隨著我國(guó)人民生活水平的不斷提高,家中的閑置舊物也逐漸增多,在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時(shí)代背景下,如何借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)舊物的便捷回收成為舊物回收未來(lái)的一個(gè)趨勢(shì)。針對(duì)以往舊物回收“走街串巷”的痛點(diǎn),本文結(jié)合舊物回收的實(shí)際需求并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)集舊物回收核心功能、信譽(yù)評(píng)價(jià)、訂單分配等模塊為一體的舊物回收系統(tǒng),幫助舊物回收者與售賣者實(shí)現(xiàn)線上舊物交易,方便舊物交易。本文的主要研究成果如下:（1）根據(jù)舊物回收系統(tǒng)中的信譽(yù)評(píng)價(jià)需求,并針對(duì)電子商務(wù)交易中信譽(yù)欺詐問(wèn)題,提出了具有動(dòng)態(tài)懲罰因子的DPE-Sporas信譽(yù)評(píng)價(jià)模型,依據(jù)用戶信譽(yù)值確定欺詐懲罰因子,對(duì)系統(tǒng)檢測(cè)信譽(yù)欺詐可能存在的偏差做出合理校正,合理地對(duì)不同欺詐用戶做出不同程度的信譽(yù)懲罰,提高用戶信譽(yù)的真實(shí)程度,通過(guò)多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型改進(jìn)的有效性。（2）根據(jù)舊物回收系統(tǒng)自動(dòng)分配訂單的需求,通過(guò)制定合理的訂單分配準(zhǔn)則,建立了具有速度校正因子的多目標(biāo)訂單分配模型,針對(duì)采用平均速度對(duì)訂單分配時(shí)執(zhí)行時(shí)間預(yù)估偏差的問(wèn)題,提出了采用不同時(shí)間段確定不同的速度校正因子,有效改進(jìn)了訂單分配時(shí)的時(shí)間預(yù)估,通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。（3）依據(jù)舊物... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２集中式信譽(yù)系統(tǒng)基本框架??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｆｏｒ?ａ?ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ?ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??

圖２－３不同評(píng)分方差??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｓｃｏｒｅ?ｖａｒｉａｎｃｅ??如圖２－３所示，在欺詐概率為０，２，用戶評(píng)分方差為０．１？０．４四種情況，??ＤＰＥ－Ｓｐｏｒａｓ模型比Ｅ－Ｓｐｏｒａｓ模型ＴＣ￡：指標(biāo)有了一定程度的下降，提高交易平臺(tái)用??戶信譽(yù)的真實(shí)性。??２）不同欺詐概率??考慮到欺詐用戶發(fā)生信譽(yù)欺詐概率的多樣性，進(jìn)一步驗(yàn)證不同欺詐概率下模??型對(duì)信譽(yù)詆毀問(wèn)題的有效性，實(shí)驗(yàn)中設(shè)置多組不同欺詐概率驗(yàn)證模型的改進(jìn)情況，??參數(shù)設(shè)置如表２－１中所示，用戶評(píng)分方差取０．３，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖２－４所示。??１６??

圖２－４不同欺詐概率??Ｆｉｇｕｒｅ?２－４?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｆｒａｕｄ?ｒａｔｅｓ??如圖２－４所示，用戶評(píng)分方差為０．３，欺詐概率分別為０．１、０．２時(shí)，ＤＰＥ－Ｓｐｏｒａｓ??模型比Ｅ－Ｓｐｏｒａｓ模型７Ｔ五指標(biāo)有了一定程度的下降，提高了交易平臺(tái)用戶的信譽(yù)??的真實(shí)性。??（２）電商平臺(tái)數(shù)據(jù)集結(jié)果分析??為了進(jìn)一步說(shuō)明所提模型的有效性，采用本文２．４．１節(jié)（１）中所述的某電商平臺(tái)??交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)中設(shè)置不同比例的欺詐用戶進(jìn)行信譽(yù)詆毀，實(shí)驗(yàn)結(jié)果??如圖２－５所示。??實(shí)驗(yàn)結(jié)果?＿?實(shí)驗(yàn)結(jié)果??０．６５１?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?｜?０．７?ｉｌｌ）?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１??Ｑ?２?Ｉ?Ｉ?？?Ｉ?Ｉ?Ｉ?＊?Ｉ?Ｉ?Ｑ?２?Ｉ?＞?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??０．１?０．２?０．３?０．４?０．５?０．６?０．７?０．８?０．９?０．１?０．２?０．３?０．４?０．５?０．６?０．７?０．８?０．９??ｍ?ｍ??（ａ）?ｑ＝０．１?（ｂ）?ｑ＝０．２??圖２－５電商平臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－５?Ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｄａｔａ?ｒｅｓｕｌｔｓ??圖２－５為電商平臺(tái)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，ＤＰＥ－Ｓｐｏｒａｓ模型與Ｅ－Ｓｐｏｒａｓ模型相比，７＂ＣＥ??１７??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]C2C電商平臺(tái)中在線評(píng)論偏離真實(shí)性的誘因及應(yīng)對(duì)策略[J]. 王寧,宋嘉瑩,楊學(xué)成.  軟科學(xué). 2017(04)
[2]考慮服務(wù)時(shí)效的物流服務(wù)供應(yīng)鏈應(yīng)急任務(wù)分配[J]. 張廣勝,劉偉.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(08)
[3]需求不確定條件下的制造商訂單分配模型[J]. 徐輝,侯建明.  中國(guó)管理科學(xué). 2016(03)
[4]考慮評(píng)分者可信度的C2C電子商務(wù)信譽(yù)評(píng)價(jià)模型研究[J]. 明易,戴更新,王磊.  青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[5]物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配優(yōu)化及其遺傳算法[J]. 李?yuàn)檴?  運(yùn)籌與管理. 2014(05)
[6]職業(yè)差評(píng)師的產(chǎn)生機(jī)理與治理策略研究——以淘寶C2C交易平臺(tái)為例[J]. 蘇強(qiáng),吳海龍,秦星紅,竇惠婷,韋娜.  南開管理評(píng)論. 2014(04)
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[8]供應(yīng)鏈訂單分配優(yōu)化模型及其模擬退火算法[J]. 范志強(qiáng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(25)
[9]鋼鐵企業(yè)集團(tuán)訂單分配模型研究[J]. 劉曉冰,王宇春.  控制與決策. 2009(11)
[10]C2C電子社區(qū)成員信譽(yù)值的計(jì)算模型研究[J]. 郭洪海,姜錦虎,蔡涵.  管理學(xué)報(bào). 2009(08)

博士論文
[1]C2C電子商務(wù)中在線信譽(yù)反饋系統(tǒng)有效性研究[D]. 紀(jì)淑嫻.西南交通大學(xué) 2009

碩士論文
[1]中小電商R公司的快遞訂單分配方案[D]. 任曉民.東華大學(xué) 2015
[2]電子商務(wù)信譽(yù)評(píng)價(jià)模型研究[D]. 肖璇.暨南大學(xué) 2014
[3]C2C電子商務(wù)動(dòng)態(tài)信用評(píng)價(jià)模型[D]. 李迎林.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3421632