【摘 要】
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随着网上交易的兴起,C2C平台中买卖双方的信用评价成为影响电子商务成败的关键因素,传统的信用评价体系无法全面真实地反映一个网上店铺的信用,在实际的运营中反而带来了很多
【机 构】
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中国科学技术大学苏州研究院 江苏苏州 215123
【出 处】
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第九届全国高校电子商务教育与学术研讨会暨第三届网商及电子商务生态学术
研讨会
论文部分内容阅读
随着网上交易的兴起,C2C平台中买卖双方的信用评价成为影响电子商务成败的关键因素,传统的信用评价体系无法全面真实地反映一个网上店铺的信用,在实际的运营中反而带来了很多信用欺诈问题.淘宝网在发展的过程中,不断提出新的信用评价方法,极大地改进了信用评价体系,但是由于采取的措施受到系统平台和评价体系模型的影响,不够灵活和准确.本文考虑了在C2C平台中交易的商铺、个人的关系,提出了采用搜索引擎中的页面比重排序算法对交易历史进行分析,充分考虑了C2C交易中各种影响商铺或个人信誉的因索及其权重.并且,在该算法的基础上提出了在云计算平台中,构建和实现这一算法的方法,并且针对实现策略进行了性能分析.该信用评价模型相比较传统模型更能够阻止恶意信用欺诈行为,并且由于采用云计算平台,相比传统方法更加高效、扩放性更好.
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