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摘要：本论文浅析了目前国内C2C电子商务物流企业选择中有着的主要不足及其产生理由,目的是在此基础上提出解决不足的措施,构建一个C2C电子商务物流企业选择的系统模型。结合对国内外大量相关文献的探讨,本论文构建了一个物流企业评价指标模型,涉及五个指标,分别为、平均到达时间、丢失率、怎么写作态度及配送网点,对于物流企业五个指标数据直接采取信息熵策略获取指标权重,而对于定性的C2C电子商务卖家的需求则采取AHP层次浅析法获取其指标权重,将信息熵与AHP层次浅析法相结合确定各指标的综合权重,将计算得到的综合权重加权到原始决策矩阵中,以此改善传统的TOPSIS策略,有效的对物流企业进行选择,实验证明此策略有良好的可行性和有效性。同时本论文针对传统的AHP层次浅析法矩阵不满足一致性的不足进行了改善,提出了一种全面保留评分数据信息的权重浅析策略,使得AHP评分矩阵绝对满足一致性检验,简化了AHP层次浅析的计算历程。本论文提出的定性浅析和定量浅析相结合的物流企业选择策略,为C2C电子商务卖家选择最佳的物流企业提供了科学决策依据,降低了电子商务的物流配送风险,保证物流怎么写作和物流成本的高性价比。实际运用中可以根据实际情况扩展评价指标系统,结合现有C2C电子商务平台上的大量实时物流数据,将会获得更高的物流企业选择准确率。本论文提出的策略也适用于其他电子商务平台上的物流企业选择不足,事实上,本策略对其它供应链上的决策不足都有一定的论述作用和实用价值,同样可以作用于其他更加广泛的多目标决策不足。关键词：信息熵论文AHP层次浅析法论文TOPSIS策略论文
内容摘要4-5
Abstract5-9
第1章 导论9-26
1.1 探讨背景9-11
1.2 国内外探讨综述11-15
1.2.1 国外探讨综述11-14
1.2.2 国内探讨综述14-15
1.3 C2C电子商务物流15-20
1.3.1 C2C电子商务特点15-19
1.3.2 C2C电子商务物流19-20
1.4 电子商务物流行业近况20-22
1.5 C2C电子商务物流企业选择22-24
1.6 探讨的目的与作用24-26
第2章 改善的电子商务物流企业选择模型26-39
2.1 指标权重26-27
2.2 定量指标权重27-29
2.2.1 决策矩阵27-28
2.2.2 信息熵28
2.2.3 信息熵权重28-29
2.3 个性化权重的定性描述29-35
2.3.1 AHP层次浅析法29
2.3.2 AHP层次浅析法指标权重计算步骤29-33
2.3.3 改善的AHP层次浅析法33-35
2.4 指标综合加权权重35
2.5 改善的TOPSIS算法35-39
第3章 案例浅析——淘宝网39-46
3.1 淘宝网物流系统近况介绍39-42
3.2 实验数据42-46
3.2.1 物流企业怎么写作历史数据42-45
3.2.2 C2C卖家评分数据45-46
第4章 实验浅析46-60
4.1 传统TOPSIS策略46-47
4.2 信息熵加权TOPSIS策略47-49
4.2.1 信息熵加权TOPSIS策略历程及实验结果47-48
4.2.2 信息熵加权TOPSIS策略与传统TOPSIS策略比较48-49
4.3 改善的TOPSIS策略49-60
4.3.1 不同卖家、相同商品实验历程及结果比较49-55
4.3.2 相同卖家、不同商品实验历程及结果比较55-60
第5章 总结与展望60-63
5.1 总结60-61
5.2 展望61-63