综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法技术

本发明专利技术公开了一种综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法，其步骤包括：1、利用模糊评判法建立互联网平台加盟方的等级综合评价模型；2、根据三角模糊数和客观置权法计算指标数据的主观权重和客观权重；3、为了提高指标权重结果的合理性，在模糊评判中引入综合置权法，将主观权重和客观权重结合，得到最终的权重向量；4、对模糊评判结果向量进行分析，得出互联网平台加盟方等级综合性的评价结果。本发明专利技术能广泛应用于互联网平台对加盟方服务质量的等级评价，可以解决当前加盟方服务质量等级评价模型存在的缺陷，提高加盟方的服务质量等级评价结果的可靠性和精确性。等级评价结果的可靠性和精确性。等级评价结果的可靠性和精确性。

【技术实现步骤摘要】
综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法


[0001]本专利技术涉及互联网平台加盟方的服务质量等级评价方法，具体是一种综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着新经济新业态和互联网技术的不断发展，互联网经济也在大环境的推动下迅速发展。互联网正有平台化趋势，互联网平台作为新型产业组织，改变着生产、分配、流通、消费各环节的生产关系，通过跨界融合逐渐实现从消费环节至生产环节的垂直演进，对互联网资源进行整合再利用。互联网平台一般由三种角色组成：平台提供商、平台入驻第三方商家即加盟方、终端用户。互联网平台能够较好地解决产业组织分散的现实问题，处于不同社会再生产环节的企业通过建设工业互联网平台实现产业数字化转型，例如淘宝、京东等平台。通过全球化互联网平台能够对互联网资源进行有效的合理优化和管理，协调其各加盟方的运作机制和协作规则，互联网平台入驻第三方商家即加盟方的服务质量直接影响着整个平台运行的经济效益。例如某高校大型仪器设备互联网平台，该平台的加盟方为各高校的商业团队。其中加盟方的服务质量需要进行等级评价，以提供平台用户方最优质的选择。然而，影响互联网平台加盟方服务质量等级评价的因素是多层次、多目标交错的，很难通过简单的判断直接作出决策。
[0003]近年来，国内外专家提出了多种方法，评价方法主要包括：层次分析法、故障树法、贝叶斯网络风险评估、基于人工神经网络的方法等进行加盟方选择。但这些方法也存在一些问题，如故障树法中故障树的建立需要花费许多人力、物力、财力，而且一旦某个环节出现逻辑推理错误，将影响整体分析；贝叶斯网络风险评估中，概率参数的确定和网络结构的构造却使贝叶斯网络无法反映实际情况，在一定程度上限制了它的应用；层次分析法是主观因素为主；数据包络分析法过于依赖权重；人工神经网络需要大量的参数，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度等。在确定指标权重方面，主观权重方法简单，但人为因素太强：客观权重又过于依赖样本，这两种方法都存在着信息的损失。且目前的研究并未对互联网平台加盟方服务质量等级评价因素中的定量指标和定性指标分别构建隶属度函数，以至于计算结果与实际情况有较大偏差。

