基于云模型的B2B电子商务信任度评价方法研究

发布时间：2017-10-05 16:01

  本文关键词：基于云模型的B2B电子商务信任度评价方法研究

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【摘要】：随着互联网的普及,电子商务迅速发展,信任问题变得越来越重要。电子商务特别是B2B电子商务,在国民经济中占据着重要位置,其信任问题尤为重要。怎样建立B2B电子商务交易主体间的相互信任关系,使得交易能够顺利进行,已经成为B2B电子商务发展过程中迫切需要解决的关键问题。 云模型理论将模糊性和随机性科学地集合在一起,并通过相关算法,很好地解决了定性与定量的统一。在信任管理领域运用该理论,能够将信任本身的模糊性及随机性本质客观地反映出来,从而解决了信任难以描述这一难题,具有一定的实际意义。基于云模型的电子商务信任度评价方法充分地考虑了信任的模糊性和主观性,并将各评价指标的权重加入到方法中,从而使得最后的评价结果更加客观、真实。 本文运用云模型理论和方法,首先在阿里巴巴评价体系基础上,定义了指标评价云、综合信任云和信任云这三个概念,这三个概念具有层次递进关系,后者建立在前者的基础之上。然后运用内容分析法对阿里巴巴的信任评价体系进行改进,将供应商近半年的交易评价记录分成当前评价和历史评价分别进行分析,对这些记录全部云化构建指标信任评价云。再根据所求到的各个指标的权重,对历史评价云和当前评价云进行合并,生成历史综合信任云和当前综合信任云,并对其进行信任云更新。最后计算更新后的综合评价信任云与信任标准云的相似度,依据计算结果评定该供应商的信任等级,为采购商进行信任决策提供参考。 本文对已有的综合信任评价方法进行了改进,首先运用层次分析法计算权重,参与综合信任云的合成计算,得到的最后结果具有明显的优越性,比较适用于阿里巴巴评价指标权重的确定。然后利用云相似度划分信任等级,将信任等级分为：Ⅰ(完全不信任)、Ⅱ(缺乏信任)、Ⅲ(一般信任)、Ⅳ(比较信任)、Ⅴ(完全信任)。最后对同一信任等级的多个供应商的综合信任云进行差异度计算,帮助采购商选择更可信的交易对象。本文给出的改进方法弥补了已有评价方法的不足和缺陷,更加适用于本文所给出的评价体系。同时,本文的研究成果的应用将使那些信誉好的供应商获得更多的收益,而信誉不好的供应商则可能被自动淘汰,从而保证了B2B交易市场的公平和有序。为了对方法的可操作性和科学性进行验证,本文对改进方法进行了实例分析。实例分析的结果表明本文给出的改进方法是科学有效的,并有较高的实用和商用价值。
【关键词】：B2B电子商务 信任度评价方法 云模型 实例分析
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 中文摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 研究内容和论文框架15-17
• 1.4.1 研究内容15
• 1.4.2 论文框架15-17
• 第2章 电子商务信任度评价方法研究17-26
• 2.1 电子商务信任度评价方法研究综述17-23
• 2.1.1 加权平均方法17
• 2.1.2 结构方程模型17-18
• 2.1.3 层次分析方法18-19
• 2.1.4 基于概率论的评价方法19
• 2.1.5 模糊综合评价方法19-20
• 2.1.6 灰色聚类评价方法20-21
• 2.1.7 BP神经网络方法21
• 2.1.8 云模型理论评价方法21-23
• 2.2 电子商务信任度评价方法比较分析23-26
• 第3章 云模型在信任评价中的优势26-31
• 3.1 云的基本概念26-27
• 3.2 云模型的数字特征27-29
• 3.3 正态云的3En规则29-30
• 3.4 云发生器30-31
• 第4章 基于云模型的B2B电子商务信任度评价模型31-46
• 4.1 基于云模型的B2B信任评价方法31-33
• 4.2 变量的定义33-37
• 4.2.1 信任云33-34
• 4.2.2 信任标准云34-35
• 4.2.3 正向云发生器35
• 4.2.4 逆向云发生器35-36
• 4.2.5 综合信任云36-37
• 4.3 信任评价37-46
• 4.3.1 信任标准云的计算38-39
• 4.3.2 生成信任标准云图39
• 4.3.3 逆向信任云生成器39-41
• 4.3.4 权重的确定41-43
• 4.3.5 综合信任云43-44
• 4.3.6 信任云更新44
• 4.3.7 信任云相似度44-45
• 4.3.8 信任云差异45-46
• 第5章 基于云模型的B2B电子商务信任度评价实例分析46-59
• 5.1 实例分析及过程46-56
• 5.1.1 信任标准云的计算46-47
• 5.1.2 生成信任标准云图47-48
• 5.1.3 逆向云发生器48-53
• 5.1.4 计算权重53
• 5.1.5 综合信任云53-54
• 5.1.6 信任云更新54-55
• 5.1.7 信任云相似度计算55
• 5.1.8 信任云差异计算55-56
• 5.2 结果分析与讨论56-59
• 第6章 结论与展望59-62
• 6.1 研究成果及创新点59-60
• 6.1.1 本文研究成果59
• 6.1.2 创新点59-60
• 6.2 论文局限性和展望60-62
• 参考文献62-66
• 附录 调查函66-68
• 在校期间发表的论文、科研成果等68-69
• 致谢69

【参考文献】

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本文编号：977681