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摘要:
近年来,随着电子商务和互联网金融的发展,越来越多的人通过互联网平台进行购物和支付.网上购物为人们带来极大方便的同时也存在一定风险,比如买方评论存在信用炒作问题,进行恶意差评或恶意刷单现象等等.为解决这一问题,本文以淘宝网为例进行研究,建立基于买方评价能力的卖方信用评价模型,来有效地避免信息不对称和信用欺诈带来的风险.
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基于机器学习的域名信用评价方法
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失信
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机器学习
网上买方交易模型的研究及应用
电子商务
交易模型
最优综合因素
筛选
内容分析
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文献信息
篇名 基于买方评论的卖方信用评价方法分析
来源期刊 智富时代 学科 经济
关键词 信用评价 风险 电子商务 商品评论
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 财经
研究方向 页码范围
页数 1页 分类号 F724.6
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐莎莎 1 0 0.0 0.0
2 淮禄洁 1 0 0.0 0.0
3 李婵 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
信用评价
风险
电子商务
商品评论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智富时代
月刊
1004-0447
44-1709/F
大16开
广州市天河区东莞庄路33号大院
46-96
1985
chi
出版文献量(篇)
3516
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1
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