特征加權(quán)KNN分類算法在跨境電商人才培養(yǎng)中的應(yīng)用

劉婉瑩

摘 要： 隨著全球化的不斷深化，跨境電子商務(wù)已成為某些行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力，社會(huì)需要更多的專業(yè)人才。為了有效提高人才培養(yǎng)的綜合水平，需要根據(jù)企業(yè)的要求，建立跨境電商人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)模型。調(diào)研了企業(yè)對(duì)跨境電商人才的不同素質(zhì)特征的認(rèn)同度，采用AHP算法對(duì)這些特征在跨境電商人才的培養(yǎng)過(guò)程中的重要程度進(jìn)行定量分析，得到對(duì)不同特征的權(quán)重值，進(jìn)行KNN算法的分類，建立對(duì)跨境電商人才的評(píng)估模型，為跨境電商人才培養(yǎng)提供有益參考。

關(guān)鍵詞： 跨境電商; AHP算法; 權(quán)重值; KNN算法

中圖分類號(hào)： TP391 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： With the deepening of globalization， cross-border e-commerce has become a new driving force for the transformation and development of certain industries， and the society needs more professional talents. In order to effectively improve the comprehensive level of talent training， it is necessary to establish cross-border e-commerce talent training standards and evaluation models according to the requirements of enterprises. This paper investigates the degree of recognition of different quality characteristics of cross-border e-commerce talents， uses AHP algorithm to quantitatively analyze the importance of these features in the training process of cross-border e-commerce talents， and obtains weight values for different characteristics. The classification of the KNN algorithm is carried out to establish an evaluation model for cross-border e-commerce talents， which provides a useful reference for the training of cross-border e-commerce talents.

Key words： cross-border e-commerce; AHP algorithm; weight value; KNN algorithm

0 引言

近年來(lái)，跨境電商企業(yè)對(duì)跨境電商人才的需求越來(lái)越迫切，同時(shí)要求也越來(lái)越高，跨境電商人才不僅僅需要熟知外貿(mào)專業(yè)，往往還需要明晰商品優(yōu)劣勢(shì)，熟練把握商品競(jìng)品分析，能嫻熟使用電商平臺(tái)把公司產(chǎn)品銷售到海外市場(chǎng)[1]。在實(shí)際跨境電商人才培養(yǎng)過(guò)程中，缺乏對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，沒(méi)有統(tǒng)一的跨境電商人才評(píng)估模型用于專業(yè)人才的評(píng)估和培養(yǎng)，導(dǎo)致跨境電商人才的培養(yǎng)方式不明確，培養(yǎng)目標(biāo)較為模糊，培養(yǎng)層次無(wú)法具體化。上述各種因素阻礙了跨境電商行業(yè)的發(fā)展[2-4]。

針對(duì)跨境電商人才培養(yǎng)階段各種技能所占權(quán)重不一樣的狀況，在已有的調(diào)研基礎(chǔ)上，找出跨境電商人才培養(yǎng)所需要的各維度素質(zhì)。使用層次分析法（AHP）確定不同特征對(duì)跨境電商人才培養(yǎng)的重要程度的權(quán)重值。提出了一種跨境電商特征加權(quán)的KNN分類算法（AHP_KNN算法），用于跨境電商人才的培養(yǎng)模型中，預(yù)估不同跨境電商人才的等級(jí)，以期能夠?qū)缇畴娚倘瞬诺牡燃?jí)進(jìn)行評(píng)估。

