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摘 要 ：电子商务环境下,高质量的物流服务成为快递供应链上各环节商家和客户关注的焦点.大数据时代背景下,数据挖掘方法可以更有效帮助快递企业管理其物流服务风险.首先构建了B2C快递物流风险评价指标体系,然后结合粗糙集和支持向量机建立了物流风险评价框架模型,最后结合算例进行了应用研究,对风险信息集进行了识别和分类.
关 键 词 ：快递物流；风险评价；数据挖掘
中图分类号：F618文献标识码：A
Abstract: Under the electronic merce environment, high quality logistics service has bee the focus of business and customer on the express supply chain. In the age of big data, data mining method can more effectively help express enterprises manage their logistics service risk. Firstly, we establish the B2C express logistics risk evaluation index system, and then set up logistics risk evaluation model based on rough set and support vector machine. Finaliy, we carry on the application study bining with examples by identifying and classifying the risk information set.
如何写电子商务一篇好的本科论文
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Key words: express logistics, risk evaluation, data mining
随着电子商务市场的快速发展,网购已成为消费者购买商品的主要渠道之一,对高质量快递物流服务的需求也与日剧增.近年来,我国快递物流业形成了以邮政为主的国有企业、国际物流公司和民营快递企业构成的三足鼎立市场竞争态势.2006年,全国快递业务量为10.6亿件,2011年,全国快递业务量达到36.5亿件,增长了244%.业务量迅猛增长推动了国内快递业的繁荣,同时也带来了许多问题,如快递爆仓、暴力分拣、龟速到达等.电子商务的迅速发展给快递物流提出了巨大挑战,即在保证盈利的条件下,如何以较低服务价格,快速地将电子商务下巨总量多品种少批量的B2C订单准确无误地送到全国各地的消费者手中.显然,当前快递物流服务的管理水平还远不能满足现实需求,这势必阻碍我国电子商务的可持续发展.
电子商务环境下,快递物流系统同时具备供应链和复杂系统的基本特征.快递物流系统包含订货、运输、仓储和配送等环节,涉及多个不同企业或部门,他们之间保持着既竞争又合作的关系,这些企业在快递物流链中的行为模式非常复杂,调度系统的协调与衔接问题也更加复杂.这些复杂特性使得快递物流系统的风险管理具有显著的理论和实践意义.
1B2C环境下快递物流风险指标体系
电子商务分为B2B、B2C和C2C等模式,其中中国B2C电子商务物流的问题最为显著,是网购消费者投诉和批评的重点.风险管理在传统物流业已经较为成熟,但面向电子商务物流的风险管理还急需研究.
1.1我国B2C快递物流服务存在的问题
（1）配送延迟.据中国电子商务投诉与维权公共服务平台数据统计,收货延迟是网购消费者投诉最多的问题.关于时间延迟的原因,除交通和气候等不可控因素因素外,物流公司的常备运力和网购商品配送量周期难以匹配也是重要因素,特别是遇到节假日.
（2）货物丢失、缺件或破损.随着网购量越来越大,这类问题发生频率日益上升.然而,对网购消费者而言,当遇到货物丢失、缺件或破损时,往往难以得到法律保护.这极大制约了电子商务的发展,特别是高端商品交易平台的发展.
本篇论文来源 http://www.sxsky.net/shangwu/391118.html
（3）无法验货.为规避风险,快递公司常要求客户先签收再验货,甚至拒绝验货.
（4）配送人员职业素养差.由于中国物流人才市场缺口较大,加上降低运营成本的需求,快递物流公司招聘配送人员时,门槛极低,而且忽视培训.造成配送人员服务态度差,严重影响了消费者的购物体验.
（5）除上述4个因素外,物流费用高、物流市场混乱也是业界关注的重点问题.
1.2我国B2C快递物流服务评价指标体系
物流是典型的服务业,Perreault和Russ于1974年最早结合物流特性和服务质量,提出以时间、地点效用为基础的7Rs理论.评价维度包括：价格、商品信息的准确度、送货准时率、时间性、货物正确率、货物完好率等.1999年,Mentzer, Flint和Kent又增加了人员沟通因素.黄斐和王佳研究了中国网购活动中物流服务质量的相关量表维度的表现,发现：包装、沟通质量以及误差处理对电子商务物流服务质量的影响显著.在前人研究的基础上,本文分5个维度构建如下指标体系（如表1所示）：
2基于数据挖掘的快递物流风险评价
2.1基于粗糙集的支持向量机评价模型
大数据时代已经到来,巨量数据成为许多物流企业幸福的烦恼.数据挖掘方法有助于物流企业发现企业的风险所在,帮助制定风险规避策略.支持向量机方法最初是针对两类分类问题而提出的,文献[7]运用支持向量机方法研究了企业创新绩效的问题,文献[8]则将支持向量机方法运用于供应链金融风险的评价问题.然而,在实际的应用中,我们经常遇到多值分类问题.多值分类问题有很多解决的方法,如决策树方法.它是一种与二叉树结合构造多类识别器的方法.二叉树方法是通过将数据集分成两类,再将两类各自分成两类（也可能只将其中一类再分成两类）,依次下去,每次各自形成支持向量集,以确定各自的判决函数,而各个判决函数组合成多类分类的判决函数,当一个待决的样本向量进入这个网络,将逐级地用各个判决函数进行判定,最终得到结果.根据风险识别的特征,采用多类分类决策树法,按每类别中样本数量的递增顺序对风险等级进行排序,并依次编号为风险等级1、等级2和等级3,如此共需两个分类器,构建好的决策树如图1.
