ILOWGA算子在B2C电商顾客满意度评价中的应用

"这篇论文是2013年发表在《宁夏大学学报（自然科学版）》第34卷第2期上的一篇自然科学类论文，由李贯峰、秦飞舟、纳利军和李萍合作撰写。文章探讨了如何在B2C电子商务环境中，针对顾客满意度评价的不确定性和模糊性，构建一个更加客观和精确的评价模型。" 文章提出了一种基于诱导的语言顺序加权几何平均（ILOWGA）算子的B2C电子商务顾客满意度评价方法。这种方法针对B2C电子商务的特性，解决了传统评价模型存在的问题，如主观偏见影响权重分配、模型复杂度高和计算量大等。通过引入ILOWGA算子，该模型能够处理语言变量的决策信息，并考虑了这些变量的顺序位置，从而提高评价的准确性和可靠性。 ILOWGA算子是一种处理模糊和不确定信息的工具，它结合了语言变量（例如，非常满意、满意、一般等）和它们在序列中的位置权重。在B2C电子商务顾客满意度评价中，这种算子能够更好地反映出顾客的真实感受和购物体验，帮助电子商务企业更准确地评估顾客满意度，进一步提升服务质量，提高竞争力。 论文首先阐述了当前B2C电子商务顾客满意度评价的挑战，如顾客反馈的主观性和模型的复杂性。然后，作者构建了一个包含多个层次和指标的评价指标体系，用于全面评估顾客满意度。利用ILOWGA算子，模型能够将这些语言变量转换为可量化数据，进行信息集结，最终得到顾客满意度的评价值。 通过理论分析和实例对比，研究发现，与传统的AHP、模糊综合评判法或神经网络法相比，ILOWGA算子的方法更能体现评价的客观性。这种方法简化了模型设计，降低了计算复杂性，适合在实际电子商务环境中应用。 关键词涉及了顾客满意度、诱导的语言顺序加权几何平均算子、评价模型以及B2C电子商务。文章的分类号表明，它涵盖了经济管理和信息科学的相关领域，文献标志码A表示这是一篇原创性研究论文。 这篇论文提供了一种创新的B2C电子商务顾客满意度评价方法，对于电商平台改进服务、优化客户体验具有重要的理论指导意义和实践价值。