基于动态c2c电子商务网站信用评价模型研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于动态C2C电子商务网站信用评价模型研究姓名：耿翠花申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：张公让201204基于动态C2C电子商务网站信用评价模型的研究摘要近几年来随着网上购物、网上交易、网上创业越来越受到人们的青睐，电子商务正在悄然地影响和改变着人们的生活和工作方式。但由于网上诈骗、交易纠纷频繁的发生，网络的开放性和虚拟性致使网上购物和交易的信用问题逐渐地凸显出来，从而成为制约电子商务发展的瓶颈之一。对此许多国内外知名电子商务网站纷纷建立了自己的信用评级系统，然而通过本人的研究发现他们所应用的评价系统大都过于简单

2、，信用积分累计计算方法局限性大，很难有效地解决当今电子商务平台上所出现的信用炒作、信息不对称等问题。基于此，本文重点对C2C电子商务系统中的信用评价模型进行了的研究，并立足于国内C2C电子商务网站的特点针对其所存在的问题，建立了一个较为完善的新的动态信用评价系统，其创新点是：1)引入了买家的评价能力。利用相对比较法与模糊数学综合评价法相结合评价出买家的历史信用表现，并求出其评价能力2)完善了店铺评价系统。利用层次分析法与模糊数学综合评价法相结合对卖家店铺进行评价，建立一个动态C2C电子商务信用评价模型3)通过实证分析对新的模型进行验证。利用MATLA

3、B软件对新旧模型所得结果作图比较，从而得出新的模型能够降低信誉炒作、为新的用户提供一个较为公平的交易环境并继而促使买卖双方对信用作出客观有效的评价。实例研究表明此模型具有很强的操作性和实用性。关键词：动态：C2C电子商务；层次分析法：信用评价模型AstudyofCreditEvaluationModelunderC2Ce-commerceSitesBasedontheDynamicABSTRACTInrecentyears，withshoppingonline，e—trade，dopioneeringworkonthenetmoreandmorege

4、tthefavorofpeople，electroniccommerceisquietlyinfluenceandchangethewayofpeople’Slifeandworking．ButbecausetheInternetfraud，tradedisputesoccurfrequently，theopennessandvirtualityofthenetworkmakethecreditproblemsofshoppingonlineandtradinggraduallyemerges，SOastobecomethemainbottlenec

5、kofelectroniccommercedevelopment．Tomanyfamousdomesticandforeigne-commercesiteshavesetuptheirowncreditratingsystems，butbymystudyfoundthattheirapplicationevaluationsystemmostlytoosimple，creditscoresaddupcomputationmethodlimitationsbig，andit’Shardtoeffectivelysolvethequestionofthe

6、modernelectroniccommercialplatform，suchasthecredithype，informationasymmetry,andSOon．Basedonthis，thispapermainlyforthecreditevaluationmodelofC2Ce-businesssystemdoresearch，andisbasedonthecharacteristicsofthedomesticC2Ce-commerceaccordingtotheexistingproblems，setupamoreperfectnewd

7、ynamiccreditevaluationsystem，theinnovationpointis：1)introducingthebuyer’Sevaluationability．Userelativecomparisonmethodandfuzzymathematicscomprehensiveevaluationmethodtoevaluatebuyer’Shistorycreditperformance，andfindouttheevaluationability2)improvetheshopevaluationsystem．Usingan

8、alytichierarchyprocessandfuzzymathematicscomprehensive