基于纵横向拉开档次法的电子商务在线信誉评价模型

陈柳鑫等

摘 要： 在电子商务交易日益膨胀的环境下，交易双方都缺少对对方背景、经历等方面的了解，因此，在线卖家的信誉情况成为买家最关心的问题，信任问题已经成为电子商务发展中的瓶颈。在研究以往的信誉评价模型的基础上，提出运用“纵横向拉开档次法”的综合评价方法，其特点是使指标权重的确定能尽量将被评价对象在纵横向拉开档次，能够动态体现卖家的信誉情况，使信誉值随着时间的变化而变化。

关键词： 电子商务； 信誉评价模型； 纵横向拉开档次法； 指标权重

中图分类号： TN710?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）19?0117?04

E?commerce reputation online evaluation model based on means of

undrawing level in vertical and horizontal direction

CHEN Liu?xin1， ZHAO Qian?ru1， MA Kai2

（1. Business school， Hohai University， Nanjing 211100， China； 2. College of Information Science and Engineering， Fudan University， Shanghai 201203， China）

Abstract： In the expanding e?commerce transaction environment， due to the lack of both parties′ background and experience， buyers are most concerned about the reputation of the sellers. This has become a bottleneck of the development of e?commerce. Based on the previous studies on reputation evaluation model， the comprehensive evaluation method based on "means of undrawing level in vertical and horizontal direction" is proposed， whose characteristics are that the determination of the index weight can make the difference bigger between the evaluated sides as much as possible in vertical and horizontal directions， and can dynamically reflect the credibility of sellers， so that the reputation value changes with time.

Keywords： e?commerce； reputation evaluation model； means of undrawing level in vertical and horizontal direction； ndex weight

0 引 言

随着Internet和电子商务的飞速发展，在线交易日益增加，交易额急剧上升。据中国电子商务市场数据检测报告显示，截至2011年6月，我国网络零售市场交易规模为3 492亿元，同比增长74.6%；中国电子商务市场交易额达到2.95万亿，同比增长31%，其中，B2B电子商务交易额达到2.6万亿元，同比增长26.8%。

电子商务带来巨大便利的同时也存在着诸多问题。2009年8月，淘宝网面临网站信誉普遍造假的“信誉危机”，引起了网购者的恐慌。电子商务信誉问题具体表现为：实际产品的质量和网上图片产品信息不符合，买家付款后收不到货，卖家发货后收不到款，产品破损，售后服务没有保障，双方进行恶意评价或炒作信誉，这些问题都是制约电子商务发展的瓶颈。

基于此，很多学者对电子商务的信誉问题作了分析和研究，目的在于维护、建立一个和谐的在线信任关系，保证电子商务市场的正常发展。其中，文献[1]将交易流程分为交易前、交易中和交易后三个阶段，对C2C交易流程的信誉影响机理作了研究；文献[2]在E?Sporas模型的基础上，引入时间因子，提出一个改进的信誉评价模型；文献[3]从在线信誉评价主体认证、在线信誉评价内容及规则等5个方面入手，研究了C2C电子商务交易平台在线信誉反馈机制；文献[4]从评价等级设定、评分的设置等方面进行分析，提出了一个改进的信誉评价模型；文献[5]从交易维度和中介维度两个方面研究了C2C电子商务的多维信誉评价模型。

目前已有文献的电子商务在线信誉评价体系存在一些缺陷：

（1） 指标体系的设置大部分是人为设定权重，缺乏客观性；

（2） 大多数评价指标都是一种静态的评价，缺乏对在线商家信誉的连续评价。

基于以上问题，本文尝试提出一种新的能够体现时序立体数据的动态综合评价方法——纵横向拉开档次法，构建电子商务在线信誉评价模型，使不同卖家的信誉尽可能拉开档次，为买方选择性网购提供依据。

1 纵横向拉开档次法的提出

从几何角度来看，[n]个被评价对象可以看成是由[m]个评价指标构成的[n]维评价空间中的[n]个点；寻求[n]个被评价对象的评价值就相当于把这[n]个点向某一维空间做投影；选择指标权数，使得各被评价对象之间的差异尽可能大，也就是根据[m]维空间构造一个最佳一维空间，使得各点在此一维空间的投影点最分散；取极大型指标[x1，x2，…，xm]的线性函数为被评价对象的综合评价函数：

[y=j=1mwjxj=wTx] （1）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T]为[m]维待定正向量，即权系数向量；[x=（x1，x2，…，xm）T]为被评价对象状态向量。如将第[i]个被评价对象的[m]个标准观测值[xi1，xi2，…，xim]代入式（1），则有：

[y1=j=1mwjxij， i=1，2，…，n] （2）

确定权系数的原则是尽最大可能地体现出“质量”不同的被评价对象之间的差异，也就是求指标向量[x]的线性函数[wTx，]使得此函数按[n]个被评价对象取值的分散程度或方差尽可能大。将[y=Ax]代入式中，并对原始数据进行标准化处理，可知[y=0]，于是有：

