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C2B模式下网络团购信用评价研究

作　者: 赵培卿
导　师: 张亚明
学　校: 燕山大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: C2B 网络团购 信用评价 相似权 蚁群算法
分类号: F724.6;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 941次
引　用: 3次
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内容摘要


随着互联网和信息技术的迅猛发展,C2B(Consumer To Business)电子商务模式下的网络团购正日渐深入人们的日常生活,成为以“用户”为中心的商业模式。但是,无论何种商业模式,信用都是交易成功的前提,是网络诚信制度的基础,信用的缺失必然影响整个网络交易市场健康发展,而一直以来我国信用评价缺少统一的行业规范和全国性市场。诸多评价机构都带有浓厚的地方色彩,没有一套规范的评价标准和评价指标体系。本文研究目的是在深入分析网络团购信用问题基础上,针对信用问题提出蚁群算法优化网络团购信用评价的模型,找出买家在最短时间内搜索到最优卖家的路径,为我国网络交易信用评价研究提供借鉴。本文共分五部分:第一部分为绪论,简单介绍课题的研究背景、意义、国内外研究现状以及文章的总体框架和研究方法;第二部分是文章的理论基础部分,也是整个文章的基石与支撑,主要研究电子商务基本理论、信用评价及体系理论等;第三部分详细剖析了国内外电子商务信用管理和网络团购发展概况、以及网络交易中存在的主要信用问题;第四部分是文章的核心所在,进行了蚁群算法对网络团购信用评价研究的适用性分析,提出了优化后的综合信用评价指标体系;在该指标体系上对团购信用进行评价,并对网络团购信用评价模型进行Java环境仿真;第五部分以国内首屈一指的网络团购代表者——“齐家网”为例对模型进行应用分析,论证其理论研究价值、现实指导意义及可操作性,并提出齐家网信用评价指标体系改进策略。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-23
  1.1 本文选题背景和意义  11-14
    1.1.1 本文选题背景  11-13
    1.1.2 本文选题意义  13-14
  1.2 国内外文献综述  14-20
    1.2.1 国外文献综述  14-17
    1.2.2 国内文献综述  17-20
  1.3 本文研究思路、主要内容和研究方法  20-23
    1.3.1 本文研究思路和主要内容  20-21
    1.3.2 研究方法  21-23
第2章 本文相关理论综述  23-35
  2.1 网络团购相关概念  23-26
    2.1.1 电子商务基本概念  23
    2.1.2 C2B 基本概念  23-25
    2.1.3 网络团购定义和内容  25-26
  2.2 信用评价及相关概念  26-31
    2.2.1 信用、信任、信誉与诚信概念区别  26-27
    2.2.2 信用评价的基本概念  27-28
    2.2.3 信用评价体系的基本概念  28-29
    2.2.4 网络团购信用评价体系的意义和作用  29-31
  2.3 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)  31-34
    2.3.1 蚁群优化算法概述  31-32
    2.3.2 蚁群优化算法基本原理  32-33
    2.3.3 蚁群优化算法本质  33
    2.3.4 蚁群优化算法自组织理论规则的涌现  33-34
  2.4 本章小结  34-35
第3章 网络团购发展现状与问题分析  35-49
  3.1 国外网络团购及其信用管理概况  35-40
    3.1.1 国外网络团购发展概况  35-37
    3.1.2 国外电子商务信用体系建设现状  37-40
  3.2 国内网络团购及其信用管理概况  40-45
    3.2.1 我国网络团购发展概况  40-43
    3.2.2 我国电子商务信用体系建设现状  43-45
  3.3 我国网络团购交易中的信用问题  45-48
    3.3.1 相关法律体系建设不完善  45-46
    3.3.2 第三方监督机制缺乏必要的权威性  46
    3.3.3 企业诚信联盟机制缺乏强制力  46-47
    3.3.4 信用体系建设不健全  47-48
    3.3.5 用户交互体验满意度不高  48
  3.4 本章小结  48-49
第4章 网络团购信用评价模型的构建  49-67
  4.1 蚁群算法对网络团购信用评价体系的适用性  49-51
    4.1.1 方法的有效性  49-50
    4.1.2 环境的适用性  50
    4.1.3 算法的快速收敛性  50-51
  4.2 网络团购信用评价指标体系的建立  51-55
    4.2.1 构建指标体系的原则  51-53
    4.2.2 指标体系的设立  53-55
  4.3 基于相似权法的蚁群算法评价模型  55-65
    4.3.1 相似权法介绍  55-56
    4.3.2 信用评价指标权重的确定  56-59
    4.3.3 蚁群算法评价模型的构建  59-65
  4.4 本章小结  65-67
第5章 蚁群算法评价模型的应用——以齐家网为例  67-89
  5.1 齐家网概况  67
  5.2 齐家网信用评价体系的蚁群算法应用  67-84
    5.2.1 算法准备阶段  67-70
    5.2.2 算例应用  70-79
    5.2.3 运行结果及分析  79-82
    5.2.4 改进齐家网信用评价指标体系  82-84
  5.3 改进齐家网信用评价的策略  84-87
    5.3.1 构建完善的信用评价指标体系  84-85
    5.3.2 完善相关法律体系，提高协同商务意识  85
    5.3.3 建立权威的第三方监督机制，营造良好的企业生态系统  85-86
    5.3.4 维护消费者主权，加强用户访问体验  86
    5.3.5 打通消费者维权通道，加大行业处罚力度  86-87
  5.4 本章小结  87-89
结论  89-91
附录1  91-95
附录2  95-104
附录3  104-108
参考文献  108-113
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  113-114
致谢  114-115
作者简介  115

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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