物流快递业的高速发展使得一大批快递服务企业不断涌现,为消费者提供良莠不齐的服务与产品。为顺应消费者对质优价廉的快递服务以及良好的用户体验的基本期望和诉求,基于消费者意愿的快递企业的评价与管理势在必行。本文利用数据挖掘技术设计了一套对快递企业进行评价的体系结构,并基于该评价体系,利用层次分析法帮助消费者在快递消费前进行选择决策。本文参考了SERQUAL、LSQ等评价模型,结合我国《快递服务》行业标准与相关学者的观点与看法,并根据消费者的评论,构建了适合实际情况的物流快递评价指标体系。以国家邮政局申诉网站为数据来源平台,以EMS、SF、YT、YS四家快递企业为例,获取了消费者对快递企业的投诉、表扬案例共4228例,实现了基于数据挖掘技术与层次分析法的快递企业评价体系的建立与应用,主要包括以下几个部分:(1)文本分类。比较SVM、NNET、TREE、RM等四种常用的分类算法,综合对比实验结果的准确率、召回率、F-score等指标,选择效果较优的随机森林算法作为文本的分类算法,将零散的消费者评论文本划分到了其反映出的评价指标体系中的某一维度下。(2)情感分析。本文搜集并构建了正/负情感与评价词语、副词/否定词语等情感词典,根据中文语法表达习惯归纳出情感表达公式,基于经典的词典匹配模式,对消费者的评论文本短句进行情感分值的计算,从而得到不同企业在评价指标体系的不同维度下,获得的消费者评价情感分值。(3)决策模型。传统的层次分析法依赖专家打分形成评价矩阵,具有一定的主观性和片面性,本文改进了层次分析法的评价形式,将消费者实际需求与偏好转化为方案层与准则层评价矩阵、将快递企业的情感分值转化为准则层与方案层评价矩阵,计算得到各方案权重分值,做出最优决策。