[发明专利]一种专业性购物网站设计评价方法

权利要求书

1.一种专业性购物网站设计评价方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)根据Robert Rubinoff所提出的基于用户体验的视觉模型，并立足于中国和美国政府网站评估体系建立专业性购物网站评价指标体系；

(2)针对步骤(1)中建立的评价指标体系，利用网络分析法程序确定指标权重；

(3)针对步骤(1)中获得的评价指标体系，利用专家评价法获得评价结果；

(4)针对步骤(3)中获得的评价结果，利用优化的TOPSIS方法程序进行数据分析，得出待评价方案的相对贴近度，并由小到大进行排序，获得最优方案。

2.根据权利要求1所述的专业性购物网站设计评价方法，其特征在于用于确定指标权重的所述网络分析法为考虑了各个指标彼此之间的影响和反馈的优化层次分析法。

3.根据权利要求2所述的专业性购物网站设计评价方法，其特征在于所述网络分析法包括以下步骤：

1)确定控制因素和评价指标：对所要评价的网站评价指标体系进行分析，确定控制因素层的元素P₁，P₂，P₃，……P_n，控制因素层之下网络层的元素组C₁，C₂，C₃，……，C_n，元素组C_i下的评价指标e_i1，e_i2，e_i3，……，e_ini；

2)构造判断矩阵：以控制因素层元素P_i作为评价目标，以C_i中元素e_ij为次评价指标，其中i＝1,2,…，n，j＝1,2,…，n，将元素组C_i中的每一个评价指标按照其对e_ij的影响力大小进行优劣比较，以1～9标度法构造出判断矩阵：

3)构造超矩阵：

归一化判断矩阵的特征向量

由特征根法对归一化特征向量进行排序，得出排序向量其中l＝1，…，n，记为W_ij：

W_ij的列向量就是元素组C_i中元素e_i1，e_i2，…e_ini分别对C_j中元素e_ji，…，e_jnj的影响程度排序向量，若无影响作用则W_ij＝0；

N个层次彼此之间影响作用的超矩阵W为：

4)以元素组C_j中的每一个评价指标作为一个元素，针对每个评价指标再进行两两比较，评估出其权重，建立元素组C_j的归一化特征向量，其中j＝1,2,…，N：

采取步骤3)相同的方法得到一个加权矩阵A：

5)利用步骤4)得到的加权矩阵A对步骤3)得到的超矩阵W进行加权，得到加权超矩阵

加权超矩阵的元素

6)对加权超矩阵进行K次演化，形成一个稳定的极限超矩阵，此时所获得的极限超矩阵即为各评价指标的权重。

4.根据权利要求1或2或3所述的专业性购物网站设计评价方法，其特征在于所述优化TOPSIS法为引入相对熵的优化TOPSIS法。

5.根据权利要求4所述的专业性购物网站设计评价方法，其特征在于所述引入相对熵的优化TOPSIS法包括以下步骤：

(1)构造标准化决策矩阵{Z_ij}_m×n，矩阵元素为：

其中Z_ij表示第i个评价方案的第j个属性的标准化指标值；

(2)构造加权标准化决策矩阵{X_ij}_m×n，矩阵元素为：

x_ij＝w_jz_ij

其中w_j表示该评价指标的权重

(3)根据加权标准化决策矩阵求出正理想方案x_j^*与负理想方案x_j^-：

(4)计算待评价对象x_i与正理想方案和负理想方案的相对熵

(5)根据相对熵计算相对贴近度C_i^*或N_i^*

(6)根据计算的相对贴近度C_i^*或N_i^*，对各个方案进行由小到大的排序，C_i^*或N_i^*越大，则表示该被评价网站越接近正理想方案，该网站越优异。