本文分析了目前国内C2C电子商务物流企业选择中存在的主要问题及其产生原因,目的是在此基础上提出解决问题的措施,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研究,本文构建了一个物流企业评价指标模型,涉及五个指标,分别为价格、平均到达时间、丢失率、服务态度及配送网点,对于物流企业五个指标数据直接采用信息熵方法获取指标权重,而对于定性的C2C电子商务卖家的需求则采用AHP层次分析法获取其指标权重,将信息熵与AHP层次分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,以此改进传统的TOPSIS方法,有效的对物流企业进行选择,实验证明此方法有良好的可行性和有效性。同时本文针对传统的AHP层次分析法矩阵不满足一致性的问题进行了改进,提出了一种全面保留评分数据信息的权重分析方法,使得AHP评分矩阵绝对满足一致性检验,简化了AHP层次分析的计算过程。本文提出的定性分析和定量分析相结合的物流企业选择方法,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,保证物流服务和物流成本的高性价比。实际应用中可以根据实际情况扩展评价指标体系,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。本文提出的方法也适用于其他电子商务平台上的物流企业选择问题,事实上,本方法对其它供应链上的决策问题都有一定的理论意义和实用价值,同样可以作用于其他更加广泛的多目标决策问题。