对快递物流服务的评价可以从不同角度进行,由于要选择的准则和指标较多,难免出现指标冗余和指标权重问题,给实际评价工作带来了许多困难,为了提高工作效率,而又不影响原始信息,采用知识约简方法对原始信息进行挖掘,提取最具代表性的一系列指标,隐藏冗余信息.而粗糙集理论不需要提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,对问题的不确定性的描述和处理相对客观.以下针对多属性的大样本数据的分类,结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出基于粗糙集的支持向量机算法,即利用粗糙集理论减少支持向量机（SVM）数据维数和降低系统结构的复杂性,将预处理后的数据作为样本数据,对SVM进行训练,从而构造出具有更好地抑制噪声干扰和良好泛化能力的模式分类器.综合两种算法的特点,可获得更好的模型算法,模型结构如图2所示：
2.2算例分析与算法比较
快递物流服务风险评价指标体系是风险评价模型的输入要素.为了方便清晰运用模型,首先对指标进行统一标识.F1：无法按预定时间送达货物；F2：货物送达时有破损；F3：配送方式单一；F4：退换货服务不受理；F5：网点不足,收发货不方便；F6：从下单到送达时间过长；F7：紧急订单处理速度慢；F8：工作人员服务态度差；F9：对投诉反应速度慢；F10：信息不全,且更新慢；F11：信息错误,且不及时反馈给客户；F12：物流服务价格高.
采用专家打分法确定各评价指标值,再将分值划分为5个等级,即0.1,0.3,0.5,0.7,1.0；决策属性为快递物流风险等级,评价集合为G等于风险水平高数量化为1,风险水平一般数量化为0,风险水平低数量化为-1.再选取15个B2C快递物流企业案例,经过规范化处理后得到决策表2.将表2的样本数据导入后,采用Rosetta遗传算法对样本数据进行约简,得到包含4个属性的有4个,分别是F1,F2,F6,F12, F1,F2,F9,F12, F4,F6,F9,F11, F4,F6,F11,F12,其中第一个F1,F2,F6,F12和Johnson算法求得的约简相同,且没有产生规则冲突,所以可选取该约简.约简后的决策表见表3.
在构造SVM分类器的过程中,以出现概率最低的为一大类,其余的作为第二大类,经学习得分类器1,然后在剩下的样本中继续按前述方法分类,求得分类器2.使用决策二叉树对数据进行分类识别时,由树根开始将对象的属性代入分类器1逐渐测试,当测试值为1时,即到达叶节点,表明该项目风险水平低；当测试值为-1时,顺着分支往下走,直到到达叶节点.通过Matlab编程构建SVM分类模块,将前10个作为学习样本,后5个作为性能评价样本.再分别使用BP和SVM进行同样的学习训练.表4给出了三种算法的结果和对比情况.
结果显示,三种方法评价精度都能满足实际需要.与BP相比,SVM评价的精度要高些,因为SVM避免了BP中经常使用的启发式结构,它不依赖于设计者的经验知识；而且SVM的理论基础决定了它最终求得的是全局最优而不是局部极值,也保证了它对于未知样本的良好泛化能力而不会出现过学习现象.但在评价效率上,SVM稍微不如BP.而RSSVM比BP和SVM都要高许多,同时评价结果与专家评价一致.这是因为RSSVM的输入已经过处理,避免了大量冗余信息.
3总结
将粗糙集和支持向量机结合并应用于B2C快递物流风险评价,得到了良好的效果.结论表明,利用粗糙集对数据进行预处理,可以在保证支持向量机分类识别精度的情况下,缩短评价时间.快递物流风险评价是一个非常复杂的系统评价问题,无论何种评价方法都有其本身的优点和不足.本文着力于提出一种分析和解决问题的思路和框架.未来还有许多方面需要进一步研究,包括：评价指标体系的科学改进；指标规范化处理技术；属性约简的准确性和有效性判别.这些都有必要在理论研究和实践中不断探索和总结.
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