-9標(biāo)度使之定量化[4]，由此獲得目標(biāo)層對準(zhǔn)則層O-B，準(zhǔn)則層對指標(biāo)層B1-X，B2-X，共3個判斷矩陣如下：

下對3個判斷矩陣進行一致性檢驗，由公式

計算3個判斷矩陣的一致性指標(biāo).計算得CI0＝0，CI1＝0.032 9，CI2＝0.048 1.查3個判斷均值的平均隨機一致性指標(biāo)分別為RI0＝0，RI1＝0.58，RI2＝0.9.再由公式

計算3個判斷矩陣的一致性比率.得CR0＝0，CR1＝0.056 7，CR2＝0.053 5，根據(jù)判斷矩陣一致性檢驗標(biāo)準(zhǔn)，可知CR0＜0.1，CR1＜0.1，CR2＜0.1，顯然3個判斷矩陣均通過了一致性檢驗.

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計算，得綜合權(quán)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中每一分量即為指標(biāo)層對于目標(biāo)層的總權(quán)重，見表3.

表3指標(biāo)層（X）對于目標(biāo)層（O）的總權(quán)重

因AHP法在采用主觀標(biāo)度時，易出現(xiàn)較大偏差，導(dǎo)致結(jié)果不夠可靠，因此下面采用熵技術(shù)對各指標(biāo)的權(quán)系數(shù)進行修正.

3 熵技術(shù)法修正指標(biāo)權(quán)系數(shù)

3.1 熵技術(shù)修正權(quán)重

熵，在信息論中，是事件出現(xiàn)的平均不確定性的度量.熵越大，不確定性越大.通過熵技術(shù)得到各個指標(biāo)的信息熵，熵越小，則指標(biāo)權(quán)重越大[4].

用μ修正AHP法下的權(quán)系數(shù)w＝（w1，w2，…，w7），得各指標(biāo)的修正權(quán)重，

7，其中，0≤Ej≤1.

各參數(shù)計算結(jié)果及熵修正權(quán)重見表4.

表4決策參數(shù)＆熵修正權(quán)重＆排序

3.2 權(quán)重排序結(jié)果分析

由表4，對照AHP法及熵技術(shù)修正后指標(biāo)的權(quán)重可知，兩種方法的權(quán)重排序保持一致，說明消費者對各購物網(wǎng)站各項指標(biāo)的評分比較客觀.另外從權(quán)重數(shù)值上看，權(quán)重排在前三位的是商品質(zhì)量X1、商品價格X2、信譽指數(shù)X4.說明消費者網(wǎng)購時，比較關(guān)心商品的質(zhì)量、種類及信譽度.

下面根據(jù)熵技術(shù)修正后的最終權(quán)重，運用灰色關(guān)聯(lián)分析9個購物網(wǎng)站的綜合評價.

4 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是通過灰色關(guān)聯(lián)度來分析和確定系統(tǒng)因素間的影響程度或因素對系統(tǒng)主行為的貢獻測度的一種方法[5-6].其基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密.曲線越接近，相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大，反之就越小.灰色關(guān)聯(lián)度越大，兩因素變化態(tài)勢越一致.

4.1 灰色關(guān)聯(lián)計算步驟

具體步驟：

（1）確定比較對象（評價對象）和參考數(shù)列（評價標(biāo)準(zhǔn)）

設(shè)評價對象有m個，評價指標(biāo)有n個，參考數(shù)列為x0＝{x（0k）k＝1，2，…，n}，比較數(shù)列為

（2）在上述層次熵確定的各指標(biāo)的權(quán)重基礎(chǔ)上，計算比較列xi對參考列x0在第k個指標(biāo)上的關(guān)聯(lián)系數(shù)

其中，minmin x（0t）-x（st），maxmaxx（0t）-x（st）分別為兩級最小差及兩級最大stst差，ρ∈[0，1]為分辨系數(shù)，一般情況下取0.5，ρ越大，分辨率越大；ρ越小，分辨率越小.（3）計算第i個評價對象對理想對象的灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度

根據(jù)灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度的大小，對各評價對象進行排序，可建立評價對象的關(guān)聯(lián)序，關(guān)聯(lián)度越大，其評價結(jié)果越好.

4.2 灰色關(guān)聯(lián)數(shù)值計算

表5比較數(shù)列和參考數(shù)列值

取ρ＝0.5，計算關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi（k）及加權(quán)關(guān)聯(lián)度ri，具體數(shù)值見表6.

表6關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度值

4.3 結(jié)果分析

由表5參考數(shù)列值（虛擬最優(yōu)網(wǎng)站）可發(fā)現(xiàn)商品質(zhì)量、信譽指數(shù)、服務(wù)態(tài)度、物流效率好的最優(yōu)網(wǎng)站是京東，商品種類齊全和價格優(yōu)惠的最優(yōu)網(wǎng)站是淘寶，促銷活動多的最優(yōu)網(wǎng)站是聚美優(yōu)品.

再由加權(quán)關(guān)聯(lián)度及關(guān)聯(lián)度排序表6最后兩列可見，綜合評價排在前3的是京東、亞馬遜、當(dāng)當(dāng).其中，京東與虛擬最優(yōu)網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)度最大，說明京東優(yōu)于其他購物網(wǎng)站，消費者網(wǎng)購時可優(yōu)先考慮上京東網(wǎng).

5 結(jié)束語

本文采用AHP法及熵技術(shù)相結(jié)合的方法確定購物網(wǎng)站評價指標(biāo)的權(quán)重，提高了權(quán)重可信度.并在此權(quán)重基礎(chǔ)上，對9個購物網(wǎng)站采用灰色關(guān)聯(lián)分析法進行綜合評價，灰色關(guān)聯(lián)分析對樣本量的多少和樣本有無規(guī)律都同樣適用，而且計算量小，不會出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況，因此結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠.本文研究結(jié)果可為消費者在網(wǎng)購時選擇購物網(wǎng)站提供參考依據(jù).

[1]仲偉佇，席菱聆，武瑞娟.基于ACSI模型的網(wǎng)絡(luò)購物滿意度影響因素實證研究[J].軟科學(xué)，2014，28（2）：100-105.

[2]陳治，王曦瑾.大學(xué)生網(wǎng)購沖動行為影響因素研究[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2013，32（4）：666-683.

[3]葉乃沂，周蝶.消費者網(wǎng)絡(luò)購物感知風(fēng)險概念及測量模型研究[J].管理工程學(xué)報，2014，28（4）：88-94.

[4]王文元，史國旭，周文強，等.熵AHP法對鳶尾根花卉的綜合評價[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2012，28（16）：292-298.

[5]丁建新，邢亞楠，金浩.基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的商業(yè)銀行網(wǎng)點選址研究-以建設(shè)銀行衡水分行為例[J].浙江金融，2012（1）：50-53.

[6]金濤.基于層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析的產(chǎn)品界面視覺評價模型構(gòu)建方法[J].東華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)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

胡南輝（1981—），男，廣東梅州人，講師，碩士，主要從事應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的研究；

鄧春亮（1984—），女，廣東梅州人，講師，碩士，主要從事數(shù)理統(tǒng)計方面的研究，E-mail：liang_8401@163.com.

嘉應(yīng)學(xué)院自然科學(xué)研究項目（2011KJM03，2014KJY02）.