基于D-S理论的B2C电子商务推荐信任模型研究

在B2C电子商务交易中,消费者无法像在传统市场中一样可以直接接触到销售人员或者销售网点,消费者看不到商家承诺的实物保证,电子商务的虚拟性大大削弱了消费者的信任。本文在前人研究的基础上,结合我国电子商务的具体环境和现状,总结影响B2C电子商务信任的主要因素。从初始信任阶段的推荐信任角度展开研究,基于D-S证据理论建立推荐信任模型。该模型通过融合多个推荐人的意见,从而得出有效的推荐结果,为潜在的消费者提供购买依据,通过实例模拟进一步证明了模型的有效性,为我国B2C电子商务信任问题的解决提供了参考。     

网购环境下垃圾评论与消费者推荐信任的关联性研究

网购体验型产品时,四种垃圾评论通过影响潜在消费者对产品品牌和网站的认同,进而影响潜在消费者的推荐信任。构建假设与结构模型,用SPSS和AMOS对消费者调查问卷进行数据分析,结果表明:诋毁评论能通过削弱潜在消费者对产品品牌和网站的认同进而削弱潜在消费者的推荐信任;干扰评论不会削弱潜在消费者的产品品牌和网站认同以及推荐信任;由于潜在消费者抵制互联网水军刷好评,所以推销评论对推荐信任存在反向影响;低效用评论虽然含信息量少,但具有参考价值,能增强消费者的产品品牌和网站认同,进而增强推荐信任。因此,销售体验型产品的网站应做到识别并清除虚假评论、引导低效用评论、清理干扰评论等。     

基于证据推荐理论的B2C电子商务信任模型构建

电子商务所依托的互联网,是一个全球开放的异质性营销渠道,处于不断变化之中。这种异质性的营销渠道使人们难以直接接触到产品本身。因此,与传统购物中的买卖双方交易相比,电子商务的一个典型的特点就是存在更大的不确定性。本文从电子商务网站、在线经营者特征、消费者个人因素等方面,分析了消费者信任的影响因素,根据证据理论建立了一个在信息的不精确和信息的不完全的情况下,为消费者提供购买依据的信任模型。通过在线消费者对各影响因素的评价,然后利用D-S证据理论融合各种证据,得出证据等级的信度函数,为潜在消费者提供信任依据。     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情.个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策.本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏...     

社交化电子商务推荐信任重复计算简化研究

Web2.0和社交媒体的发展促使了社交化电子商务产生,这种新的交易形式能为消费者提供良好的购物体验,但存在信任问题所带来的交易风险.为解决该问题,将信任传递应用到社交化电子商务环境中,针对普通信任传递模型对推荐信任的重复计算问题,提出一种方法简化信任传递网络.实验显示该方法对合理化信任传递路径和降低信任依赖带来交易风险的有效性.     

基于结构方程模型的电子商务推荐系统信任模型实证研究

电子商务推荐系统是在海量信息之中,给用户推荐其可能喜欢的商品或服务的一种应用系统。怎样提高推荐系统的采纳率是系统设计者最为关心的问题。本文运用结构方程模型,从用户信任的视角,对社会化推荐系统进行了实证研究,研究结果表明用户对推荐结果的感知有用性,与推荐系统的交互度,推荐系统的透明度与用户的满意度和使用意向之间有一定的正向关联。     

B2C电子商务信任机制的研究

在B2C电子商务环境下,消费者对网上商品提供商存在诸多的不信任主要是由风险引起的,本文从电子商务的风险与信任的关系来研究电子商务信任,并设计了一套消除消费者网上购物疑虑的信任机制,以降低电子商务风险,从而进一步促进电子商务的发展。     

B2C电子商务中的制度信任研究

信任问题是B2C电子商务发展过程中的重要障碍,制度信任是其中的重要部分。本文分析了B2C电子商务环境下的制度因素,并提出了我国发展B2C电子商务信任应当健全电子商务法律、实行第三方认证、提供政府担保等制度形式。     

B2C电子商务中的信任分析

互联网的发展使得网络零售已成为大势所趋,传统厂商纷纷涉足B2C领域,顾客信任受到更多商家的关注。网上信任危机限制了消费者的在线交易行为,因此提高消费者对在线公司的信任度是促进我国B2C电子商务发展的重要途径。通过对信任和B2C电子商务信任的相关文献进行梳理,发现有关B2C电子商务信任的概念界定较为混乱、维度划分不统一,其影响因素体系不完善,商家类型、产品属性和物流服务等因素对信任的影响有待研究。同时,对信任的建立、维持、丢失和唤醒这一阶段性模式中各阶段影响因素的研究也是B2C电子商务信任未来研究的一个方向。     

C2C电子商务在线评论有效性分析

C2C电子商务由于交易双方的信息不对称,导致交易市场效率低下,在线评论的引入能有效解决这个问题。本文首先分析C2C电子商务中的逆向选择和规避的方法,然后对在线评论的有效性进行了分析,最后对在线评论的问题和改进策略进行了总结。     