1 AHP_KNN跨境電商人才培養(yǎng)模型設(shè)計(jì)

總體而言，企業(yè)對(duì)跨境電商人才的要求如下：首先，跨境電商人才應(yīng)具備一定的商務(wù)英語(yǔ)應(yīng)用能力，使他們能夠熟練地運(yùn)用英語(yǔ)進(jìn)行商務(wù)談判，正確地描述產(chǎn)品，完成跨文化商務(wù)溝通;第二，在進(jìn)行跨境貿(mào)易往來(lái)的同時(shí)，他們能夠有效地分析英文網(wǎng)站上的相關(guān)報(bào)告，從而獲得相關(guān)商品的貿(mào)易信息，更好地開(kāi)展實(shí)際工作;第三，跨境電商人才應(yīng)具備電子商務(wù)應(yīng)用能力，在電子商務(wù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，除了進(jìn)行業(yè)務(wù)談判外，他們還必須在發(fā)布相關(guān)信息的同時(shí)處理商品，推廣和管理網(wǎng)上商店，并有效地實(shí)現(xiàn)在線交易和分銷管理，相關(guān)跨境電商人員應(yīng)該對(duì)該過(guò)程和基礎(chǔ)工作有清晰的認(rèn)識(shí)，并提高管理水平和綜合素質(zhì);第四，跨境電商人才應(yīng)具備電子商務(wù)操作能力和國(guó)際貿(mào)易水平，尤其是B2B和B2C等在線交易平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理，此外，跨境電商人才還需要借助相應(yīng)的搜索引擎有效地開(kāi)發(fā)潛在客戶，整合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)向客戶推送更多相關(guān)有用信息，并最終完成外貿(mào)運(yùn)作;最后，跨境電商人才應(yīng)具備網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷能力，根據(jù)市場(chǎng)需求選擇合適的商品進(jìn)行采購(gòu)，分析客戶的實(shí)際需求，有效開(kāi)拓海外的零售市場(chǎng)，并通過(guò)深度的分析解決具體問(wèn)題，調(diào)查、分析并處理貿(mào)易活動(dòng)。

1.1 跨境電商人才特征權(quán)重

經(jīng)過(guò)大量的文獻(xiàn)調(diào)研，在文獻(xiàn)[5]中，對(duì)跨境電商人才具有的素質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)的分析，這些具體的特征如表1所示。

從表1中可以看出，從事跨境電商貿(mào)易的公司對(duì)跨境電商人才具備的素質(zhì)特征認(rèn)同度是不一樣的，其中最認(rèn)同的是“外文溝通能力”，最不認(rèn)同的就是“國(guó)際貿(mào)易法規(guī)熟悉度”，手動(dòng)剔除重要程度低于60%的特征，剩下的特征有10個(gè)，它們分別是：A1“外文讀寫應(yīng)用能力”，A2“外文溝通能力”，A3“店鋪商品設(shè)計(jì)能力”，A4“在線交易流程熟悉度”，A5“客戶服務(wù)能力”，A6“外貿(mào)流程熟悉度”，A7“海外零售市場(chǎng)敏銳度”，A8“網(wǎng)絡(luò)渠道營(yíng)銷能力”，A9“良好的心理素質(zhì)”和A10“團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力”。A1～A10特征值在跨境電商人才培養(yǎng)算法模型中所占的權(quán)重值是不一樣的，這些可以從認(rèn)同度上反映出來(lái)，可以采用AHP算法[6]量化不同特征的權(quán)重值。

在AHP算法中，需要比對(duì)任意兩個(gè)特征之間的重要程度，而且判斷矩陣對(duì)稱位置上的元素乘積恒為1，本文選用的比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

運(yùn)用表2的判斷矩陣的比對(duì)方法，對(duì)A1～A10這10個(gè)特征進(jìn)行判斷，得到的判斷矩陣如表3所示。

1.2 KNN分類算法

k最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法[7]，簡(jiǎn)稱KNN分類算法，是一個(gè)理論、應(yīng)用中比較成熟的分類算法，其主要算法思路是：對(duì)于一個(gè)給定的樣本，如果在特征空間中有k個(gè)已標(biāo)記的樣本與之最鄰近，那么該樣本的標(biāo)簽隸屬于k個(gè)已標(biāo)記樣本中占多數(shù)數(shù)量的類別，即“服從多數(shù)”原則。在KNN算法中所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對(duì)象（基本上是手工標(biāo)注的標(biāo)簽數(shù)據(jù)）。該方法在分類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來(lái)決定待分樣本所屬的類別[8]。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決策時(shí)，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來(lái)確定所屬類別的，因此對(duì)于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)，KNN方法較其他方法更為適合。

