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基于淘宝的卖家信用动态评价模型改进研究
发布时间:2020-01-06 10:12

一、信用计量偏差产生原因Jeff Bezos在世界电子商务技术研讨会上说:“对于信用欺诈,我们不能仅仅做到防范和防守,我们要做的是向着信用欺诈进攻,进攻”。客户信用的偏离主要有四方面的原因产生:卖方的主观故意、现有评价系统的误差、信用权重缺失和信用时间价值偏离。信用体系完善与模型改进也应从这几个方面出发。
(一)注册方式导致虚假信用产生在以淘宝为代表的网络拍卖过程中,由于高信用等级的商家在竞争中比低信用等级商家具有更强的顾客认可度和竞争力,为了实现企业目标和缓解竞争压力,信用欺诈(信用不实)成为一种C2C卖家的一种可行选择。
淘宝遵循的是一种基于历史业务的双方互评机制。即交易完成后,参与者根据自身感受相互做出信用信息反馈。通过提供买卖双方以往的交易经历及获得的评分,拍卖网站的信用评价机制一定程度上缓解了信息的不对称,增加了违信的道德风险和机会成本,有效的规范了网络交易行为,增强了交易双方的信任。信用评价机制作为基于主观判断的重要信用管理手段之一,是产生并传播信用信息的重要工具,在网络拍卖中起到重要的作用。
(二)顾客满意度与信用评价结果无法统一在淘宝网的信用评价体系中,使用顾客满意度代替信用评价,导致了评价结果的偏离。用户的信用信息反馈从行为特征的角度衡量双方的信用水平,是重要的信用评价指标。交易过程中,用户对彼此诚信行为的满意程度决定了信用评价的结果可以说,信用评价是交易结束后,用户对对方信用水平满意程度的一种反馈。这种评级机制下,消费者往往会混淆顾客满意与信用度。顾客满意度会因为顾客的期望差异而不同,在提供的销售服务相同的条件下,不同期望的顾客会给出不同的信用度结果。
在以顾客期望为基础的卖家信用评价体系中,假设C2C交易平台中存在某特定卖家S,其真实信用等级设为L,经过T段时间运行后,有n个买家给出信用评价,该卖家名义信用等级为L+l,l为虚增的信用等级。则该卖家的信用虚增率r为:
r=TL+lL-1(1)在经过Ti阶段后,在n阶段内信用虚增率为ri,则该卖家的信用度虚增等级△L为:
△L=L·∏(1+ri)Ti-L (2)传统企业的会计期间以年、季度为计量单位,电子商务企业会计期间大幅度缩短,通常以月、周为计量单位。在公式2中Ti的取值长度基本以周为单位,经过信用虚增率调整后会出现指数量级的变化。
(三)信用评价的权重聚类分析在淘宝网的信用评价体系中,没有考虑到不同信用等级的买家打分可靠性差异的问题。所有的买家打分信用权重相同,给炒作信用等级带来了可能性。聚类分析思想应用在C2C平台上一个买家对n个卖家进行信用评价可以得出n个权重,m个买家对n个卖家信用进行评价则得出m×n个权重值,用矩阵表示如下:
W11W12W13W14W21W22W23W24W31W32W33W34W41W42W43W44W51W52W53W54(3)矩阵中,第i行(Wi1,Wi1,W13,…,W1n)是第i为评价者对卖家信用的权重评价。例如W3=(W31,W32,W33,W34)表示第3个评价者对n个卖家信用情况给出的权重意见。然而,实践中发现不同的评价者给出的信用等级不趋同,有时候甚至相差悬殊。以横坐标代表不同的评价者,以纵坐标代表信用评价权重结果(多维的点集),则信用的评价的离散程度如图1所示:
如果求解图1中W1~W5的平均信用评价权重,会得到权重综合信用评价值J,但是W1明显是一个异端值(离异点集)。所以在信用评价过程中应该摒除W1,而求W2~W5的平均值,即H权重综合意见,J与H之间显然存在一个信用噪音△y。(本论文由上海论文网http://www.shlunwen.com 整理提供,如需转载,请注明出处或联系我们的客服人员)


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