基于大數(shù)據(jù)分析對電子商務(wù)評價體系的探索研究

孫江涵　李元斌　李偉

摘要：在互聯(lián)網(wǎng)時代不斷騰飛的背景下，電子商務(wù)開始盛行。近年來，各大電商平臺的競爭愈發(fā)激烈，各類網(wǎng)站的評價體系也隨之不斷更迭。為方便消費(fèi)者群體更加準(zhǔn)確地從大量信息評價中獲取有效信息，利用大數(shù)據(jù)分析，將定性分析與定量分析相結(jié)合，對當(dāng)前電子商務(wù)評價體系進(jìn)行探究，以找到適合的優(yōu)化途徑。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)? 評價體系

電子商務(wù)是以信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，以商品交換為中心的商務(wù)活動，也是當(dāng)前我國互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)最具前景的商業(yè)應(yīng)用之一。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）第45次發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至 2020年3月，我國網(wǎng)民規(guī)模為9.04億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)64.5%。龐大的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)群體構(gòu)成了中國蓬勃發(fā)展的消費(fèi)市場，用戶信用評價系統(tǒng)將商品、商家、消費(fèi)者與平臺緊緊相聯(lián)系。

1 當(dāng)前電商評價體系的現(xiàn)狀及問題分析

1.1 消費(fèi)者的身份認(rèn)證仍然存在缺陷

虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間容易給消費(fèi)者鑒別商家造成阻礙，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)交易時便容易出現(xiàn)欺騙行為。

1.2 信息過載易導(dǎo)致評價可信度降低

隨著人民消費(fèi)水平的不斷提升，網(wǎng)絡(luò)平臺的消費(fèi)額不斷提升，其評價信息也隨之增加，數(shù)量龐大的評價信息容易模糊消費(fèi)者視線，對產(chǎn)品遴選和考察不利。

1.3電子商務(wù)信用評價體系過于籠統(tǒng)

把商品質(zhì)量、收貨速度、賣家態(tài)度等影響消費(fèi)者滿意度的因素混為一談， 實(shí)際上這些因素在不同消費(fèi)者心中的地位是不同的， 且某些因素如收貨速度取決于物流而與賣家無關(guān)，所以針對幾個不同的關(guān)鍵影響因素分別評價，增加評價的檔次，以便消費(fèi)者選擇時對商品的認(rèn)識更加精準(zhǔn)，對賣家的評價也更為客觀。

2 針對電子商務(wù)評價體系的綜合性分析

以美國亞馬遜電商為例，針對平臺中部分商品的大量信息評價，在考慮文本評分和星級評分之間的相關(guān)性時，認(rèn)為對文本信息的挖掘十分必要，文本評論需要以更直觀的形式呈現(xiàn)，則應(yīng)將文本評論中包含的情感色彩進(jìn)行量化。

2.1 NLP文本量化

在對標(biāo)題中的文本評論進(jìn)行隨機(jī)觀察后，我們發(fā)現(xiàn)這些評論中包含的情感信息有較大的差異，基于word2vec的文本分類，具體方法如下：

2.2 評價最終得分計(jì)算

幫助評分的直接對象為文本評論，因此幫助評分對于文本評分的可信度非常重要。若其總票數(shù)過少，則無法用作判斷文本評分可信度。因此，僅針對總票數(shù)超過10的有效評論。綜合考慮有效票數(shù)，無用票數(shù)及其在總票數(shù)中的比例，得出以下公式：

其中，t1表示有效票數(shù)，t2表示無效票數(shù)，t表示總票數(shù)。

不同消費(fèi)者的評價可信度也不同，若評論總數(shù)一定，則確認(rèn)的購買者評論的數(shù)量越多，價值越大，即權(quán)重越高。因此，定義一個新的校正因子，用m'表示確認(rèn)購買者的評論數(shù)，m表示當(dāng)前產(chǎn)品中可用評論的總數(shù)，其計(jì)算公式為：

綜上，將評價得分融合更多的信息，提高評價得分的容錯率，用score_star表示星級評分值，用score_class表示評論值，則評價最終得分S為：

2.3 時間序列分析

為顯示產(chǎn)品聲譽(yù)的上升或下降趨勢，采用預(yù)測模型來預(yù)測下一時刻的產(chǎn)品綜合評分，在諸多預(yù)測模型中，我們選擇移動平均法。第二移動平均值可校正第一移動平均值的滯后誤差，第二個移動平均線的平均數(shù)為：

將時間序列設(shè)置為具有特定時期的直線趨勢，并按如下所示設(shè)置直線趨勢模型：

平滑指數(shù)的計(jì)算公式為：

3 優(yōu)化電商評價信息體系的可實(shí)施途徑

3.1 實(shí)施網(wǎng)絡(luò)用戶信息實(shí)名制，細(xì)化完善信用評價體系

一方面在商家及用戶進(jìn)行注冊個人賬戶時強(qiáng)制實(shí)行網(wǎng)絡(luò)實(shí)名制，杜絕不良商家的信用刷單行為，同時保證相關(guān)電商法律法規(guī)的完善，確保買賣雙方在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)交易中的真實(shí)性和可靠性。另一方面需依據(jù)不同用戶的信用評價進(jìn)行適當(dāng)?shù)臋n次劃分，將評價的含金量進(jìn)行量化，避免因?yàn)閭€人的偏激性評價而影響產(chǎn)品的整體信用評價水平。

3.2 建立平臺第三方評價團(tuán)隊(duì)，保障消費(fèi)者的合法權(quán)益

可對用戶的消費(fèi)行為和信用評價行為進(jìn)行監(jiān)測，建立第三方評價團(tuán)隊(duì)，其成員將主要由綜合信用較高的會員用戶組成。成員可自主對產(chǎn)品遞交試用申請，審核通過后，依據(jù)自身的試用測評報(bào)告做出中肯的評價，從而為消費(fèi)者提供較為可信的選購指南。

4 結(jié)語

總之，通過以上的研究和分析可以發(fā)現(xiàn)各類電商的信用評價體系基本能夠?yàn)橄M(fèi)者提供較為安全的交易環(huán)境，但也仍然存在著諸多不足與缺陷。本文主要分析了當(dāng)前電商評價體系中存在的問題，基于NLP文本量化、時間序列分析以及相關(guān)性分析等主要方法進(jìn)行深入研究，并有所針對地提出電商的優(yōu)化改進(jìn)措施。

參考文獻(xiàn)

[1]中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心（CNNIC）.第45次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》（全文）[R].中國網(wǎng)信網(wǎng).2020.04

[2]金麗麗，李成.C2C淘寶購物網(wǎng)站的信用評價系統(tǒng)研究[J].價值工程，2015（08）.

作者簡介

孫江涵，1999.10，女，漢，山東濰坊，本科，學(xué)生，研究方向：信息與計(jì)算科學(xué);李元斌，1999.05，男，漢，湖北黃岡，本科，學(xué)生，研究方向：電氣工程及其自動化;李偉，1999.07，男，漢，山西呂梁，本科，學(xué)生，研究方向：測控技術(shù)與儀器。

作者簡介

孫江涵，1999.10，女，漢，山東濰坊，本科，學(xué)生，研究方向：信息與計(jì)算科學(xué);李元斌，1999.05，男，漢，湖北黃岡，本科，學(xué)生，研究方向：電氣工程及其自動化;李偉，1999.07，男，漢，山西呂梁，本科，學(xué)生，研究方向：測控技術(shù)與儀器。