情報(bào)雜志2006年第9期　　　　　　　　　　　　　　　　　　J o ur nal of Inf or m a ti o n No. 9,2006基于R 型系統(tǒng)聚類(lèi)的網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化Index Op

情報(bào)雜志2006年第9期　　　　　　　　　　　　　　　　　　J o ur nal of Inf or m a ti o n No. 9,2006

基于R 型系統(tǒng)聚類(lèi)的網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化

Index Optimization of Website Q uality Synthesis Evaluation B ased on R -Hierarchical Clustering

3

陳梅梅　鄭建國(guó)

(東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院　上海　200051)

摘　要　高質(zhì)量商務(wù)網(wǎng)站是成功開(kāi)展電子商務(wù)的關(guān)鍵, ; 應(yīng)用R 型系統(tǒng)聚類(lèi)算法解決描述性指標(biāo)項(xiàng)的選擇和優(yōu)化問(wèn)題, , 以理論和仿真實(shí)例證明該算法的合理性和有效性。關(guān)鍵詞　商務(wù)網(wǎng)站　評(píng)價(jià)指標(biāo)　R 年12月李中海等從工效學(xué)角度按用戶使用商務(wù)網(wǎng)站的邏輯過(guò)程設(shè)計(jì)的網(wǎng)上商店設(shè)計(jì)的工效學(xué)標(biāo)準(zhǔn), 其中包括商品瀏覽、商品信息、購(gòu)物車(chē)、注冊(cè)和付款、服務(wù)和支持五個(gè)指標(biāo)項(xiàng)[6]; 王偉軍認(rèn)為對(duì)于商業(yè)性電子商務(wù)網(wǎng)站而言, 應(yīng)包括技術(shù)、界面、功能、客戶服務(wù)、信息、業(yè)績(jī)等指標(biāo)[1]。

J o ur nal of Inf or m a ti o n No. 9, 2006

情報(bào)雜志2006年第9期　　　　　　　　　　　　　

礎(chǔ)上, 初步分解出了商務(wù)效用、商務(wù)信息、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、系統(tǒng)可用性、系統(tǒng)效率5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和28個(gè)二級(jí)指標(biāo), 具體如圖1所示[2]。

1功能全面性2交互性3功能方便性4服務(wù)個(gè)性化5商業(yè)信用度6經(jīng)營(yíng)資質(zhì)7信息準(zhǔn)確性8信息權(quán)威性9信息形式多樣性信息全面性11內(nèi)容獨(dú)特性13信息時(shí)效性

14檢索方式多樣化15檢索有效性16版本國(guó)際化17用戶界面友好18設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)規(guī)范性19創(chuàng)意獨(dú)特性

的調(diào)整。只有采用“灰箱評(píng)價(jià)”的方法, 即指標(biāo)項(xiàng)選擇應(yīng)同時(shí)考慮網(wǎng)站商務(wù)功能的效用性和系統(tǒng)性能兩方面因素, 才能構(gòu)建對(duì)商務(wù)網(wǎng)站維護(hù)管理有價(jià)值的全面的質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?！?. 2　科學(xué)性原則　科學(xué)性原則不僅要求指評(píng)價(jià)指標(biāo)含義準(zhǔn)確、嚴(yán)密、客觀, 還應(yīng)選擇科學(xué)的指標(biāo)優(yōu)化方法解決等價(jià)指標(biāo)項(xiàng)或相關(guān)指標(biāo)項(xiàng)對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果造成的影響。

　2. 3　可行性原則　全面的指標(biāo)體系并非便于數(shù)據(jù)采集和處理。所以, 指標(biāo)優(yōu)化中還要考慮適當(dāng)減少指標(biāo)項(xiàng)數(shù)量或采用簡(jiǎn)單且相關(guān)數(shù)據(jù)易獲得的指標(biāo)項(xiàng), 避免使用過(guò)多指標(biāo)項(xiàng)導(dǎo)致評(píng)價(jià)中大量計(jì)算處理的情況。

3　基于R 型系統(tǒng)聚類(lèi)法的指標(biāo)優(yōu)化算法

—商務(wù)效用U 1—商信息U 2通常, 成分分析的方法, , , 據(jù)此計(jì)算出相應(yīng)的新指標(biāo)值, 因此, 主成分分析法不適宜描述性指標(biāo)的簡(jiǎn)化問(wèn)題, 且并未真正減少計(jì)算量從而簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)處理過(guò)程; 此外, 提取出的主成分不一定具有準(zhǔn)確的實(shí)際含義, 又增加了評(píng)價(jià)結(jié)果解析的難度, 不適合采用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法。

