本文關鍵詞：基于BP網(wǎng)絡識別的電子商務防供應商欺詐預警

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【摘要】：電子商務迅猛發(fā)展的背景下，由于網(wǎng)絡市場中買賣雙方信息的不對稱性使得其與傳統(tǒng)市場比較起來，所存在的由于產(chǎn)品質(zhì)量信息等的不對稱性所造成的欺詐問題不僅存在，而且更加嚴重。以電子商務為主導的虛擬經(jīng)濟是現(xiàn)代經(jīng)濟的重要組成部分，由于我國在這個方面的法律和制度還不夠完善，所以，虛擬經(jīng)濟還存在一定的風險與危害。因此，從可量化監(jiān)測、可商業(yè)實現(xiàn)的角度對電子商務交易風險進行評估和考察，積極主動地預測、分析可能出現(xiàn)的風險，降低交易的不確定性，已經(jīng)成為各國健康發(fā)展電子商務的迫切需要。本文試圖通過對電子商務供應商欺詐進行剖析，結合信息不對稱、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、商業(yè)智能等相關理論對供應商欺詐進行預警。 首先，在對傳統(tǒng)行業(yè)進行欺詐模式分析的基礎上，運用信息不對稱理論分析了電子商務欺詐分類特征以及發(fā)展趨勢，并利用博弈論對其進行演化分析。其次，通過對信任模型的研究，，針對電子商務交易系統(tǒng)的特點，構建供應商信任模型。并在此基礎上，對供應商進行用戶行為分析，挖掘用戶隱藏在后臺的行為，同時結合交易主體與欺詐用戶的關聯(lián)度，如IP關聯(lián)、郵箱關聯(lián)、負責人（實名）關聯(lián)等，推理出欺詐客戶的行為特點，構建完善的電子商務防供應商欺詐預警機制。從供應商的靜態(tài)信息、動態(tài)行為及其與欺詐客體的關聯(lián)度三個方面，全方位、多維度地分析欺詐行為，進一步提高欺詐預警的準確率和覆蓋率。再次，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別算法，實現(xiàn)防供應商欺詐預警模型的自學習、自適應。提高算法預測的準確率和覆蓋率，從而實現(xiàn)電子商務防欺詐預警的主動性和智能性。 最后，通過對案例公司的數(shù)據(jù)及其現(xiàn)有電子商務系統(tǒng)的特點分析，進行防供應商欺詐的商業(yè)智能系統(tǒng)設計與開發(fā)。在數(shù)據(jù)整合的基礎上，搭建合理的BI系統(tǒng)架構，并進行數(shù)據(jù)倉庫設計、ETL設計以及多維分析設計，同時設計了相適應的調(diào)度策略，使其適用于電子商務系統(tǒng)的完整商業(yè)智能開發(fā)。 本文將行為分析、關聯(lián)分析引入到了電子商務供應商欺詐的預警模型設計中，并在此基礎上建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型，提高了算法的學習性和適應性。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大、欺詐因子的復雜變化，該方案引入到電子商務環(huán)境下，效果更加明顯。通過對欺詐預警的準確性以及一致性的仿真檢測，及與傳統(tǒng)解決算法的對比，驗證了該方案的可行性及優(yōu)越性。研究結果為電子商務防供應商欺詐的商業(yè)實現(xiàn)奠定了一定的理論和技術基礎。
【學位授予單位】：南京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F724.6;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1200747