基于粒计算和信息融合的电子商务信用评价模型

随着电子商务飞速发展,建立客观、合理、高效的信用评价体系对电子商务的持续健康发展十分重要。同时,随着大量电子商务信用数据涌现,如何对电子商务的大数据进行挖掘和融合也很重要。本文利用信息融合技术和基于粒计算的方法,提出一种基于第三方信用平台的电子商务商家信用评价模型。该模型利用增量时粒结构融合,将各电商平台商家信用信息进行挖掘并融合,对先验信息进行修订,得出更加客观且智能的信用评价模型。     

电子商务中用户数据安全管理的博弈研究

在电子商务环境下,根据博弈论的理论方法,在用户数据窃取者和防护者之间建立一个不完全信息动态博弈模型,以改进、完善电子商务中用户数据的安全管理问题,并提出了相关政策及建议,帮助提高电子商务中用户数据安全管理的水平,促进电子商务产业蓬勃发展。     

基于TAM模型下外卖平台销量影响因素的研究

外卖顾客对外卖平台的使用决定了外卖平台销售量,通过建立TAM模型,研究影响用户对外卖平台使用的系统设计因素,包括优惠措施、品牌效应、评价系统等要素。并得出以上影响因素的影响情况及方式的假设,提出增加销量的改进意见。     

生产性服务企业发展电子商务的关键成功因素研究

文章以生产性服务企业为研究对象,建立模型并编制问卷对此类企业发展电子商务的关键成功因素进行了实证研究,检验了领导、战略、客户、技术、品牌影响力、信息与网站质量、服务质量七大因素对生产性服务企业电子商务成功实施的影响。通过对300家企业进行调研,收集了186家企业的有效数据。结构方程模型分析结果表明:服务质量、信息与网站质量、战略与领导、品牌影响力均对电子商务的成功产生显著的正向影响,而客户和技术对电子商务成功的影响效应不显著。进而识别出服务质量、信息与网站质量、战略与领导及品牌影响力是生产性服务企业发展电子商务的关键成功因素。     

电子商务的发展分析研究

本文运用多元回归模型对我国历年电子商务相关数据进行处理分析,得出影响我国电子商务交易额的几个重要因素。经过分析研究得出我国电子商务的发展趋势,并对我国电子商务的发展提出一些建议。     

数字贸易对消费者行为的影响研究

本文选取2022年抽样的淘宝数据进行分析与挖掘,并基于K-means算法对买家进行聚类分析,初步筛选出疑似刷单行为的买家和卖家。在剔除这些用户后,又利用回归分析法分析卖家获得评价、信用评价体系、卖家店铺等级对销量的影响;采用LSTM算法对销量数据的时间序列进行预测;通过Apriori关联规则算法找到买家与卖家和商品之间的关联。其中,在卖家获得评价对销量的影响中,建立奖励函数来描述好评和差评的影响,结果显示奖励函数与销量呈正相关关系。在信用评价体系对销量的影响中,服务和发货对销量的影响较大。卖家店铺等级,则无明显关系。预测的销量数据虽没有较好的结果,但给出了合理的解释。关联结果显示,买家与卖家和商品之间有一定的联系,本研究仅供参考。     

电商平台的数据挖掘与提高用户黏度关系研究

在互联网+、粉丝经济、泡沫经济的大数据时代背景下,"用户至上"理念成为影响电子商务平台蓬勃发展的重要因素,提升用户黏度也成为电商平台运营的核心指标之一。本文深度分析了数据挖掘在电子商务与电商平台中的作用,并就用户黏度的影响因素,通过数据挖掘分析用户购买行为等大量数据,制定精准化营销策略,提高电商平台效益。最后得出:在大数据环境下利用数据挖掘分析电商平台数据对提高用户黏度有极大的作用。     

大学生对电子商务快递业的满意度调查及分析——以浙江工业大学为例

中国电子商务快递业虽发展迅速,但仍存在企业服务无法与消费者需求相匹配的问题。本文在建立电子商务快递业满意度调查评价指标体系的基础上,以浙江工业大学为例,对大学生消费者电子商务快递业的满意度进行调查。并利用卡诺模型,对调查数据进行诊断,分析现今电子商务快递业存在的问题,提出相应的建议。     

电子商务生态系统风险评价研究

本文在对电子商务生态系统风险因素进行分析的基础上,按照全面、简单、易操作的原则,提炼出评价电子商务生态系统风险的指标体系,根据模糊综合评价法可以较好处理模糊性因素的特点,建立了电子商务生态系统风险的定量评价模型,并结合实例进行了分析。     

基于模糊层次分析法的电子商务风险评价

电子商务风险评价指标体系由目标层、准则层和指标层组成.目标层代表电子商务风险,准则层包括战略规划风险、应用信息技术风险、管理风险、人员风险、环境风险,指标层共有16个指标.任何一种风险分析法均是基于人们对于该种风险的认识程度,因此对电子商务风险的分析模型也是从有关专家及实际从事该项工作人员的经验判断出发,搜寻原始的经验数据,结合科学实用的层次分析法和模糊评价法建立起电子商务风险的模糊层次分析评价模型,得到各风险指标权重,确定各风险因素的模糊隶属关系,进而通过综合分析而得出电子商务风险评价结果.     

