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【学年论文】浅论基于D-S理论的B2C电子商务推荐信任模型研究(论文选题)

星级: ★★★★★ 期刊: 《电子商务》作者:孙军 刘莹昕浏览量:5989 论文级别:优秀本章主题:消费者和证据原创论文: 5156论文网更新时间:12-25审核稿件编辑:Lance本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:3285 评论次数: 7094

导读:基于D-S理论的B2C电子商务推荐信任模型研究是一篇属于消费者和证据的毕业 小论文,免费分享给每一位正在论文写作的学生们阅读参考。

关键词:B2C电子商务;D-S证据理论;推荐信任模型

引言

在全球市场一体化不断加剧的今天,伴随着信息传播的便捷性、快速性及用户规模和潜在价值的巨大性,电子商务已经成为信息时代商业发展的趋势.尤其是品牌企业和平台商城,即发生在互联网中企业和消费者之间的商品和服务交易Businessto Consumer(简称B2C),已经成为了市场的绝对主体.但是,网络购物的虚拟性,以及购物网站用户信息泄漏等问题,也严重削弱了消费者信任,电子商务市场的信任缺失越来越受到学者及商家的重视[1].通过研究发现,由于互联网技术仍然存在的不成熟之处以及围绕电子商务环境的制度不完善等原因,缺少信任是消费者不能接受电子商务的一大原因[2].本研究采用D-S证据理论来建立推荐信任模型,模型融合多个消费者的购物感受,得到推荐信任评价,为潜在消费者提供信任依据,并通过实例分析,证明模型的有效性、客观性.

1、B2C电子商务中消费者信任影响因素

在B2C电子商务中,影响消费者信任的因素极其复杂,本文从B2C电子商务中在线公司、网站品质、消费者特征及商品本身、电子商务环境等五个方面来研究影响消费者信任的因素[3],下面给出具体分析.

1。1 在线公司因素

作为交易中的卖方,在线公司的相关特征必然影响着消费者的信任.B2C电子商务企业往往是一些具有一定声誉、规模等性质的公司.如果在线公司的声誉越高,它由于机会主义而导致的声誉损失的成本也越大,所以,一个理性的消费者就有理由相信声誉越高的商家选择机会主义从事损害消费者利益的行为的可能性就越小,从某种意义上为消费者的购买判断提供依据.公司规模同样也影响着消费者信任,当消费者浏览某一个B2C网站时,如果感知到的企业规模较大,则有理由相信该公司有足够的能力给他们提供想要的服务和支持.

1。2 消费者因素

消费者因素包括使用互联网经验、在线购物经验和消费者的信任倾向.在线交易的经验和使用Internet技术的经验是指消费者通过网络购物的时间长短、频率.消费者对于事物越熟悉,并且人们能从中获益,则经验越丰富越趋向于信任[4].每个消费者对待网络购物的倾向都不同,例如风险偏好型和风险规避型的消费者中,冒险型即风险偏好型的消费者进行在线交易的可能性更大.

1。3 网站品质

在B2C电子商务中,消费者通过网络平台进行购买,而不是公司的店面或者销售人员,所以网站的品质是影响消费者信任的一个重要方面.一个公司的网站品质良好,体现在网站所采用的网络技术,有科学合理的购物流程设计,这也是一个在线企业拥有良好管理思想的表现.消费者在品质良好的网站上购物,往往能够获得可靠的服务,准确可用的信息,从而增强他们对交易的信任.在总结前人研究的基础,本研究选取网站易用性(购物流程设计)、网站界面、网站投诉这3个指标来衡量网站品质.

1。4 电子商务环境因素

电子商务环境包括电子商务技术和法律制度环境.互联网技术越成熟,消费者获得的

基于D-S理论的B2C电子商务推荐信任模型研究
消费者和证据毕业 小论文

服务就越可信.电子商务的技术环境越可靠,消费者在线交易的风险就越低.国家的法律法规是保障在线交易中消费者的合法权益,由于电子商务的虚拟性、灵活性等特点,电子商务法律法规越健全,却有利于消费者维护自己的合法权益,从而增加消费者对在线公司的信任.