KNN最鄰近規(guī)則，主要是根據(jù)已知的標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)對(duì)未知類別的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究[9]。主要判斷的思想是基于歐式距離計(jì)算待分類樣本與已知樣本之間的距離，選擇最鄰近距離的k個(gè)標(biāo)簽樣本，利用“服從多數(shù)”的原則，將待分類樣本標(biāo)記出類別，其中k值的選取很重要，理論上一般選取奇數(shù)值，便于樣本數(shù)據(jù)的分類[10]?？梢躁U釋KNN算法的大致思路，如圖1所示。

KNN算法的運(yùn)算步驟如下所示：

step.1——初始化距離為最大值;

step.2——計(jì)算未知樣本和每個(gè)訓(xùn)練樣本（已標(biāo)記的樣本）的距離dis;

step.3——得到目前k個(gè)最臨近樣本中的最大距離max_dis;

step.4——如果dis小于max_dis，則將該訓(xùn)練樣本作為k最近鄰樣本;

step.5——重復(fù)步驟2、3、4，直到未知樣本與給定的訓(xùn)練樣本之間的距離計(jì)算完;

step.6——計(jì)算在未知樣本的k個(gè)最近鄰樣本中不同類別所占的訓(xùn)練樣本數(shù)量;

step.7——選擇樣本數(shù)量最大的類別標(biāo)簽作為未知樣本的類別編號(hào)。

1.3 AHP_KNN算法

AHP_KNN算法集成了AHP和KNN算法，其主要思想是在計(jì)算未知樣本與已知標(biāo)簽的跨境電商人才樣本數(shù)據(jù)的距離過(guò)程中，加入不同特征權(quán)重對(duì)跨境電扇人才培養(yǎng)模型的影響，量化不同特征值對(duì)跨境電商人才分類的影響，然后利用KNN分類算法，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類研究，求出給定未知樣本的類別。AHP_KNN算法的具體步驟如下所示。

假定要對(duì)未知跨境電商樣本X進(jìn)行分類研究，這里的類別分為4大類，分別是“優(yōu)秀”、“良好”、“及格”和“不及格”，給定手工標(biāo)記的跨境電商樣本集合為Y，AHP_KNN算法首先要計(jì)算樣本X與集合Y樣本之間的距離，計(jì)算式如（4）。distance=∑10i=1Qi*（Xi-Y′ i）2

（4）式（4）中，Qi表示了不同特征的權(quán)重值，具體特征權(quán)重值如表4所示，Y′表示集合Y中的任意一個(gè)訓(xùn)練樣本。

然后根據(jù)輸入的k值，選擇與未知樣本距離最近的k個(gè)已知標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本，選擇數(shù)量最大的類別標(biāo)記未知樣本，即可得到未知樣本的類別[11-12]。AHP_KNN算法在計(jì)算未知樣本與已知樣本的距離過(guò)程中，區(qū)別對(duì)待每一維度的特征值。采用AHP算法量化出每一維度對(duì)于跨境電商人才的重要性權(quán)值，突出了不同維度的屬性對(duì)跨境電商人才素質(zhì)培養(yǎng)的不同重要程度，提高了使用KNN分類算法分類跨境電商人才的準(zhǔn)確度。

2 實(shí)驗(yàn)比對(duì)

