2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩63頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、隨著C2C電子商務(wù)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)交易中的信用炒作、網(wǎng)絡(luò)欺詐等行為帶來(lái)的信用問(wèn)題日漸突出,嚴(yán)重阻礙了網(wǎng)上交易的發(fā)展。因此,建立一種可靠的在線信用評(píng)價(jià)模型幫助交易者評(píng)價(jià)彼此的信用度,成為保障網(wǎng)上交易健康快速發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。本文針對(duì)現(xiàn)有的C2C(Customer to Customer)電子商務(wù)中信任模型無(wú)法全面、準(zhǔn)確地評(píng)估用戶信任度的不足,以及傳統(tǒng)的信任模型不能有效地防止交易欺詐與信用榨取的局限性,結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品本身的時(shí)間季節(jié)性與空間地域性等

2、交易特點(diǎn),利用Bayes網(wǎng)絡(luò)和模糊綜合評(píng)價(jià)方法構(gòu)建了一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品C2C電子商務(wù)信任模型。
  論文的主要工作體現(xiàn)在三個(gè)方面:
  (1)在對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有C2C電子商務(wù)信任模型的研究的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)探討了國(guó)內(nèi)目前最大的C2C電子商務(wù)網(wǎng)站淘寶網(wǎng)的個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系,指出了現(xiàn)有C2C電子商務(wù)信任模型不能有效防止交易欺詐與信用榨取等問(wèn)題。
  (2)在對(duì)Bayes網(wǎng)絡(luò)和模糊評(píng)價(jià)理論研究基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)基于Bayes模糊評(píng)價(jià)的農(nóng)產(chǎn)品C

3、2C信任模型,并通過(guò)實(shí)例和數(shù)值仿真表明了新模型能夠有效防止交易欺詐和信用榨取。
  (3)針對(duì)新提出的模型,利用Java和JSP技術(shù),構(gòu)建了一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品C2C信任評(píng)價(jià)模擬系統(tǒng)。
  本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于:
  (1)模糊綜合評(píng)判法的應(yīng)用解決了農(nóng)產(chǎn)品C2C電子商務(wù)信任評(píng)價(jià)中消費(fèi)者可信度、交易金額、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等因素對(duì)用戶直接信任評(píng)價(jià)值的影響。
  (2)用戶的推薦信任值是由交易對(duì)象的評(píng)分通過(guò)貝葉斯法則得出,將農(nóng)產(chǎn)品

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論