[发明专利]一种综合性、多维度的货主选择量化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种物流电子商务平台中的货主方可信程度量化及综合评价体系，适用于从多个维度对货主进行客观、综合评估量化，属于数据分析技术领域。

背景技术

信息技术的不断发展，推动了电子商务与物流行业的深度结合，然而在创造一种全新商业模式的同时，这种非面对面的交易也带来一些潜在风险。在对风险的区分，检测，管理过程中，建立一个信用安全机制，让使用者对货主，平台会员等的可信程度有一个综合，选择合适的货主，从而节省运输成本和提高物流效率就显得尤为重要。

现有物流电子商务平台大多照搬商品类电子商务平台的信用评价方法，评价指标体系的建立也相对不健全，无法客观、充分地反映货主真实的承载水平，物流电子商务平台的其他用户无法获知真实、可靠的货主承载状况。

发明内容

发明目的：针对现有物流电子商务平台评价体系中存在的问题与不足，在交易平台中的所有历史评价及交易记录数据基础上，本发明提供一种基于组合最小二乘法和多属性决策模型的货主方承载水平可信程度量化及综合评价选择方法。

技术方案：一种综合性、多维度的货主选择量化方法，适用于提供物流交易服务的电子商务平台中对货主进行量化选择。具体包括如下步骤：

(1)数据分析选取可信度较评方案属性，构造方案集和属性集

参考数据库和行业指标选取本平台需要的可信度较评方案属性，根据可信度较评方案及各属性间的相互关系，建立方案集和属性集。可信度较评方案集：同行业内平均可信度、被评货主可信度、平台基准可信度。属性集：选取发货人准时装货、收货人准时卸货、货主承运业务次数、遭平台会员投诉次数、信息发布及时率、货主货款支付及时率、一次报价成单率七个评价指标作为影响方案的属性。

(2)属性集标准化处理

根据属性对可信度较评方案的影响来看，方案的属性有效益型和成本型两类。效益型属性其属性值越大越好，反之，成本型属性其属性值越小越好。并且各方案属性的量纲与量纲单位也不一样，因此必须对方案的各属性进行无量纲化处理，效益型属性与成本型属性的无量纲化处理如下：

效益型属性处理：b_ij＝(a_ij-a_j^min)/(a_j^max-a_j^min)

成本型属性处理：b_ij＝(a_j^max-a_ij)/(a_j^max-a_j^min)

其中，a_ij是方案i的第j个属性的属性值，b_ij是a_ij标准化处理后的值，a_j^max是第j个属性P_j的最大值，a_j^min是P_j的最小值。b_ij∈(0,1)，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，标准化矩阵B＝(b_ij)_m×n。

(3)进行多维分析，构建属性权重多元优化模型

考虑到信息反馈的有效性和信息处理的合理性，此处引入多元优化模型，从承运人会员和平台两个不同的维度，综合考量它们对货主可信度的不同影响，并在大数据分析的基础上对它们进行数理刻画。承运人会员和平台与货主的接触点不同，因此对货主可信度的侧重点表现出不同的属性评价值。

①多元权重确定

为了减小单人偏好和认知局限对结果的影响，平台将所有承运人会员对货主各指标的历史评价打分进行加权平均，得出承运人会员对货主最直观的综合评价打分；为了减小单一维度评价带来的偏差，此处从另一个维度引入平台决策元---基于平台历史交易数据和交易行为对货主可信度进行补充评价打分。然后对打分进行标准化处理得到各属性的权重值，最后基于数据的完整性和真实性为两个决策元设置重要程度系数。

两个维度确定的决策元T_k,k＝1,2；其中T₁代表承运人会员决策元，T₂代表平台决策元。