【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法。
技术介绍
1、随着互联网和无线通信技术的迅速发展,电子商务已成为一种新兴的商业模式。近年来,跨境电子商务迅速发展成为一种流行的贸易形式。与传统电子商务相比,跨境电子商务的覆盖面很大,涉及各种问题,运作环境复杂。
2、跨境电子商务的供应商主要由大量中小型企业组成,现有跨境电商平台对于供应商的评估通常基于单一指标，通常依靠累积买方评价评估供应商，无法对供应商进行综合评估，无法挖掘有价值的企业特征，导致对于供应商评估结果的准确性较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于解决上述
技术介绍
的问题，而提出一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、本专利技术实施例提供了一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，所述方法包括：
4、获取跨境电商平台中目标供应商的运营数据，根据相似度合并所述运营数据中重复的数据得到待处理数据；所述运营数据包括电商交易数据、资产信贷数据和企业基本数据；
5、将所述待处理数据使用预设时间窗口分割为多个时间段的目标子数据，针对每一目标子数据，根据预设指标将该目标子数据转化为三角模糊数向量；
6、按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到所述目标供应商的比较矩阵；
7、根据所述比较矩阵确定所述目标供应商的第一最佳运营状态和第一最差运营状态，根据所述第一最佳运营状态和
8、自适应调节所述第一评价向量中的各评价值，得到第二评价向量，根据所述第二评价向量计算所述目标供应商的综合评分。
9、可选地，根据相似度合并所述运营数据中重复的数据得到待处理数据包括：
10、根据数据的所有者将所述运营数据划分为参考数据和待调整数据；
11、删除所述待调整数据中与所述参考数据的相似度大于第一预设阈值的数据，得到简化数据；
12、将所述简化数据和所述参考数据合并作为所述待处理数据。
13、可选地，按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到所述目标供应商的比较矩阵包括：
14、按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到初始矩阵；初始矩阵行向量的各元素为同一时间段内不同预设指标的三角模糊数；初始矩阵列向量的各元素为同一预设指标在不同时间段内的三角模糊数；
15、根据预设第一加权系数计算所述初始矩阵中每一元素的评分值，得到评分值矩阵；
16、针对每一评分值，根据所在行向量计算该评分值的第一权重；
17、针对每一评分值，根据所在列向量计算该评分值的第二权重；
18、针对每一评分值，使用对应的第一权重和第二权重对该评分值进行组合加权，得到比较矩阵。
19、可选地，针对每一评分值，根据所在行向量计算该评分值的第一权重具体为：
20、
21、其中，αij为第i行第j列的第一权重，fij为第i行第j列的评分值，n为第i行元素总数。
22、可选地，针对每一评分值，根据所在列向量计算该评分值的第二权重包括：
23、针对每一评分值，计算所在列向量中各元素的第一评分平均值，根据第一评分平均值计算该列向量中各元素的第一评分标准偏差，计算所在行向量中各元素的第二评分平均值，根据第二评分平均值计算该行向量中各元素的第二评分标准偏差；
24、计算第二权重：
25、
26、βij为第i行第j列的第二权重，σi为第i行的第二评分标准偏差，σj为第j列的第一评分标准偏差，为第i行的第二评分平均值，为第j列的第一评分平均值，n和m分别为第i行和第j列的元素总数。
27、可选地，根据所述比较矩阵确定所述目标供应商的第一最佳运营状态和第一最差运营状态包括：
28、分别确定所述比较矩阵中各列向量的最大元素和最小元素，将各列向量的最大元素组合为向量作为第一最佳运营状态，将各列向量的最小元素组合为向量作为第一最差运营状态。
29、可选地，根据所述第一最佳运营状态和所述第一最差运营状态，计算每一目标子数据对应时间段内，所述目标供应商当前运营状态与所述第一最佳运营状态的相似度作为评价值包括：
30、针对所述比较矩阵中每一行向量，计算该行向量与第一最佳运营状态的欧氏距离作为正向距离，计算该行向量与第一最差运营状态的欧氏距离作为负向距离；每一行向量对应一段时间的运营状态；
31、根据正向距离和负向距离计算每一行向量的评价值：
32、
33、si为第i行的评价值，为第i行的负向距离，为第i行的正向距离。
34、可选地，所述综合评分包括第一评分和第二评分；自适应调节所述第一评价向量中的各评价值，得到第二评价向量，根据所述第二评价向量计算所述目标供应商的综合评分包括：
35、确定目标评价值与所述第一评价向量中其他的各评价值之间的平均偏差；所述目标评价值为所述第一评价向量中任意一个评价值；
36、通过平均偏差补偿所述目标评价值，得到第二评价向量；
37、将所述第二评价向量映射到目标坐标系，拟合得到目标函数；所述目标坐标系以时间为横坐标，以评价值为纵坐标；
38、计算所述第二评价向量对应坐标与所述目标函数之间的偏差和作为第一评分；
39、计算所述目标函数的增长率作为第二评分。
40、本专利技术的有益效果：
41、本专利技术实施例提供了一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，获取跨境电商平台中目标供应商的运营数据，根据相似度合并运营数据中重复的数据得到待处理数据；运营数据包括电商交易数据、资产信贷数据和企业基本数据；将待处理数据使用预设时间窗口分割为多个时间段的目标子数据，针对每一目标子数据，根据预设指标将该目标子数据转化为三角模糊数向量；按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到目标供应商的比较矩阵；根据比较矩阵确定目标供应商的第一最佳运营状态和第一最差运营状态，根据第一最佳运营状态和第一最差运营状态，计算每一目标子数据对应时间段内，目标供应商当前运营状态与第一最佳运营状态的相似度作为评价值，得到目标供应商的第一评价向量；自适应调节第一评价向量中的各评价值，得到第二评价向量，根据第二评价向量计算目标供应商的综合评分。对目标供应商的电商交易数据、资产信贷数据和企业基本数据进行综合评价，采用三角模糊评价法动态评估目标供应商的。
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1.一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，根据相似度合并所述运营数据中重复的数据得到待处理数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到所述目标供应商的比较矩阵包括：
4.根据权利要求3所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，针对每一评分值，根据所在行向量计算该评分值的第一权重具体为：
5.根据权利要求3所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，针对每一评分值，根据所在列向量计算该评分值的第二权重包括：
6.根据权利要求3所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，根据所述比较矩阵确定所述目标供应商的第一最佳运营状态和第一最差运营状态包括：
7.根据权利要求6所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，根据所述第一最佳运营状态和所述第一最差运营状态，计算
8.根据权利要求7所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，所述综合评分包括第一评分和第二评分；自适应调节所述第一评价向量中的各评价值，得到第二评价向量，根据所述第二评价向量计算所述目标供应商的综合评分包括：
...【技术特征摘要】
1.一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，根据相似度合并所述运营数据中重复的数据得到待处理数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，按照时间顺序组合各三角模糊数向量得到所述目标供应商的比较矩阵包括：
4.根据权利要求3所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，针对每一评分值，根据所在行向量计算该评分值的第一权重具体为：
5.根据权利要求3所述的一种跨境电商平台供应商选择的综合评估方法，其特征在于，针对每一评分值，根据所在列向量计算该评分值的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘森磊，庄梓炀，
申请(专利权)人：深圳市瀚力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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