1。5 商品因素

商品因素是指那些能够反映B2C电子商务网站所经营产品的特征.包括商品品牌、商品价格差异、商品说明信息、商品评价.在网络购物中,消费者直接接触的是网站上关于商品的各个方面的介绍,直接影响着消费者的信任.商品说明信息是指电子商务网站所经营的产品的各项信息的情况,商品信息越完整详细,却能增强消费者的信任[5].商品的品牌大小和知名度、商品价格是否合理、商品种类多样性等都与消费者信任直接相关,因此,商品特征对于提高消费者信任有着重要意义.

2、D-S证据理论概念介绍

1976年,Dempster提出证据理论[6], Shafer在Dempster的基础上,给出了Dempster合成规则,这是证据融合理论中最关键的部分,因此人们把证据理论成为D-S证据理论[7].D-S证据理论通过引入信任函数、似然函数来描述不确定性问题.D-S证据理论主要由基本概率分配函数、信任函数和似然函数组成,并且通过D-S合成规则对多个证据进行融合[8].下面给出D-S证据理论的具体定义:

定义1 设Θ为识别框架,由Θ的全部子集构成的幂集记为2Θ,则定义m(A)为基本信任分配函数,表示事件A的信度大小,A表示识别框架Θ的任一子集,记作A?Θ,且满足

本文利用D-S证据理论能够根据多个证据得出决策,来研究B2C电子商务的信任问题,建立符合B2C电子商务交易特点的推荐信任模型,从推荐信任的角度来解决消费者对网络交易的信任,通过把多个人对于交易的意见融合,把信任量化,帮助消费者做出消费决策,对B2C电子商务信任的建立有着积极的意义.

3、D-S证据理论在B2C电子商务中的适用性

Shafer曾经指出:在D-S理论中,证据描述的是经验[9].但是,在实际的应用中,一个人的知识、经验等是有限的,因此决策者根据自己的经验和知识(即证据)做出的决策也是有局限性的.为了克服这种局限性,可以向多个专家咨询、利用专家的知识和经验来做出决策.证据合成规则为综合多个专家的意见提供了有力的工具.应用D-S证据理论得出综合所有专家意见的决策结果,因此证据理论的决策方法为专家集体决策提供了可能[10].

在电子商务中,当一个消费者第一次来到某个B2C网站购物时,由于缺少购物经验,他更多的是根据商家提供的商品介绍信息,包括图片信息、语言描述和承诺,以及他对于其他购买过该商品的消费者的语言评论做出购买判断.这是一种主观判断,也是感知到的信任.本文提出应用D-S证据理论能够进行决策的功能来为潜在的消费者提供购物参考,即推荐信任.把多个有过购物经验的消费者的评论进行融合,得到一个推荐的结果,消费者根据这个推荐的结果进行判断是否要进行交易.我们知道证据理论的原理可以运用到预测领域,进行决策.在这里,我们把D-S理论引入到B2C电子商务的信任评价中来,把某一个有过购物经验消费者提供的对影响B2C电子商务的信任因素评分看作是一个证据[11].这是该消费者根据自己的购物经验、知识以及他对该问题的观察做出的判断,即D-S证据理论中决策的证据.我们知道,一个人的购物经验是有限的,因此需要多

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个消费者的经验,正常情况下每个消费者的基本信任分配是不同的,做到了证据的全面性.然后,利用证据合成规则可以求出多个信任分配的正交和,最终得到一个决策结果.这个决策结果融合了多个消费者的购物经验,反映了多个消费者的意见和建议,因此这种应用证据理论的决策方法就为B2C电子商务中推荐信任提供了可能.可见,D-S证据理论是适合应用在B2C电子商务的推荐信任中的.