技术实现思路

[0004]本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法，以期有效提高互联网平台加盟方的服务质量等级评价的准确性和可靠性，解决当前加盟方服务质量等级评价模型存在的缺陷，从而能广泛应用于互联网平台对加盟方服务质量的等级评价。
[0005]本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：
[0006]本专利技术一种综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法的特点是按如下步骤进行：
[0007]步骤1、建立评价要素指标体系：
[0008]设置加盟方的评价指标并作为评价要素，记为U＝{U1,U2,
…
,U
i
,U
j
,
…
,U
n
}，其中，U
i
表示第i个评价指标，U
j
表示第j个评价指标，n表示评价指标数量，i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,n；
[0009]步骤2、采用三角模糊数计算主观权重：
[0010]步骤2.1、建立三角模糊判断矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
，其中，a
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性比较的判断结果，并有：a
ij
＝[l
ij
,m
ij
,u
ij
]；l
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的最低值，m
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的中值，u
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的最高值，且a
ij
＝a
ij
‑1[l
ij
,m
ij
,u
ij
]；
[0011][0012]式(1)中，H表示评判专家的人数，a
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性的判断结果，且a
ijh
＝[l
ijh
,m
ijh
,u
ijh
]，l
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的最低值，m
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的中值，u
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的最高值；
[0013]步骤2.2、利用式(2)构造模糊评价因子矩阵E：
[0014][0015]步骤2.3、利用式(3)计算调整判断矩阵Q：
[0016][0017]步骤2.4、将所述调整判断矩阵Q转换为对角线元素为“1”的判断矩阵A
′
＝(a
′
ij
)
n
×
n
，其中，a
′
ij
表示判断矩阵A
′
中的第i行第j列元素，且a
′
ij
＝1/a
′
ji
；q
ij
表示调整判断矩阵Q中的第i行第j列元素，q
jj
表示调整判断矩阵Q中的第j行第j列元素，a
′
ji
表示判断矩阵A
′
中的第j行第i列元素；
[0018]步骤2.5、用相容矩阵分析法对判断矩阵A
′
进行变换，得到相容矩阵B＝(b
ij
)
n
×
n
，其中，b
ij
表示相容矩阵B中的第i行第j列元素，且a
′
ik
表示判断矩阵A
′
中的第i行第k列元素，a
′
kj
表示判断矩阵A
′
中的第k行第j列元素；k＝1,2,
…
,n；且B满足一致性条件b
ij
＝b
ik
×
b
kj
，b
ij
＝1/b
ji
；b
ik
表示相容矩阵B中的第i行第k列元素；b
kj
表示相容矩阵B中的第k行第j列元素；b
ji
表示相容矩阵B中的第j行第i列元素；
[0019]步骤2.6、利用式(4)计算第i个评价指标U...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合置权模糊评判的互联网平台加盟方评级方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、建立评价要素指标体系：设置加盟方的评价指标并作为评价要素，记为U＝{U1,U2,
…
,U
i
,U
j
,
…
,U
n
}，其中，U
i
表示第i个评价指标，U
j
表示第j个评价指标，n表示评价指标数量，i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,n；步骤2、采用三角模糊数计算主观权重：步骤2.1、建立三角模糊判断矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
，其中，a
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性比较的判断结果，并有：a
ij
＝[l
ij
,m
ij
,u
ij
]；l
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的最低值，m
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的中值，u
ij
表示第i个评价指标U
i
和第j个评价指标U
j
重要性判断结果的最高值，且a
ij
＝a
ij
‑1[l
ij
,m
ij
,u
ij
]；式(1)中，H表示评判专家的人数，a
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性的判断结果，且a
ijh
＝[l
ijh
,m
ijh
,u
ijh
]，l
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的最低值，m
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的中值，u
ijh
表示第h位评判专家给出的重要性判断结果的最高值；步骤2.2、利用式(2)构造模糊评价因子矩阵E：步骤2.3、利用式(3)计算调整判断矩阵Q：步骤2.4、将所述调整判断矩阵Q转换为对角线元素为“1”的判断矩阵A
′
＝(a
′
ij
)
n
×
n
，其中，a
′
ij
表示判断矩阵A
′
中的第i行第j列元素，且a
′
ij
＝1/a
′
ji
；q
ij
表示调整判断矩阵Q中的第i行第j列元素，q
jj
表示调整判断矩阵Q中的第j行第j列元素，a
′
ji
表示判断矩阵A
′
中的第j行第i列元素；步骤2.5、用相容矩阵分析法对判断矩阵A
′
进行变换，得到相容矩阵B＝(b
ij
)
n
×
n
，其中，b
ij
表示相容矩阵B中的第i行第j列元素，且a
′
ik
表示判断矩阵A
′
中的第i行第k列元素，a
′
kj
表示判断矩阵A
′
中的第k行第j列元素；k＝1,2,
…
,n；且B满足一致性条件b
ij
＝b
ik
×
b
kj
，b
ij
＝1/b
ji
；b
ik
表示相容矩阵B中的第i行第k列元素；b
kj
表示相容矩阵B中的第k行第j列元素；b
ji
表示相容矩阵B中的第j行第i列元素；步骤2.6、利用式(4)计算第i个评价指标U
i
的主观权重w
i
：
式(4)中，b
ik
表示相容矩阵B中的第i行第k列元素；步骤3、使用CRITIC权重法，计算第i个评价指标U
i
的主观权重β
i
：步骤3.1、采集m个加盟方的n个评价指标并构成原始指标数据矩阵其中，x
nm
表示指标数据矩阵X中的第n行第m列元素；步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，王聪，吴成，汪银，谢宇晗，侯杰文，夏娜，金兢，
申请(专利权)人：安徽帅尔信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：