| 目录 | 第1-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·研究目的 | 第7页 |
| ·研究内容 | 第7-8页 |
| ·章节安排 | 第8-9页 |
| 第二章 电子商务性能测评算法研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内外电子商务测评研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内外算法研究及应用比较 | 第11-12页 |
| ·电子商务评价的多层次分析算法 | 第12页 |
| ·基于多元统计法的电子商务性能测评的研究 | 第12-13页 |
| 第三章 电子商务性能测评体系及其多层次分析算法 | 第13-27页 |
| ·评价指标 | 第13-15页 |
| ·评价模型 | 第15-18页 |
| ·客观指标 | 第15-16页 |
| ·主观问卷 | 第16-18页 |
| ·评价流程 | 第18页 |
| ·多层次算法框架 | 第18-21页 |
| ·基于“置信因子”和“废卷阈值”降低样本误差 | 第19页 |
| ·利用层次分析法确定权重 | 第19-20页 |
| ·使用熵值法进行第二次调整 | 第20页 |
| ·以模糊分析构造综合评价 | 第20-21页 |
| ·评价工具 | 第21-25页 |
| ·问卷管理平台 | 第22页 |
| ·智能分析集成平台 | 第22-24页 |
| ·排名分析诊断报告 | 第24-25页 |
| ·测评平台的系统实现 | 第25-27页 |
| ·软件体系设计 | 第25-26页 |
| ·数据库模型 | 第26-27页 |
| 第四章 基于多元统计的电子商务性能分析算法优化 | 第27-43页 |
| ·基于多元统计算法的电子商务测评 | 第27-28页 |
| ·算法框架总体思想 | 第28-29页 |
| ·多元统计算法流程 | 第29-36页 |
| ·利用聚类分析(Cluster analysis)将指标分类 | 第29-32页 |
| ·用主成分分析法(Principal components analysis)提取关键指标 | 第32-34页 |
| ·用典型相关分析(Canonical correlation analysis)去除明显背离废卷 | 第34-35页 |
| ·利用多层次算法进行数据分析 | 第35-36页 |
| ·多元统计算法数据分析实例 | 第36-42页 |
| ·利用聚类分析将指标归类 | 第36-38页 |
| ·主成分分析提取主成分 | 第38-40页 |
| ·典型相关分析去除明显背离废卷 | 第40-42页 |
| ·算法开发与实现 | 第42-43页 |
| ·多元统计算法的实现 | 第42页 |
| ·多层次算法的实现 | 第42-43页 |
| 第五章 多元统计算法框架效果验证及电子商务测评应用案例 | 第43-52页 |
| ·算法框架的验证方法与流程 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45页 |
| ·电子商务性能测评应用案例 | 第45-52页 |
| ·测评对象 | 第46-47页 |
| ·问卷发布 | 第47-49页 |
| ·客观指标测评 | 第49-50页 |
| ·主观指标测评 | 第50页 |
| ·测评数据汇总 | 第50页 |
| ·应用多元统计算法框架分析测评数据 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录1: 电子商务性能指标体系(部分) | 第57-58页 |