[ns2=wTATAw=wTHw] （3）

式中：[H=ATA]为对称矩阵。当[w]没有限制时，式（3）可取任意大的值。这里限定[wTw=1，]求式（3）的最大值，也就是选取[w，]使得：

[maxwTHws.t. wT=1w>0] （4）

由拉开档次法给出的权重系数，是通过指标观测值在最大限度地体现出各被评价对象之间的整体差异的原则上计算出来的，具有再现性和过程的透明性。针对电子商务环境下的在线信誉问题，采用拉开档次法从理论上来讲是成立的，从技术上来说是可行的，从应用上来说是合理的。

2 构建基于拉开档次法的信誉评价模型

在很多情况下，人们往往对被评价对象在不同时刻[tk]处的运行情况进行综合评价，然而，在电子商务环境下的网络交易过程中，在线信誉是一个长期随时间积累的过程。为此将拥有大量按照时间顺序排列的平面数据表序列展示如下：

由时序立体数据立体表支持的综合评价，成为动态综合评价，表示为：

[y（tk）=fw1（tk），w2（tk），…，wm（tk）；xi1（tk），xi2（tk），…，xim（tk）， k=1，2，…，N] （5）

其中[yi（tk）]为[Si]在时刻[tk]处的综合评价值。对于时刻[tk，]也可取综合评价函数为：

[yi（tk）=j=1mwjxij（tk）， k=1，2，…，N] （6）

其权重系数[wj]原则上为在时序立体数据表上最大可能地体现出各个被评价对象之间的差异。[S1，S2，S3，…，Sn]在时序立体数据表上的整体差异，用[yi（tk）]的总离差平方和表示：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2] （7）

对原始数据进行标准化处理后得到：

[σ2=k=1Ni=1nyi（tk）-y2=k=1Ni=1nyi（tk）2=k=1N（wTHkw）=wTk=1NHkw=wTHw] （8）

式中：[w=（w1，w2，…，wm）T；H=k=1NHk]为[m×m]阶对称矩阵，而[Hk=ATkAk：]

[Ak=x11（tk）…x1m（tk）[?]?[?]xn1（tk）…xnm（tk）， k=1，2，…，N] （9）

若限定[wTw=1]，当取得[w]为矩阵[H]的最大特征值[λmax（H）]所对应的特征向量时，[σ2]取最大值，且有[maxwwTHw=λmax（H）。]当[Hk>0（k=1，2，…，N）]时，必有[H>0，]且有正的权重系数向量[w。]如果[w<0，]则可由式（1）解出。

3 算例分析

为了便于计算，本文随意抽取7家电子商务企业2010—2012年7项在线产品交易满意度指标，分别为：产品质量（X1）、产品价格（X2）、产品包装（X3）、售后服务（X4）、送货速度（X5）、退货速度（X6）、产品误差（X7），评分标准为1～10分（分值由消费者调查问卷给出，本文列表为综合评分），7项指标均为越大越优型指标。为节省篇幅，只列举了2010年7家电子商务企业在线产品信誉的时序立体数据，如表2所示。其中，设[t=3，][m=7，][n=7。]对[xij（tk）]进行指标类型一致化、无量纲的标准化处理[6?7]，使用VB 6.0编程分别计算对称矩阵[Hk=ATkAk（k=2010，2011，2012），]计算结果保留4位小数，为减少篇幅只给出2010年的[Hk]数据。

求其最大特征值及其所对应的特征向量或权重系数向量，分别将无量纲标准化以后的[xij（tk）]和[w=（0.312 4，0.346 3，0.341 1，0.466 7，0.987 9，0.208 2，0.511 2）T]代入式（5）（其中[m=7，tk=2010，2011，2012]），可以求出各电子商务企业在线信誉综合评价值[yi（tk）]，其值越大越好，具体综合评价结果如表3所示。

这里借鉴最大序差的概念[9]，记[rik]为某电子商务企业的综合排序，那么[rmaxi=maxkrik-minkrik，][k=2010，2011，2012， i=1，2，…，7]就是该电子商务企业综合排序的最大序差。对7家电子商务企业2010—2012年的排序和最大序差单独列出，如表4所示。

因只选取了上述7家电子商务企业，最大序差取值有限，将这7家电子商务企业分为3类，信誉稳定[（rmax=0），]信誉亚稳定型[（rmax=1）]和信誉不稳定型[（rmax≥2）。]

按照上述结论，电子商务企业[S1，][S2，][S3]一直位于第四、六、七名，属于信誉稳定型，消费者对这几个商家形成了比较稳固的消费观念，同时可以看出消费者选择这几家的兴趣不是很大；[S5，S7]属于信誉亚稳定型，2010—2012年三年间，仅发生过一个名次的后退或者前进，经深入调查发现这几家企业是因为双十一或者其他节假日网购系统发生瘫痪或者物流发生爆仓，引起个别消费者购物的不快，因此导致信誉下降；[S4，][S6]属于信誉不稳定型，2010—2012年三年间名次跳动比较大，这与它们不间断地搞促销宣传活动有关，在有促销活动的时候，消费者的满意度比较高，名次也就比较靠前；反之，商家没有其他吸引力，名次后退。