4、基于D-S证据理论的推荐信任模型

4。1 推荐信任模型

设任意因素E的信任评价共存在5个等级,E1完全不信任、E2基本信任、E3比较信任、E4非常信任、E5完全信任.假设信任评价满分为100分,则规定E<60代表完全不信任,[60,70) 代表一般信任,[70,80) 代表比较信任,[80,90) 代表非常信任,[90,100) 代表完全信任.

对于个体在线信任评价体系,有U={A1,?,A4,B1,?,B4,?,E1,?,E4}指标构成,成熟消费者按上述等级进行评分,设评分值{a1,a2,?,a14},如果信任等级为i,处于该等级的评分指标为{ai1,ai2,?,ain},则信任评价基本概率分配函数为

则pi表示消费者在信任等级i上的评分概率.当一个潜在消费者进行B2C在线购物前,选取n名消费者进行评分M1,M2,M3,?,Mn,这些消费者是相互独立的,利用D-S合成规则进行重复融合,最终得出融合结果,即推荐信任的结果.

同一评分对象,每个消费者的评价是不同的,产生的基本概率分配函数的值也是不同的,对于不同的评价,依次按照证据合成规则把证据合成,最终得到一个融合后的结果,即M(A)=M(((1,2),3),?,n)(A).依次求出五个等级的信任度,处于哪个等级的信任度最大,那么该等级就是推荐信任的结果.

4。2 实例分析

一个潜在的消费者想要在B2C网站上购买手机,由于他在该网站上没有购物经验,他希望得到有过购物经验的消费者对购物经历做出评价.这个潜在消费者选取6位在该网站上有过购物经历的消费者对购物过程进行打分,且这6位消费者是相互独立的,以下是六位消费者的评分情况:

由上表的评价,计算基本概率分配函数:

表2为求出的六位消费者的基本概率分配函数接下来,对M1 和M2两位消费者的信任评价结果进行融合.计算K值,K=1-(0。

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077*0。054+0。172*0

怎样写消费者专业学年论文
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。178+0。199*0。137+0。227*0。464+0。248*0。167)=0。792,K<9,满足使用证据合成规则的条件,根据公式对M1 和M2两位消费者的评分进行合成,得出表3:

根据以上步骤依次进行证据融合,得出表4:

根据表4的数据,进行第五次证据融合,得出最终的推荐结果:

K=1-(0*0 +0。013*0。246+0。378*0。358+0。586*0。312+0。023*0。084)=0。677

Bel(E1)=0*0=0

Bel(E2)=0。013*0。246=0。009

Bel(E3)=0。378*0。358=0。419

Bel(E4)=0。586*0。312=0。566

Bel(E5)=0。023*0。084=0。006

可见,E4等级的信任值最大,所以这6位消费者产生的信任评价等级处于E4,即非常信任.该潜在消费者可以依据这一结果做出购买决定.

5、结论

目前,对于B2C电子商务的信任研究主要集中在感知信任,但是在现实的网上购物中,其他消费者的在线购物评价对潜在的消费者起到了推荐作用,通过推荐可以增强潜在消费者的信任.本文总结影响B2C电子商务信任的因素,利用D-S理论得到综合的推荐信任评价,并通过实例分析将模型应用于实际B2C在线购物的推荐信任评价,为潜在消费者提供信任依据.同时,推荐信任模型的评价机制也为未来B2C网站的建设提供的意见可参考,对于解决B2C电子商务的信任缺失问题提供切实有力的方案.

[ 参考文献 ]

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2、城市体育节事消费者的顾客感知价值维度研究城市体育节事活动的顾客感知价值对于这类节事活动获得称成功具有重要意义。本文以郑汴马拉松赛为例,在问卷调查和实地观察的基础上,以态度感知价值理论为依托,将城市体育节事旅游者的态度感知维度进行分类研究。结

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