二元語義分析 基于二元語義的電子商務網(wǎng)站評價研究

　　[摘要]電子商務網(wǎng)站的評價是一個重要而復雜的問題，同時也是一個多指標的群體決策問題。針對語言評價信息的模糊性，采用二元語義及其相關算子對語言評價信息進行表示和運算，提出一種專家權重的計算方法及電子商務網(wǎng)站的群評價方法，不僅可以對不同網(wǎng)站進行綜合排序，還可以分析出各個網(wǎng)站的優(yōu)勢與劣勢。最后，給出一個算例說明該方法的正確性和有效性。
　　[關鍵詞]電子商務網(wǎng)站　評價　二元語義　語言評價信息
　　[分類號]G203
　　
　　1　引 言
　　
　　近年來，中國電子商務市場發(fā)展迅速，市場交易額一直保持著高速的增長。各種電子商務網(wǎng)站紛紛涌現(xiàn)，市場競爭日益激烈。在這種情況下，不論是對消費者、網(wǎng)站的管理者還是風險投資商來說都需要有一套合適的評價方法能夠準確地對各種電子商務網(wǎng)站作出評估，這就促使對電子商務網(wǎng)站評價的研究迅猛發(fā)展起來。電子商務網(wǎng)站評價理論和方法成為近幾年電子商務研究領域的前沿問題之一，受到學術界和企業(yè)界的普遍關注。
　　電子商務網(wǎng)站評價是指運用一系列的評價指標和適當?shù)脑u價方法對電子商務網(wǎng)站的建設、運營狀況及其他方面進行全面的綜合評估。對于電子商務網(wǎng)站的評價，國內外提出了各種評價指標體系和評價方法。這些方法各有其特點和優(yōu)勢，但也存在一些不足。特別是在電子商務網(wǎng)站的評價過程中，僅靠網(wǎng)站流量等客觀指標進行評價往往不夠全面，而往往也需要一些專家和客戶的主觀評價。但是由于評價指標的復雜性和人類思維的模糊性、不確定性，評價者對評價指標進行判斷時用語言形式(如很差、好、很好等)給出偏好信息是最方便、最符合實際情況的。但以往的方法在處理語言信息時均在不同程度上對指標值進行類型轉化，指標值在轉化的過程中會產生一定的信息損失和扭曲，從而影響結果的精確性。為了解決語言信息運算或處理中所產生的信息損失問題，西班牙的Herrera教授在2000年提出了采用二元語義來描述語言評價信息的方法。這種方法以預定的語言短語集合中的一個短語和一個實數(shù)值的二元形式來表達語言評價信息集成后所獲得的所有信息，可有效避免語言評價信息集結和運算中出現(xiàn)的信息損失和扭曲，在計算精度和可靠度等方面明顯優(yōu)于其他的語言信息處理方法。因此采用二元語義的方法來處理相應的語言評價信息，可以對電子商務網(wǎng)站作出更為精確的綜合評價。本文是在Herrera教授提出的二元語義方法基礎上提出的一個電子商務網(wǎng)站的群評價方法。
　　
　　2　電子商務網(wǎng)站指標體系的確定
　　
　　電子商務網(wǎng)站評價是了解網(wǎng)站價值、比較網(wǎng)站優(yōu)劣、指導網(wǎng)站建設的重要依據(jù)和手段。電子商務網(wǎng)站的評價指標因評價目的不同而不同。有的側重于技術指標的評價、有的側重于信息服務評價、而有的側重于客戶滿意度的評價，經(jīng)相關文獻的收集、綜合與分析文獻，可以建立電子商務網(wǎng)站的評價指標體系：
　　?網(wǎng)站內容c1：它是網(wǎng)站建設的核心，包括內容的獨特性、準確性、可信性和更新頻率等。
　　?服務c2：指網(wǎng)站提供的各項售前、售中、售后服務的完善程度和質量，對顧客個性化需求的滿足程度。
　　?功能c3：包括檢索功能、導航系統(tǒng)、在線交易功能，比如產品展示、訂單處理、支付配送方式選擇等。
　　?易用性c4：指網(wǎng)站是否容易被用戶使用，比如網(wǎng)站結構和信息分類、導航、搜索、幫助等功能，網(wǎng)站界面設計的友好和趣味性。
　　?技術與性能c5：指網(wǎng)站各項技術指標，比如訪問速度、下載速度、鏈接有效性等。
　　?安全性c4：包括在線支付的安全性、個人隱私保護和完整系統(tǒng)的安全等。
　　?網(wǎng)站效應c7：即網(wǎng)站在用戶群中的影響程度、品牌知名度、市場占有率、網(wǎng)站的社會效益和經(jīng)濟效益等。成功的電子商務網(wǎng)站往往具有較大的影響程度，如在各排行機構網(wǎng)站的排名比較靠前，在用戶中口碑比較好等。
　　
　　3　基于二元語義信息處理的電子商務網(wǎng)站評價方法
　　
　　3.1 二元語義信息及其集結算子
　　二元語義是一種描述語言評價信息的方法。該方法是將決策者給出的偏好信息轉化為二元語義符號(si，αi)，然后通過對二元符號進行一些相應的運算進行決策分析。其中si是預先定義好的由奇數(shù)個元素構成的有序自然語言評價集合s中的第i個元素，即s=(S0，s1，……Sg)，si∈S為語言短語。在本文中設S由七個短語構成，即s=(s0，s1，s2，s3，s4，s5，s6){非常差，很差，差，一般，好，很好，非常好}。αi表示決策者給出的評價信息經(jīng)過某種算法集結以后得到的評價結果與初始語言評價集中最貼近語言短語si之間的差別，并且α是區(qū)間[－0.5，0.5)內的一個數(shù)值。
　　
　　
　　
　　
　　3.2　專家權重的確定
　　綜合評價過程的關鍵是將專家分別給出的各自的評價信息按照某種方法綜合為最終評價結論。在綜合專家評價信息的過程中，每個專家的權重確定是非常重要的。將直接影響結果的準確性。專家對某一問題給出的評價和專家的知識結構、對決策問題的熟悉程度、經(jīng)驗、綜合能力、期望及偏好等有關，這些因素將影響專家評價信息的可信度，因此我們可以根據(jù)這些“歷史信息”給出專家的權重，這種權重稱為“先驗權重”。在實際的評價過程中，專家所作的評價的可信度并不一定與他的先驗權重相一致，因此可根據(jù)專家本次所作評價的質量給專家賦以相應的權重，這種權重稱為“后驗權重”。將先驗權重和后驗權重綜合形成專家的實際權重。
　　
　　5　結語
　　
　　電子商務網(wǎng)站的評價無論是對消費者還是網(wǎng)站建設者和風險投資商都是一個非常重要的問題，但同時它也是一個非常復雜的問題。在實際評價中，決策者通常以語言形式來反映評價信息。本文在分析了國內外電子商務網(wǎng)站評價指標體系及評價方法的研究現(xiàn)狀的基礎上，建立電子商務網(wǎng)站的評價指標體系，利用二元語義及其相關算子建立電子商務網(wǎng)站的評價模型和專家權重的計算方法，不僅可以對不同網(wǎng)站進行綜合的排序，還可以分析出各個網(wǎng)站的優(yōu)勢與劣勢。通過采用二元語義及其集結算子進行語言評價信息的處理，有效避免了以往采用的語言信息處理方法所產生的信息損失問題，一定程度上避免了人為的誤差，提高了評價的準確性，并且計算方法簡單，易于用計算機實現(xiàn)，當待評價的網(wǎng)站較多、數(shù)據(jù)量較大時，便于使用計算機處理。

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