實(shí)驗(yàn)的環(huán)境采用的是Windows10的操作系統(tǒng)，CPU型號(hào)為Intel（R） Core（TM） i7-8750H@2.20GHz 2.1GHz，內(nèi)存為8G，算法的實(shí)現(xiàn)采用的是基于scikit-learn框架的Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的。為了測(cè)試AHP_KNN算法模型相對(duì)傳統(tǒng)的KNN算法模型的準(zhǔn)確度，對(duì)陜西省10個(gè)高職學(xué)校國(guó)際貿(mào)易專業(yè)的2017、2018年應(yīng)屆畢業(yè)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類比對(duì)，經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)這10個(gè)學(xué)校2017、2018年國(guó)際貿(mào)易專業(yè)應(yīng)屆生有3 225人，其中2 560人找到了跨境電商相關(guān)工作，分別收集2 560人的特征A1“外文讀寫應(yīng)用能力”，A2“外文溝通能力”，A3“店鋪商品設(shè)計(jì)能力”，A4“在線交易流程熟悉度”，A5“客戶服務(wù)能力”，A6“外貿(mào)流程熟悉度”，A7“海外零售市場(chǎng)敏銳度”，A8“網(wǎng)絡(luò)渠道營(yíng)銷能力”，A9“良好的心理素質(zhì)”和A10“團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力”的得分，根據(jù)表現(xiàn)量化不同特征值的取值范圍[0，100]。本文跟蹤這2 560人所在企業(yè)近1-2年的評(píng)價(jià)，按照“優(yōu)秀”、“良好”、“及格”和“不及格”的類別進(jìn)行分類，得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

在實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，k值的選取分別為{3，5，7，9，11}，選定特定的k值后，為了防止數(shù)據(jù)樣本數(shù)量過(guò)小，容易生過(guò)擬合的現(xiàn)象，采用十字交叉[13]驗(yàn)證方法，每次隨機(jī)按照0.8的比例選取2048條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余的512條數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)進(jìn)行10次，取10次的驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度作為平均的準(zhǔn)確率，分別對(duì)AHP_KNN算法和傳統(tǒng)的KNN分類算法進(jìn)行比對(duì)，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

由表5可以看出，AHP_KNN算法相比KNN算法，在k取不同的值時(shí)，平均準(zhǔn)確度均高于KNN算法，其中平均準(zhǔn)確度最低高出了4.3%，最高為7.3%，顯示了AHP_KNN算法區(qū)別對(duì)待跨境電商人才特征的每一維度的特征值，采用AHP算法量化出每一維度對(duì)于跨境電商人才的重要性權(quán)值，進(jìn)行了定性和定量的分析，突出了不同維度的屬性對(duì)跨境電商人才素質(zhì)培養(yǎng)的不同重要程度，提高了使用KNN分類算法分類跨境電商人才的準(zhǔn)確度，在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)選擇分類k值為11可以達(dá)到最大的跨境電商人才分類準(zhǔn)確度97.1%，可以準(zhǔn)確預(yù)估跨境電商的人才等級(jí)。

3 總結(jié)

在深入分析了跨境電商企業(yè)對(duì)跨境電商人才具體需求的基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)研，獲得了跨境電商企業(yè)對(duì)跨境電商人才素質(zhì)不同維度的認(rèn)同度，手動(dòng)的特征篩選，選出對(duì)跨境電商人才特征認(rèn)同度最高的10個(gè)特征;采用AHP算法對(duì)不同的特征進(jìn)行了量化研究，得出不同的特征對(duì)跨境電商人才培養(yǎng)的權(quán)重值，將這些權(quán)重值應(yīng)用在KNN算法中，提出了AHP_KNN算法，主要用于對(duì)跨境電商人才的分類研究。經(jīng)過(guò)AHP_KNN算法與傳統(tǒng)的KNN算法的實(shí)驗(yàn)比對(duì)，顯示了AHP_KNN算法在跨境電商人才分類培養(yǎng)模型上的準(zhǔn)確度優(yōu)勢(shì)，能夠準(zhǔn)確預(yù)估跨境電商人才的等級(jí)，起到客觀評(píng)價(jià)的作用。

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（收稿日期： 2020.02.25）