C2C电商下属性权重不全的双边匹配多目标决策模型及其应用

属性权重信息不完全的双边匹配多目标决策模型的研究探讨了在C2C电子商务环境中，当商品属性权重信息存在不确定性时，如何有效地实现买卖双方之间的匹配问题。该研究由蒋忠中、盛莹和樊治平等人合作完成，他们主要关注于东北大学工商管理学院、理学院以及信息科学与工程学院的背景下，针对这种信息不完整的情况提出解决方案。 首先，研究者定义了C2C电子商务中商品属性权重信息不完全的双边匹配问题的数学模型，这是对传统双边匹配理论的一个扩展，它考虑了现实世界中信息不对称带来的复杂性。在这个模型中，买卖双方的目标不仅是最大化匹配度，还追求交易额的最大化，这就构成了一个多目标决策问题。 为了求解这个模型，研究者注意到这是一个特殊的多目标混合0-1整数二次规划模型，这意味着决策变量是离散的且目标函数包含二次项。因此，他们设计了一种针对性的求解策略，可能是通过改进的搜索算法或者优化技术来处理这些复杂性。 接着，通过一个实际的仿真实例，研究者展示了他们提出的模型和求解方法的有效性和可行性。这包括对模型预测的匹配结果和交易效果的定量分析，以及对模型在处理信息不完全情况下的稳健性的验证。 相比于先前的双边匹配研究，如文献中提到的基于约束满足问题的解决方案、评价属性满足程度的排序方法以及用户属性权重估计的应用，这项工作更深入地探讨了信息不完全对匹配效率的影响，为C2C电子商务平台提供了更为精确的策略支持。 该研究对于C2C电子商务平台提升服务质量，优化交易流程，以及在信息不对称环境下做出更好的决策具有重要的理论和实践意义。通过解决属性权重信息不完全的双边匹配问题，研究者们推动了电子商务领域中的匹配理论向更贴近实际商业场景的方向发展。