电商卖家信用评分的多因素校正模型及有效性检验--以淘宝网为例

针对电子商务环境中卖家信用得分计算方式的不足,提出了相应的改进策略：引入主营业务占比、开店时长和卖家的买家身份信用三个因素,建立卖家信用评分的多因素校正模型。更进一步,提出店铺的消费累积损失这一概念,并使用神经网络分位数回归模型和相应的评价指标,来验证改进卖家信用得分在解释店铺消费累积损失中的有效性。最后,对淘宝网信用评分实践进行研究,实证结果表明：卖家信用评分的多因素校正模型,不仅能够成功地解释店铺消费累积损失,而且能够更好地预测其未来取值变动规律,具有有效性。     

C2C网站在线信誉系统缺陷与对策分析——以淘宝网为例

通过分析当下网络购物中出现的信用炒作、"寿衣门"事件等现象背后的原因,对淘宝网信用评价体系进行了缺陷分析。在对C2C网站在线信誉系统的对策研究基础上,提出了通过提高用户在线文本性评论的有效性来改善当前淘宝网的在线信誉系统。     

初始网络信任和持续网络信任形成与作用机制比较/FONT

网络信任的缺位是制约电子商务进一步发展的主要瓶颈,探讨消费者信任的决定要素及由此产生的行为意愿,对于指导业界制定正确的消费者信任提升策略具有重要意义。本研究认为,无网络购物经验消费者初始信任的形成和作用机制与有网络购物经验消费者的持续信任形成和作用机制存在较大差异,为此,分别建立了两类消费者的网络信任模型。基于B2C和C2C网站消费者的大样本数据,采用结构方程建模方法,实证检验了理论模型和相应的一系列假设。研究结果表明：（1）两类信任的形成机制存在明显差异。无网络购物经验的消费者,基于对卖家声誉、网站安全性和网站易用性等反映客体（卖家和网站）特征的因素的感知,判断是否应当信任卖家;有网络购物经验的消费者,则更依赖对商家响应能力和联系沟通水平等反映双方互动特征的因素的体验,判断是否应当继续信任卖家。（2）两类信任的作用机制相似。不论是网络初始信任还是网络持续信任,都决定了消费者的信息提供意愿和网上购物意愿,并且网上购物意愿与信息提供意愿正相关。     

C2C交易中的动态信用评价模型

近年来C2C交易平台上的商家有专业化的趋势,因此传统的基于个人交易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。淘宝网借鉴B2C的信用评价方法,推出了店铺动态评分,但并未受到用户的欢迎。通过分析目前以淘宝为代表的信用评价体系存在的问题,提出一个动态信用评价模型,充分考虑C2C交易环节中的信任要素及其权重,并引入信用值随时间推移的动态变化。该动态评价模型对于构建一个信任的网络交易环境有积极的意义。     

网上交易市场声誉机制对商品成交的影响研究——基于淘宝网的实证研究

以淘宝网电脑LCD(液晶显示器)产品的交易数据为样本,应用二值选择模型的方法,就C2C网上交易市场声誉机制对商品成交与否的影响进行了实证研究。研究结果表明:卖家个人声誉对商品是否成交具有显著影响,声誉机制在一定程度上能够减弱电子商务市场中的"柠檬"问题的负面影响。     

C2C市场卖家对商品的选择、转换与诚信的空间迁移

建立了店铺商品选择和迁移的理论模型,通过对抽样淘宝店铺交易情况的追踪数据采集和调查问卷,进一步分析了我国C2C市场中店铺经营的商品类型转换规律,及其带来的诚信表现的规律性变化.鉴于店铺商品类型转换会造成消费者利益受损甚至市场混乱,提出交易平台应增加市场分析和新店铺在选择商品上的引导,并应在信用评级中对商品类型加以细分.     

C2C电子商务市场整体卖家信用分布研究

随着人们对网上购物的接受程度逐步提高,C2C电子商务越来越火爆。然而由于网络的虚拟性和开放性以及买卖双方的不对称使得诚信成为制约电子商务发展的瓶颈,大部分电子商务平台都采取信用评价体系来解决这一问题,但是效果却不尽如人意。旨在调查现有信用评价体系下的市场整体卖家信分布和结构,发现卖家在各信用等级上的分布曲线呈现出凸向原点的特征,而且随着时间的演进这种趋势愈加明显。通过理论分析我们认为形成倒金字塔形总体信用度分布的根源在于基于交易量的累积信用积分的评级制度、电子商务市场规模的加速增长、市场选择下信用等级和交易量之间的正反馈效应。随着市场规模的扩大,它已不能客观反映卖家诚信,并具有鼓励卖家采取信用炒作等非诚信行为的特点。最后提出了评价体系的改进建议。     

基于链接分析的C2C电子商务网站分析——以三大C2C购物网站为例

采用链接分析方法,利用AltaVista搜索引擎,分别检索淘宝网、拍拍网、易趣网的网页总数、链接总数、 外链接数、内链接数,计算网络影响因子、外部网络影响因子和内部网络影响因子,结合Alexa排名和人均页面访问量进行相关性分析,进而深入三大C2C购物网站的团购、支付工具、社区的链接指标数据并进行相关性分析,最后给出优化C2C购物网站的建议。     

