B2B电子商务平台欺诈用户识别研究
发布时间:2017-06-01 08:00
本文关键词:B2B电子商务平台欺诈用户识别研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:B2B电子商务是一个“机会与风险”并存的市场,它给企业带来重大商机的同时,也带来了更大的信用风险。根源就在于电子商务交易的信息不对称性。由于B2B交易数额较大,众多企业用户不愿意通过电子商务平台与陌生的交易者进行交易,网络交易中信任的缺失成为了制约B2B电子商务发展的主要原因。而网络欺诈正是引发这种信任缺失的重要因素。网络对所发布信息的制约性小,以及其虚拟性、隐蔽性等特点,使得一般消费者对信息判断不准,甚至在察觉到信息的错误以后,也很难向发布信息的企业进行追究。因此,一些企业便肆意在网上发表各种虚假信息,或者制造出各种各样的新闻,来吸引消费者,以扩大自己的商业影响,谋求经济效益。虚假信息的泛滥,在一定程度上影响了消费者对网上交易的信任。电子商务使社会信用问题更加突出,欺骗与欺诈行为时有发生,制约了电子商务的发展,成为急需解决的问题。因而,有效地识别网络欺诈就显得尤为重要。 本文对电子商务欺诈的研究现状、特征等进行了分析。介绍了数据挖掘的方法、技术及其在欺诈监测领域的应用。重点分析了数据挖掘分类方法,并通过实例分析选择了分类性能较好的随机森林方法进行实证研究,结合中国制造网电子商务平台的用户数据,构建用户分类模型,以实现对中国制造网B2B电子商务平台欺诈用户的有效识别。本文的创新之处在于采用R统计分析软件结合随机森林方法构建用户分类模型,并验证模型的有效性,有效地识别欺诈用户,解决实际问题。
【关键词】:B2B 欺诈 随机森林 数据挖掘
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F724.6;TP311.13
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 1 绪论9-14
- 1.1 研究背景及意义9-10
- 1.2 研究现状分析10-12
- 1.3 研究内容12-14
- 1.3.1 论文研究框架12-13
- 1.3.2 论文的创新点13-14
- 2 电子商务欺诈概述14-22
- 2.1 电子商务概述14-16
- 2.1.1 B2B电子商务发展历程14-15
- 2.1.2 B2B电子商务特征15-16
- 2.1.3 B2B电子商务主要业务模式16
- 2.2 网络欺诈研究16-20
- 2.2.1 电子商务中的信息不对称17-18
- 2.2.2 网络欺诈特征及表现形式18-19
- 2.2.3 网络在线欺诈影响因素研究19-20
- 2.3 网络欺诈对电子商务交易的影响20-22
- 3 数据挖掘研究概述22-30
- 3.1 数据挖掘简介22-26
- 3.1.1 数据挖掘的定义及特点22-23
- 3.1.2 数据挖掘的任务23-24
- 3.1.3 数据挖掘的过程24-26
- 3.2 电子商务领域数据挖掘—Web数据挖掘26-28
- 3.2.1 Web数据挖掘的定义及特点26-27
- 3.2.2 Web数据挖掘的分类27
- 3.2.3 Web数据挖掘的流程27-28
- 3.3 数据挖掘技术在欺诈检测中的应用28-30
- 4 面向欺诈识别的数据挖掘分类方法30-45
- 4.1 基于支持向量机分类30-32
- 4.2 基于神经网络分类32-33
- 4.3 基于决策树分类33-35
- 4.3.1 决策树分类算法33-34
- 4.3.2 从决策树到随机森林34-35
- 4.4 基于随机森林分类35-40
- 4.4.1 随机森林简介35-37
- 4.4.1.1 随机森林的原理及算法35-36
- 4.4.1.2 变量重要性评分36-37
- 4.4.2 随机森林的数学理论基础37-40
- 4.4.2.1 RF不会过度拟合的保证——大数定律37-38
- 4.4.2.2 泛化误差的内部估计、分类效能和相关性38-40
- 4.4.2.3 袋外数据估计40
- 4.5 数据挖掘分类方法性能比较40-44
- 4.6 小结44-45
- 5 基于随机森林的中国制造网欺诈用户识别研究45-60
- 5.1 数据挖掘软件选择——R软件45-46
- 5.2 实验数据介绍46-48
- 5.2.1 实验数据来源46
- 5.2.2 数据属性说明46-48
- 5.3 实验平台搭建48-50
- 5.4 基于随机森林算法的分类模型构建50-59
- 5.4.1 随机森林算法对噪声的容忍能力50-51
- 5.4.2 随机森林的特征选择51-54
- 5.4.3 随机森林模型参数的选择54-57
- 5.4.4 随机森林分类模型构建57-58
- 5.4.5 随机森林分类模型的欺诈用户识别性能评价58-59
- 5.5 小结59-60
- 结论60-61
- 致谢61-62
- 参考文献62-66
【参考文献】
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,本文编号:412072
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