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次分析法确定指标权重层次分析法（AnalyticHierachyProcess）是美国著名运筹学家T.L.萨蒂于20世纪70年代提出的一种方法,充分利用人的分析、判断和综合能力.基本方法是：找出研究对象所涉及的主要因素；分析各因素的关联、隶属关系,构建有序的阶梯层次结构模型；对同一层次各因素对于上一层准则的相对重要性进行两两比较,建立判断矩阵；利用判断矩阵,求出反映每个因素相对重要的权重向量.计算步骤为：
第一,计算判断矩阵X每一行元素的乘积Mi：其中xij为判断矩阵元素；第二,计算各行Mi的n次方根值：i等于1,2,3,等n；第三,将向量归一化运算：,即为各指标权重值.
对一级指标,对B2C电子商务网站来说,过程指标、补偿性指标相对于结果指标稍弱些,因此,一级指标权重设置为P1等于0.3,P2等于0.4,P3等于0.3.
对于过程指标（X1）,经过商家和用户调查,建立X1判断矩阵,如表1所示.
按照上述步骤进行计算,可得到各项指标权重：ω11等于0.08,ω12等于0.2,ω13等于0.33,ω14等于0.39,同样可取得结果指标和补偿指标各项权重,如表2所示.
(三)用户权重的获取
电子商务信任计算的关键是把不同用户的评价信息进行综合,不同的用户应该具有不同的权重.在日常生活中,信用度越高的人,其评价的可信度越高.信任模型如果忽视了评价用户的信任度,就难以真实反映被评价商家的实际的信任度.因此,在信任计算模型中,应该将用户的信任度作为信任计算的因子,即信任度高的用户应该拥有较高的权重.
（6）
其中（ck,δk）为用户k的可信度二元语义表示形式.
(四)信任计算过程
针对客户给出的语言形式的评价信息,可以根据以下步骤来计算某个B2C电子商务的信任值：
步骤1：初始化商家信任值,将其设置为V0等于（s2,0）
步骤2：根据式（1）将客户ek,k等于1,2,等n给出的语言评价信息mkij转换成二元语义形式的评价信息记为M等于（mkij,0）
步骤3：将第k等于1,2,等n个客户二元语义信息集合Mk等于（mkij,0）和上本确定的信任评价指标的权重ωij信息进行集结,记为vk等于（mk,αk）αk∈[-0.5,0.5）,即为每个用户对电子商务网站的评价.其计算公式如下：
（7）
Score等于{（mi,αi）|i等于1,2,等k}记为该客户群对商家打分集合,该集合为有序集合,下标代表时间的先后,越小代表交易时间越久远.
步骤4：根据评价客户ek的信誉值（ck,δk）按照公式（6）进行计算客户ek客户可信度wk,将其作为反映客户评分的权重.
步骤5：计算k个交易完毕后,该商家当前信任值Vk等于（vk,βk）,计算公式如下：
（8）
其中0<γ<1表示当前时间交易的评价对该商家信任值的影响程度,γ越大表明平台当前交易情况对该商家的信任值度越大,本文现将设γ=0.7.
从上面计算过程可以看出：信任是随时间动态变化的,是一个积累过程,通常情况下,近期的评分要比早期的评分更能反映交易用户行为变化对商家信用的影响,更具有参考价值,因此,公式（8）由于γ的存在,使得近期的评价更能在信任值计算中占较大比重,越久远的评价在信任计算中占比重越小.
算例
以淘宝商城某童装店为例,按照时间顺序有5个客户对进行的交易进行评价,5个客户在评价时,假设这几个客户信誉值为：C等于{（s3,0.12）,（s2,0.34）,（s4,-0.48）,（s1,0.46）,（s3,-0.12）},每个客户分别给出了各个指标的评价信息,如表3所示.按照步骤2将其转换为二元语义矩阵如表4所示.
按照步骤3,利用公式（2）（3）（6）（7）计算客户额e1的综合评价值,
同样方法可以计算e2,e3,e4,e5的综合评价值,并构成得分集合为：Score等于{（s3,-0.14）,（s2,0.12）,（s2,0.44）,（s4,-0.41）,（s2,
0.15）},从中可以看出就单次交易而言,e4的满意度最高,e2的满意度最低.
按照步骤4,利用公式（6）计算各个客户的可信度作为集结的权重因子,计算过程如下：
从上面可以看出：客户可信度越高,其评价权重越大即商家信任值影响越大；按照步骤5：初始化商家的信任值为V0等于（s2,0）,在经过五笔交易之后,根据步骤3、4所得结果,利用公式（8）迭代公式,每次交易后商家的信任值计算如下：
信任值为V5,即为5次交易后累积的信任值,从前面的定义可以直接看出：该值代表中等稍偏下.该值采用二元语义形式给出,既可以看出用户信任值的语言形式,还能看出偏差,便于用户理解和比较.
结论
本文研究了基于语言评价信息的综合方法在电子商务信任问题上的应用,讨论了电子商务信任的指标体系结构,通过采用近年来最新发展的二元语义概念和算子进行信息集结,将定性与定量研究相结合,提供了一种有效的定量研究方法.
该方法在指标体系设计过程中,增加了客户的体验指标,并利用层次分析法为信任指标设置了权重；定义了客户自身可信度计算方法,并在信任计算过程中考虑了客户自身可信度对信任值的影响及通过迭代方法考虑时间的递减性,即时间越久远其评价在信任计算中的影响越小,更符合人的思维习惯.
该方法使得用户在评价时采用语言形式,更容易操作；计算过程采用语言短语直接进行,避免信息转化和运算中出现的信息损失和扭曲问题,从而使信任计算结果更为精确,而且该方法得出的信任值具有明确的语义,便于理解.
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