AR技术在文化旅游中影响因素实证分析

本文利用SPSS对AR技术在文化电子商务旅游中更好的应用发展的相关因素进行探讨,通过回顾现有的研究成果,建立模型假设,分析在文化旅游中AR技术的影响因子模型,得出旅游消费群体对AR技术的认知和对AR技术在电子商务旅游业发展的态度的调研数据,并针对性的提出一些对于旅游企业发展的建议。     

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。     

电子商务平台用户信用消费风险评估方法——基于数据挖掘技术

本文基于国内某电子商务平台的用户购买行为数据,分别利用逻辑回归、支持向量机、随机森林和Xgboost建立信用评估模型,通过AUC值和F1得分比较各个模型的优劣,最终对表现优异的模型进行再次融合,从而提高电子商务平台风险评估效率。     

考虑SNS的电子商务推荐策略及其决策支持

文章以微博用户信息为研究数据样本,提出考虑SNS的电子商务推荐策略。提炼兴趣偏好信息以标示用户特征,并构建基于用户共同关注的关系网络模型,从而形成具有兴趣标签的聚合社群,并借力于社群意见领袖的影响力聚集关注度,从而增强客户信任、增强推荐效果。     

基于语义分析的电子商务产品用户评价分析与研究

随着Web3.0的迅速发展,人们无论在生活上还是工作中,对电子商务的依赖性都不断的增强。因此用户在电子商务平台中对商品的选择上,很大程度上依赖于该商品的用户评价。对于商家来说,在投资产品时也依赖于用户对该商品的评价等级,因此如何建立电子商务平台中产品的用户评价分析模型,为用户和商家提供可靠的决策依据有着重要的作用。本文主要是基于语义分析的模型,采取VSM来得到用户评价总体情感倾向。     

基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型研究

在对目前电子商务个性化推荐系统评析和总结的基础上,得出现在推荐系统在语义方面存在不足,主要包括用户个性化信息收集不全面、不准确和兴趣模型更新麻烦等;然后提出了基于本体的用户兴趣模型OBUIM,由PersonalI、PersonalDO和RefO构成;最后给出了基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型并详细阐述了各层的工作机制。     

我国农村电子商务发展水平测度研究

通过构建农村电子商务发展评价指标体系,运用主成分分析法对我国31个省份农村电子商务发展水平进行实证研究和比较分析,得出农村信息基础设施、乡镇企业发展、个体工商业发展、GDP增长率和移动电话普及率是影响农村电子商务发展的主要因素.对农村电子商务发展水平排名,发现我国东、中、西部农村电子商务发展水平差距较大,呈阶梯状分布,发展态势与地区经济发展水平相适应.     

企业开展的电子商务项目风险评价模型与方法研究

企业开展电子商务项目存在多种风险,如何识别与评估这些风险的严重性,关系到电子商务项目能否成功实施.本文构建一个电子商务项目风险评价的指标层次结构模型,通过专家问卷调查收集相关数据,将模糊层次分析法和模糊综合评价两种方法相结合,针对企业开展电子商务项目的风险得出综合评价结果.     

基于人口、经济、时间三维变量下的R分配模型建构——以贵州省烟草公司安顺市公司为例

本文通过对安顺市各县区人口基数、经济水平与卷烟销量的关系分析,结合各县区10年间不同月份的卷烟销量差异,构建符合安顺市各县区卷烟分配的数理模型;方法运用SPSS统计软件对数据进行主成分分析和相关性分析,探索各县区人口基数、经济水平在不同时段对卷烟销量的影响,以人口维度为主变量、经济维度和时间维度为协变量,构建全市各县区的卷烟分配模型,得出安顺市各县区的卷烟销量分配模型为:R=P_f+(E_f-E_f)+(M_f-M_f)。     

C2C电子商务中信用评价模型的分析与研究

信用问题一直是困扰电子商务发展的瓶颈问题。虽然目前已有的信用评价模型在一定程度上保证了网络交易的安全性、真实性及公平性，但仍然存在一些问题。本文在分析这些问题的基础上，从确保新进用户获得公平机会，考虑评价用户信用度、量化评分参考因素等方面做出改进，在此基础上建立了新的信用评价模型。