网络交易定价机制选择的影响因素研究——基于eBay网二手车交易的经验数据

基于eBay网站二手汽车交易的数据,实证检验了买方估值分布、卖家时间偏好率、商品存货量、卖家交易经验以及卖家声誉等因素对卖家定价机制选择的影响。结果表明,买方对商品估值分布越分散,卖家越倾向于选择纯拍卖机制;时间偏好率越小的卖家越倾向于选择讨价还价机制;商品存货量越多的卖家越倾向于采用固定价格机制;交易经验丰富的卖家倾向于选择固定价格或一口价拍卖机制;声誉较高的卖家则倾向于选择固定价格或讨价还价机制。卖家对四种定价机制的偏好次序会因影响因素程度而异,并无哪种网络交易定价机制完全占优。     

基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究

淘宝网作为电子商务时代最大的网上零售平台,为用户提供越来越多的商品与服务的同时,也出现了信息过载等一系列问题。鉴于此,本文提出了基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐方法,通过用户个人信息与对商品的评价,计算用户之间的相似度,进行聚类分析。与此同时,将商品化整为零,通过商品属性来计算商品的相似度,得到top-N相似列表。以此,综合商品与用户两者的权重值,实现为用户提供个性化的商品推荐,解决用户面对信息过载的难题,为用户节省精力,提高用户的购物体验。针对某一淘宝网店铺,本文提出了适合的混合推荐算法,并通过搜集实际数据进行了实证研究,对推荐结果进行准确性评价。     

基于多元线性回归分析的淘宝卖家信用等级可信度评价——以航模配件商品为例

为了测度淘宝卖家信用等级的可信度,本文以航模配件为考察对象,采集相关变量数据,基于计量经济学统计工具建立模型,对该商品卖家信用评价等级进行了多元线性回归分析,发现淘宝卖家信用等级评价中的诸多缺陷,并提出修正建议。     

我国C2C电子商务欺诈影响因素的实证研究

提出了包括产品特征、卖方特征、沟通能力以及买家特征等因素的欺诈前因模型,以淘宝网作为研究对象对该模型进行了实证研究.研究结果表明,产品特征、沟通能力等因素对网络欺诈影响最明显,基于研究结果对平台服务提供商和卖家提出了相关建议.     

基于模糊重心的B To C模式下网络信任综合评价

消费者对网上卖家的信任已成为制约B To C模式电子商务发展的一个重要因素，本文首先建立了该模式下影响消费者对网上卖家信任的因素指标体系，后建立了基于模糊重心的网络信任综合评价模型，并进行了算例研究。     

网络购物中信用评价对商品定价的影响研究

信用评价机制对网络购物的发展起到了积极的推动作用,同时也对在线销售的商品定价产生了一定的影响。本文通过一个两阶段的逆向选择博弈模型,分析了不同信用等级的商家对商品的定价差异。由于消费者风险意识的不同,信用级别高的商家有可能向消费者索取高价,从而获得高额利润。     

在线信誉管理系统中信用度计算模型研究

电子商务改变了传统商务的经营模式,交易双方难以通过面对面接触的方式形成初始信任,建立在线信誉管理系统是解决该问题的有效途径。简单累加信用度计算模型和均值信用度计算模型是以信任模型为核心的在线信誉管理系统中两种主要的信用度计算模型。但这两种模型都忽略了影响信用度计算三个主要因素:交易商品的价值、评分人的信用度、交易的时间价值。为了得到有效实用的信用度计算模型,考虑交易商品价值权重、评分人信用度权重、交易的时间权重建立了加权累加信用度计算模型。选取淘宝网中两个卖家为例,验证了模型的有效性。结果表明,加权累加信用度计算模型较传统的简单累加信用度计算模型更能体现卖方的信用情况,具有一定的实用性。     

影响顾客网上购物因素的实证研究

网络购物中的心理障碍是阻碍网民在网上购物的重要因素。本文从口碑的正负两方面,信任的两个维度即能力信任和善意型信任,以及感知的网络风险几个方面考量它们对顾客网上购物的购买意愿的影响。并将顾客群体分为购买者和浏览者两类,分别考察不同因素对其购买意愿的影响程度,采用SEM软件进行实证分析。     

电子商务网站转化率影响因素及对策分析——以淘宝网为例

随着国内网络购物市场交易额的不断增长,电子商务企业越来越受到政府和投资者的青睐。对于电子商务企业来说,如何有效提高网站转化率已成为面对未来激烈竞争迫切需要解决的问题。本文以淘宝网为例,通过问卷调查的方法对电子商务网站转化率影响因素进行分析,并在此基础上提出电子商务网站提高转化率的对策建议。     

C2C电子商务网站信用管理研究

C2C电子商务网站所提供的信用评价体系,在一定程度上保证了网络交易的安全,促进了人们进行网上购物的意愿。重点对现有的信用评价模型进行了分析,指出了其中的缺陷,并提出了改进的方法。     

基于灰色综合评价理论的网购顾客满意度分析

通过对淘宝网中的4家店铺的8个因素进行的市场调查,利用灰色综合评价法对4家店铺的顾客满意度进行了评价,最终对于各店铺的发展改进提出了建议.     

在线评论有用性关键影响因素识别研究

在线评论的出现推动了消费者网络购物决策行为的展开,以DEMATEL方法为基础,研究在线评论有用性的影响因素,为进一步促进消费者网络购物决策,推动网络购物决策理性行为的展开提供理论借鉴。在构建在线评论有用性影响因素体系基础上,运用模糊集理论与DEMATEL方法,分析15个影响在线评论有用性因素的属性及其相互关系,并识别出其中消费者专业知识、评论者信息披露、商品涉入度、评论写作风格、评论及时性以及评论信息完整性等6个关键影响因素。根据研究结论提出消费者信息管理是当务之急,商家需要进一步针对不同价位商品,注重评论内容的管理,促进消费者间的社会交流。