典型文献
基于混合交叉赋权的多属性电商信用评价模型
文献摘要：
针对电商平台交易信用评价不全面、线上交易质量不高等问题,本文提出涵盖商品信息、用户交易评价信息、服务质量、商户资质4个维度的电商信用评价体系,构建基于信息因子修正的多属性电商信用评价模型.模型引入改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)法,实现指标的客观赋权,构建信息因子修正G1赋权,得到主客观混合交叉权重.采用VIKOR法,解决了最大群体效用和最小个体遗憾问题,有效提升交易成功率和平台用户粘性.案例分析表明,与其它评价模型相比,所提模型在综合性及决策灵活性方面表现更优.
文献关键词：
电商信用;改进CRITIC;G1;混合交叉权重;VIKOR
中图分类号：
作者姓名：
鲁佳俐;倪静
作者机构：
上海理工大学管理学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]鲁佳俐;倪静-.基于混合交叉赋权的多属性电商信用评价模型)[J].智能计算机与应用,2022(02):6-12,17
A类：
混合交叉权重
B类：
混合交叉赋权,多属性,电商信用,信用评价模型,电商平台,平台交易,上交,商品信息,商户,资质,信用评价体系,CRITIC,Criteria,Importance,Though,Intercriteria,Correlation,客观赋权,G1,主客观,VIKOR,大群体,遗憾,易成,用户粘性
AB值：
0.401822
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