通过以上排序可以看出，利用该模型不但可以清楚地计算出各电子商务企业某一年的信誉排序状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，为买方选择性交易提供重要依据；买方可以选择近几年信誉排序一直处于前茅的电子商务企业，同时信誉比较稳定的企业，也大大降低了受骗的可能性，降低了购物高峰期各种突发事件发生的可能性，增加了消费者的满意度。

4 结 语

以往的电子商务信誉评价模型中在确定权重系数上存在主客观矛盾平衡比较突出的问题，层次分析法、综合指数法等确定权重系数的方法均忽视了其各指标影响随时间的变化。本研究提出了动态权重和时序综合权重的概念，并利用“纵横向拉开档次法”计算出隐含时间信息的权重向量，充分体现了时间对评价结果的影响。从影响卖家信誉的3个因素出发，构建了电子商务的信誉评价模型，并通过实证研究证明了该模型的有效性。提出的模型不但可以给出各电子商务企业某一年的信誉状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，这一信息对网购者选择可靠的卖家具有很重要的参考价值。由于篇幅有限，选择的实证数据比较少，以后的研究过程中可以用此模型来分析大批量数据，得到更加有说服力的结果。

参考文献

[1] 于兆吉，金仲.基于C2C交易流程的在线信誉影响机理研究[J].东北大学学报：社会科学版，2012，14（5）：418?421.

[2] 孙军，尹普.C2C电子商务信誉评价模型研究[J].中国管理信息化，2013，16（5）：73?75.

[3] 杨栩，廖姗.C2C电子商务交易平台在线信誉反馈机制比较研究[J].管理现代化，2013（5）：50?52.

[4] 李生琦，陈奎.消费者对消费者电子商务网站信誉评价模型研究[J].中国流通经济，2010，24（6）：61?64.

[5] 李聪，梁昌勇.面向C2C电子商务的多维信誉评价模型[J].管理学报，2012，09（2）：204?211.

[6] 崔远来，朱秀珍，李远华.基于“纵横向”拉开档次法的灌区动态综合评价[J].灌溉排水学报，2006，25（4）：20?27.

[7] 郭亚军.综合评价理论、方法及应用[M].北京：科学出版社，2007.

[8] 于兆吉.电子商务在线信誉评价理论与方法[M].北京：北京师范大学出版社，2012.

[9] 王翠香，毛知明.1995—2004年西部各省区经济运行状况的综合评价[J].数学的实践与认识，2006，36（10）：31?40.

通过以上排序可以看出，利用该模型不但可以清楚地计算出各电子商务企业某一年的信誉排序状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，为买方选择性交易提供重要依据；买方可以选择近几年信誉排序一直处于前茅的电子商务企业，同时信誉比较稳定的企业，也大大降低了受骗的可能性，降低了购物高峰期各种突发事件发生的可能性，增加了消费者的满意度。

4 结 语

以往的电子商务信誉评价模型中在确定权重系数上存在主客观矛盾平衡比较突出的问题，层次分析法、综合指数法等确定权重系数的方法均忽视了其各指标影响随时间的变化。本研究提出了动态权重和时序综合权重的概念，并利用“纵横向拉开档次法”计算出隐含时间信息的权重向量，充分体现了时间对评价结果的影响。从影响卖家信誉的3个因素出发，构建了电子商务的信誉评价模型，并通过实证研究证明了该模型的有效性。提出的模型不但可以给出各电子商务企业某一年的信誉状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，这一信息对网购者选择可靠的卖家具有很重要的参考价值。由于篇幅有限，选择的实证数据比较少，以后的研究过程中可以用此模型来分析大批量数据，得到更加有说服力的结果。

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[8] 于兆吉.电子商务在线信誉评价理论与方法[M].北京：北京师范大学出版社，2012.

[9] 王翠香，毛知明.1995—2004年西部各省区经济运行状况的综合评价[J].数学的实践与认识，2006，36（10）：31?40.

通过以上排序可以看出，利用该模型不但可以清楚地计算出各电子商务企业某一年的信誉排序状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，为买方选择性交易提供重要依据；买方可以选择近几年信誉排序一直处于前茅的电子商务企业，同时信誉比较稳定的企业，也大大降低了受骗的可能性，降低了购物高峰期各种突发事件发生的可能性，增加了消费者的满意度。

4 结 语

以往的电子商务信誉评价模型中在确定权重系数上存在主客观矛盾平衡比较突出的问题，层次分析法、综合指数法等确定权重系数的方法均忽视了其各指标影响随时间的变化。本研究提出了动态权重和时序综合权重的概念，并利用“纵横向拉开档次法”计算出隐含时间信息的权重向量，充分体现了时间对评价结果的影响。从影响卖家信誉的3个因素出发，构建了电子商务的信誉评价模型，并通过实证研究证明了该模型的有效性。提出的模型不但可以给出各电子商务企业某一年的信誉状况，而且可以得到某电子商务企业随时间的变化趋势，这一信息对网购者选择可靠的卖家具有很重要的参考价值。由于篇幅有限，选择的实证数据比较少，以后的研究过程中可以用此模型来分析大批量数据，得到更加有说服力的结果。

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