一种综合性、多维度的货主选择量化方法
【技术领域】
[0001] 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】
[0002] 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。
[0003] 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】
[0004] 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。
[0005] 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：
[0006] (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
[0007] 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。
[0008] (2)属性集标准化处理
[0009] 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：
[0010] 效益型属性处理：bij= (a ij-a/，
[0011] 成本型属性处理：by= (a
[0012] 其中，ay是方案i的第j个属性的属性值，b u是a u标准化处理后的值，a jmax是第 j个属性Pj的最大值，a严是P」的最小值。b (〇, I)，i = 1，2, · · ·，m，j = 1，2, · · ·，n， 标准化矩阵B= (IDij)mxntj
[0013] (3)进行多维分析，构建属性权重多元优化模型
[0014] 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。
[0015] ①多元权重确定
[0016] 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一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。
[0017] 两个维度确定的决策元Tk，k = 1，2 ;其中T1代表承运人会员决策元，T 2代表平台 决策元。
[0018] 两个决策元赋值的属性权重为：Wk= (w Λ w2k，. . .，wnk)T，k = 1，2
[0019] 各决策元的重要程度为：z = (Z1, ζ2)τ，其中，Z^z2= 1，z k彡0。
[0020] ②构建一元权重优化模型
[0021] 考虑到承运人会员对货主评价可能带有的主观因素，此处从主观权重确定法角 度，综合大数据挖掘技术，构建属性权重优化模型如下：
【主权项】
1. 一种综合性、多维度的货主选择量化方法，其特征在于，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 (2) 属性集标准化处理 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：bij= 成本型属性处理：bij= (a 其中，&ij是方案i的第j个属性的属性值，b u是a u标准化处理后的值，a Ziax是第j个 属性Pj的最大值，a广是P」的最小值。b (〇, I)，i = 1，2, · · ·，m，j = 1，2, · · ·，n，标准 化矩阵 B = (IDij)mxn; (3) 进行多维分析，构建属性权重多元优化模型 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； (4) 求解属性权重 由于多个决策元（Tk:k = 1，2)对属性j的综合权重赋予值为：
属性权重多元优化模型的权重向量为：Wit= [W p W2, ... Wj, ...，Wn]，其中
属性集最终权重矩阵为Y= (A Jmxn= Bw 其中，Au为可信度较评方案i的第j个属性的最终权重值，B = (b Jmxn为属性集标准 化矩阵； (5) 计算较评方案标准化可信度得分，记录交易次数的时间-可信度得分曲线 依照所得属性集最终权重矩阵为A#= (Au)mxn= Bw'计算较评方案标准化可信度得 分，并绘制基于交易次数的时间-可信度得分曲线； (6) 计算较评方案间的和谐性指数和各属性的相对得分 平台为了满足不同平台会