系統(tǒng)聚類(lèi)是把N 個(gè)對(duì)象看成N 個(gè)類(lèi), 類(lèi)間相關(guān)系數(shù)為R , 選擇相關(guān)系數(shù)最大的兩類(lèi)合并為一類(lèi), 直至所有類(lèi)聚為一類(lèi)。利用R 型系統(tǒng)聚類(lèi)法對(duì)指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行聚類(lèi)的方法是通過(guò)分析聚類(lèi)過(guò)程并根據(jù)精度要求最終確定分為幾大類(lèi)指標(biāo), 選取各大類(lèi)中的典型指標(biāo)來(lái)代替該類(lèi)原來(lái)的多個(gè)指標(biāo), 從而達(dá)到簡(jiǎn)化觀測(cè)指標(biāo)而又不損失原指標(biāo)反映主要信息以客觀衡量評(píng)價(jià)對(duì)象的目的。

假設(shè)有p 個(gè)指標(biāo)u 1, u 2, …, u p ; 有N 位專(zhuān)家對(duì)各指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)進(jìn)行評(píng)分, 則基于R 型系統(tǒng)聚類(lèi)法的指標(biāo)優(yōu)化算法具體如下:

步驟一:采用專(zhuān)家評(píng)價(jià)法求相關(guān)系數(shù)矩陣R =(R ij )

N —網(wǎng)站設(shè)計(jì)U 320欄目新穎性

21網(wǎng)站結(jié)構(gòu)清楚性22頁(yè)面風(fēng)格統(tǒng)一性23圖文色彩協(xié)調(diào)性24系統(tǒng)穩(wěn)定性25兼容性26系統(tǒng)安全性27系統(tǒng)自適應(yīng)性

—系統(tǒng)可用性U 4—系統(tǒng)效率U 528系統(tǒng)快捷性

圖1　商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)項(xiàng)

據(jù)圖1可知, 商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)項(xiàng)中只有系統(tǒng)快捷性可以通過(guò)觀測(cè)、統(tǒng)計(jì)獲得的響應(yīng)時(shí)間等數(shù)值型的指標(biāo)來(lái)反映, 絕大部分指標(biāo)屬于描述型指標(biāo), 所以無(wú)法利用主成分分析法解決指標(biāo)項(xiàng)優(yōu)化問(wèn)題。初步確定的指標(biāo)項(xiàng)或多或少存在相關(guān)性, 為避免重復(fù)設(shè)計(jì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性, 同時(shí), 達(dá)到減少指標(biāo)數(shù)以簡(jiǎn)化指標(biāo)體系、提高評(píng)價(jià)過(guò)程效率的目的, 本文擬采用R 型系統(tǒng)聚類(lèi)法對(duì)初步確定的28個(gè)商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行優(yōu)化。

利用R 型系統(tǒng)聚類(lèi)方法優(yōu)化指標(biāo)項(xiàng)的方法和步驟如下:　4. 1　計(jì)算相關(guān)系數(shù)　28項(xiàng)指標(biāo)自成一類(lèi), 共28個(gè)類(lèi); 通常利用最小距離法計(jì)算類(lèi)間相關(guān)系數(shù)R

, 即以一類(lèi)中各指標(biāo)與另一類(lèi)中各指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)的最小值為類(lèi)間相關(guān)系數(shù)?？紤]本指標(biāo)體系中描述性指標(biāo)為主的特點(diǎn), 本文將采用專(zhuān)家評(píng)分法首先得到各類(lèi)間相關(guān)性得分, 通過(guò)計(jì)算算術(shù)平均值得到各小類(lèi)之間的相關(guān)系數(shù)

R ij , 最終得到相關(guān)系統(tǒng)矩陣R , 其圖例如表1所示。

表1　相關(guān)系統(tǒng)矩陣R 圖例

p ×p (其中

∑r

N

ij

R ij =) ;

步驟二:在相關(guān)系數(shù)矩陣R 中的非對(duì)角元素中, 按最大元素法找到的最大元素R ij 所在行與列的指標(biāo)聚為新的一類(lèi), 同時(shí)p

=p -1;

步驟三:按取小的方法計(jì)算新類(lèi)與其他指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù), 如u 1和u 2聚為新類(lèi), 則R i , 12=min (R i 1, R i 2) (其中i =3, 4, …,

p ) ;

步驟四:判斷當(dāng)前指標(biāo)個(gè)數(shù), 如p ≠1, 重復(fù)步驟二, 直至將所有指標(biāo)都聚成一類(lèi)為止;

