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2023感官實(shí)踐申報(bào)案例展示:基于熵權(quán)法的感官快速選品方法的建立
發(fā)布日期:2024-02-23 來(lái)源:感官科學(xué)與評(píng)定微信公眾號(hào)
        案例名稱(chēng):基于熵權(quán)法的感官快速選品方法的建立
        案例類(lèi)別:品質(zhì)控制方向
        申報(bào)單位:杭州耕香生物科技有限公司
        背景介紹
        現(xiàn)如今電商發(fā)展迅速,尤其美妝類(lèi)直播間開(kāi)播前都會(huì)進(jìn)行選品,選品的效率易受品類(lèi)數(shù)量和個(gè)人喜好風(fēng)格差異的影響;數(shù)量太多容易造成評(píng)價(jià)員感官疲勞;個(gè)人喜好風(fēng)格也會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果。如何從眾多商品中高效且準(zhǔn)確選出受消費(fèi)者喜愛(ài)的產(chǎn)品,成為了一個(gè)直播間選品能力的重要指標(biāo)。
       思路及實(shí)施流程
       鑒于主觀賦權(quán)法就有較強(qiáng)的主觀隨意性,客觀性較差,有很大的局限性。故提出采用客觀賦權(quán)法,各屬性權(quán)重的大小根據(jù)該屬性下值的差異大小來(lái)確定。
       1. 首先由專(zhuān)家小組通過(guò)QDA確定此次選品試驗(yàn)的感官維度描述詞;
       2. 組織感官評(píng)價(jià)小組進(jìn)行感官喜好度評(píng)價(jià),采用7點(diǎn)線性標(biāo)度法;
       3. 建立消費(fèi)者綜合喜好度模型,通過(guò)計(jì)算加權(quán)喜好度得到最終的產(chǎn)品喜好度得分score,其中每個(gè)維度權(quán)重比例是通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算得到。
       熵權(quán)法原理:熵是對(duì)不確定性的一種度量。信息量越大,不確定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不確定性越大,熵也越大。基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)確定客觀權(quán)重,所確定的權(quán)重反映了屬性值的離散程度。下面是熵的計(jì)算公式和試驗(yàn)流程圖。
       案例
       12個(gè)人組成的感官品評(píng)小組對(duì)16款市售面霜類(lèi)產(chǎn)品進(jìn)行七點(diǎn)尺度法打分,本試驗(yàn)設(shè)置對(duì)照組數(shù)據(jù)(問(wèn)卷中添加屬性權(quán)重問(wèn)題)和熵權(quán)法組數(shù)據(jù)(除去屬性權(quán)重問(wèn)題數(shù)據(jù)),通過(guò)對(duì)比獲取兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù)的耗時(shí)和數(shù)據(jù)結(jié)果準(zhǔn)確性來(lái)驗(yàn)證熵權(quán)法提升選品效率的能力。
       1. 在不去除異常值的情況下得到喜好度得分矩陣,如下表1所示
       2. 通過(guò)傳統(tǒng)問(wèn)卷法和熵權(quán)法得到各指標(biāo)的權(quán)重表2。     
       3. 加權(quán)求和得到各樣品的綜合score,將最后得到的score進(jìn)行降序排列,排列后的次序號(hào)如表3,其中去除異常值求和是指去除異常值后直接求和,不需要進(jìn)行加權(quán)(即默認(rèn)屬性權(quán)重是平分的),去除異常值后的結(jié)果也常被認(rèn)為最準(zhǔn)確、最客觀和最具說(shuō)服力的結(jié)果。
        由上表可以看出原始數(shù)據(jù)在沒(méi)有經(jīng)過(guò)異常值去除的情況下,僅用傳統(tǒng)問(wèn)卷法得到的權(quán)重和去除異常值后求和得到的喜好度score排序會(huì)有一定差異(一致率為50%),然而通過(guò)熵權(quán)法賦權(quán)后的,加權(quán)得到喜好度score會(huì)更接近去除異常值后的排序(一致率為75%)。其中編號(hào)425珀*雅在傳統(tǒng)問(wèn)卷法中得到的排序?yàn)?,但在熵權(quán)法加權(quán)后得到的排序?yàn)?,和去除異常值后求和的結(jié)果一致。
注:一致率是指相同排列序號(hào)的樣品數(shù)占總樣品數(shù)的比值.                                                                                                                                                                                                                                                      
        案例收效
        通過(guò)熵權(quán)法賦權(quán)的方法(對(duì)比結(jié)果如下圖),整個(gè)試驗(yàn)的耗時(shí)從14.2min減少到了12.7min,減輕了評(píng)價(jià)員的負(fù)擔(dān)(問(wèn)卷題目簡(jiǎn)潔,不再需要對(duì)屬性的權(quán)重進(jìn)行主觀評(píng)分),同時(shí)也提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性(準(zhǔn)確率從50%提高到了75%)。在電商選品活動(dòng)中提供了一種方便快捷的選品方法,能夠在眾多商品中選出比較符合消費(fèi)者喜好的產(chǎn)品。
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