基于推荐的P2P网络信任机制与模型探析

在汲取了全局信任模型和局部信任的优势观点基础上,对基于推荐的信任模型进行改进,介绍了改进模型的搭建思想,设计了模型体系,进行模型实现,最后对模型的安全机制进行分析。     

电子商务中C2C模式的信任机制分析

随着互联网的不断发展和普及,网上购物被越来越多的网民所接纳,逐渐成为人们的主要购物方式之一.C2C作为电子商务的运作模式之一,以其便利性、快捷性和个性化将人们带入到一个全新的网络消费时代.C2C市场的蓬勃发展,一定程度上促进了网络经济的发展,同时存在严重的信誉危机,主要原因是信任机制不健全.信任机制的不健全已成为制约网络经济发展非技术因素的主要方面.如何提升在线交易的信任感,进一步促进C2C电子商务市场的发展,是当前亟待我们解决的一个问题.     

基于结构方程的C2C电子商务信任模型

结构方程模型弥补了传统回归分析和因子分析的不足,是一种很好的统计方法。文章应用结构方程模型方法,在已有的电子商务信任研究成果的基础上,构建了一个C2C电子商务信任模型。通过实证研究表明:卖家的产品品牌、卖家的服务,网站的个性化,声誉,有用性,网民对网络的熟悉程度,第三方,法律对C2C电子商务信任度有重要影响。     

基于声誉的C2C电子商务信任评估模型

随着互联网技术的快速发展,基于C2C模式的电子商务平台也得到爆发式发展,电子商务平台具有便利、高效、开放的特点,目前由于电子商务平台的信任机制的不健全,增加了监管交易参与者的难度,交易的风险也比较大。通过分析和验证表明:基于声誉的电子商务信任评估模型,在C2C电子商务系统中作用明显,在最终仿真实验中,证明了本模型在对评价的真实度和可信度上更能有效地反映出来,能够满足C2C电子商务系统的应用。该模型通过对交易参与者的信任度进行计算,识别出信任度较低的个体,在计算时选取特定的时间和交易记录进行评价,经过分析和研究,最终综合评出参与者的信任度。     

B2C电子商务中消费者信任影响因素分析

消费者信任对B2C电子商务的健康发展至关重要,而目前对其影响因素的分析还处在传统方法的简单迁移阶段。因此,本文在宏观层面基于标准学习进程（CAB）构建互联网媒介因素对消费者信任的作用模型;在微观层面采用详尽可能模型（ELM）与Toulmin内容模型客观分析网店信任保证声明的来源、内容和商品价格对消费者信任的影响。最后探讨了这些理论成果对电子商务实践及未来研究的启示。     

基于B2C电子商务推荐系统应用研究初探

本文以京东商城与亚马逊中国为例,通过实践体验B2C电子商务网站推荐系统功能,了解电子商务推荐系统的应用范畴,分析应用对象与个性化推荐系统的关系,强调推荐系统的用户交互,优化推荐系统的用户界面设计。     

C2C网站电子商务信任的建立措施

信用问题一直是影响电子商务发展的重要因素,特别是在C2C电子商务交易模式发展中。本文从C2C电子商务网站的角度出发来探讨如何建立和维护消费者对电子商务的信任。     

消费者对电子商务平台销售生鲜产品满意度测算研究——基于京东生鲜在线评论的分析

生鲜食品是消费者日常生活的必需品,消费者对电子商务平台销售生鲜产品的满意度影响其重购意愿,对消费者满意的测度具有重大意义。本文运用python编程的方法爬取京东生鲜电商界面水果、蔬菜、海鲜、肉类四类生鲜产品的文本评论,通过词频统计得出物流、包装、服务、品质及价格为影响消费者生鲜产品满意度的关键要素。随后运用word2vec构建特征词表,结合TF-IDF方法计算特征权重,得出四类生鲜产品的总体满意度情况。结果显示:物流及品质是影响消费者对生鲜产品满意度的主要特征性因素,不同种类生鲜产品的特征指标存在显著差异;从总体上看,消费者对四类生鲜产品的服务及价格满意度相对较高,但对包装的满意度相对较低。     

带标签的评论构成要素与文本分析

作为在线文本评论的新形式,带标签的评论在网络购物平台的应用越来越广泛,但其理论研究较为欠缺。本文以带标签的评论为研究对象,结合实践分析与数据分析,探究其构成要素与文本内容特征。     

B2C电子商务信任评价的实证研究

B2C电子商务环境复杂,其信任影响因素众多,而构建有效的信任评价机制可以提高客户的信任度。本文基于计划行为理论构建了B2C电子商务信任评价研究体系和B2C电子商务信任评价研究模型,并对其进行实证分析,利用SEM对B2C电子商务中各变量进行信任度量。