步驟五:畫(huà)出聚類(lèi)譜圖, 分析圖譜中聚類(lèi)過(guò)程出現(xiàn)的跳躍點(diǎn), 根據(jù)需要確定聚為M 類(lèi);

步驟六:計(jì)算M 個(gè)類(lèi)中各指標(biāo)的相關(guān)指數(shù)R j =

m j 為指標(biāo)u j 所在類(lèi)的指標(biāo)個(gè)數(shù);

2

r 2

m j -1

, 其中

u 1

u 1u 2

u 2r 12

………1

u 28r 128r 228

1

1

步驟七:在M 個(gè)新類(lèi)中分別取最大相關(guān)指數(shù)所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)為此類(lèi)的典型指標(biāo)。

4　商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化的算例

…

u 28

…1

　4. 2　進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)　找出最大值對(duì)應(yīng)的兩類(lèi)記為新的一類(lèi); 在合并后的27類(lèi)中重復(fù)這一過(guò)程, 直至聚類(lèi)結(jié)束。

　4. 3　分析聚類(lèi)過(guò)程, 確定聚幾大類(lèi)　分析同類(lèi)指標(biāo)間相關(guān)系

根據(jù)商務(wù)網(wǎng)站的特點(diǎn), 在深入分析商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)價(jià)目標(biāo)基

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情報(bào)雜志2006年第9期　　　　　　　　　　　　　　　　　　J o ur nal of Inf or m a ti o n No. 9,2006

數(shù)的變異情況, 發(fā)現(xiàn)幾個(gè)跳躍點(diǎn)則可考慮分為幾大類(lèi)。整個(gè)聚類(lèi)過(guò)程如圖2所示, 其中橫坐標(biāo)上的數(shù)字分別對(duì)應(yīng)圖1中28個(gè)二級(jí)指標(biāo)項(xiàng),

縱坐標(biāo)表示類(lèi)間相關(guān)系數(shù)的距離。

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級(jí)指標(biāo)項(xiàng)聚為12類(lèi), 此時(shí)類(lèi)間相關(guān)系數(shù)的最小距離小于0. 075, 結(jié)果如下:R 1:12、18、28; R 2:21、22、23; R 3:17; R 4:4、11、19; R 5:20; R 6:24、25; R 7:26; R 8:1、3、9、10、14、27; R 9:5、6、8、15; R 10:16; R 11:7、13; R 12:2。

　4. 4　計(jì)算相關(guān)指數(shù), 選擇典型指標(biāo)　計(jì)算每一指標(biāo)與同類(lèi)其它指標(biāo)的相關(guān)指數(shù)(即相關(guān)系數(shù)的平方) 的平均數(shù)R 2, 然后在12類(lèi)指標(biāo)中分別取R 最大值所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)為此類(lèi)的典型指標(biāo), 得到商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)具體見(jiàn)表3

。

2

5　結(jié)　論

為構(gòu)建一套用于商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量鑒定和診斷的評(píng)價(jià)的全面、科學(xué)且可行的指標(biāo)體系, 為商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)提供參考, 本文在前期的以商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)價(jià)為目的的指標(biāo)體系研究基礎(chǔ)上, 重點(diǎn)利用R 型系統(tǒng)聚類(lèi)法解決描述性指標(biāo)項(xiàng)的選擇和優(yōu)化問(wèn)題, 以避免指標(biāo)項(xiàng)之間存在的相關(guān)、重復(fù)甚至矛盾的情況。

針對(duì)本指標(biāo)體系中評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的主觀性和模糊性特點(diǎn), 采用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法對(duì)國(guó)內(nèi)某知名BtoC 商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià), 最終評(píng)價(jià)向量B ={0.3147,0. 3147,0. 3035,010671}, 評(píng)價(jià)等級(jí)為較好, 與實(shí)際情況相符合, 驗(yàn)證了指標(biāo)體系的科學(xué)性, 從而說(shuō)明了R 型系統(tǒng)聚類(lèi)算法在優(yōu)化描述性指標(biāo)為主的指標(biāo)體系方面的有效性。今后擬在模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果基礎(chǔ)上通過(guò)逆診斷發(fā)現(xiàn)商務(wù)網(wǎng)站有待改進(jìn)的質(zhì)量問(wèn)題, 以進(jìn)一步驗(yàn)證經(jīng)該優(yōu)化方法得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)在指導(dǎo)商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量改進(jìn)方面的有效性。

學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) ,2003; (10)

(責(zé)編:梅王京)

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