中国C2C交易市场电子服务质量综合评价实证研究

基于对网上零售市场电子服务质量评价研究文献的全面回顾,充分借鉴B2C网上零售市场电子服务质量评价量表研究成果,构建了C2C交易市场电子服务质量综合评价量表。通过对中国C2C交易市场网上购物用户问卷调查,采用探索性因子分析法得到了消费者评价C2C网站和卖家电子服务质量的关键因子维度,其中,C2C网站服务质量评价维度包括安全与隐私、网站设计质量、信息内容质量、网站补偿性、系统可靠性和愉悦性六个因子;C2C卖家服务质量评价维度包括卖家补偿性、客户服务、配送准确性和配送准时性四个因子。采用验证性因子分析法对量表进行了实证检验,结果表明,量表具有足够的信度和效度,也首次论证了服务补救行为-网站和卖家补偿性以及享乐主义的服务质量构面-愉悦性对C2C交易市场服务质量评价的重要性。研究结果对C2C交易网站和网上卖家提高服务质量具有一定的决策借鉴意义。     

基于D-S证据理论的C2C交易风险评估模型

随着电子商务广泛展开,越来越多的用户选择C2C网上交易,但交易风险也不可忽视,对于普通用户来说,如何正确认识交易中的风险是确定选择该交易的重要依据.基于D-S证据理论的证据融合法,将C2C交易中的不确定性多级多指标评估问题转化为确定性单一总指标的风险评估问题,构建了一种比较通用的C2C交易风险评估模型.实例表明利用实践证明该方法是有效性的,可以为交易者提供参考.文中实例均来自淘宝网,但方法也适用于其它C2C交易平台,具有一定的应用价值.     

基于网站和卖家的C2C消费者购买意愿模型:感知收益与风险的转移

基于在线购物意愿的研究已经证实了态度、主观规范和感知行为控制对购买意愿有显著的影响,但考虑媒介网站和在线卖家关系的研究并不多见。本文考虑C2C电子商务模式的特殊机制,发现消费者对网站的感知收益和风险会通过对网站的态度间接影响到对卖家收益和风险的判断上,表明收益和风险的感知能够在相近对象之间转移。同时证实,自我效能直接影响对卖家的感知风险,感知社会存在直接影响感知收益和风险,由此暗示传统交易中的消费者行为规律在网购中仍在发挥作用。     

价格、广告对C2C重复购买的非线性影响研究:基于淘宝网交易数据的实证分析

重复购买率的提升成为网上商店的核心竞争力,基于淘宝网实际交易数据研究价格、广告因素对重复购买的影响关系,实证检验得出:商品价格与重复购买率之间存在倒U型关系,结论符合期望失验理论:广告投入与重复购买率之间存在U型关系,体现了广告投入的规模效应递增规律.在此基础上,进一步对比分析了搜索型、体验型、信任型三种不同商品类型的敏感度差异.研究丰富了C2C环境下的消费行为理论,同时为网店运营提供必要的决策支持.     

基于网络商盟的信任交易管理机制研究

如何建立有效的信任交易管理机制是网络交易信任管理中的一个重要问题。在分析现有网络信任交易机制局限性的基础上,根据网络交易信任问题的特点和现实社会中商业联盟的特性,提出一种基于网络商盟的信任交易管理机制,建立事前防范,事中协调,事后惩罚三位一体的欺诈约束机制,保障网络交易的安全性。本研究有效解决三方面问题：1）解决新注册用户难以开展业务的问题;2）有效防止会员通过变换身份进行欺诈;3）降低网络交易平台仲裁的工作量。采用博弈理论分析该机制下的交易方行为,可以证明诚信交易是长期博弈的子博弈完美纳什均衡策略。     

自适应约束模糊C均值聚类算法

针对经典C均值聚类算法和模糊C均值聚类算法所存在的对初始聚类中心过分依赖以及需要预先知道实际聚类数目的问题,基于模糊C均值聚类算法提出了一种新算法:自适应约束模糊C均值(ACFCM)聚类算法,它在模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函数加入了一个惩罚项,使得上述问题得以解决.并通过仿真实验证实了新算法的可行性和有效性.     

基于C2C&B2C共享模式的企业运营决策机制研究

随着共享经济的深入发展,共享市场从消费者间产品共享模式(C2C)逐渐增加了制造商提供共享产品的交易模式(B2C).通过构建一个C2C和B2C双模式共享模型,研究了制造商在产品共享市场中的最优进入策略、均衡结果及其进入共享市场的经济意义.结果显示:市场消费者可以简化为高使用型消费者和低使用型消费者;当高使用型消费者的比例小于一定的阈值且制造商加入共享市场的成本相对较低时,制造商产品分享和产品销售将共存,这时制造商应通过B2C模式提供足够数量的产品出租.此外,还分析了企业加入共享市场对销售价格、销售数量、共享价格以及产品拥有者和使用者数量的影响,并揭示了企业通过减少市场中的拥有者数量并自行提供共享产品而从共享中获益的决策机制.     

P2P电子商务中信任模型研究

为了提高P2P电子交易的安全性,提出了基于模糊理论的信任管理模型.通过类群来初始化信任向量及信任评估,提高了评估效率.通过模糊综合评判方法,较为全面地考察了影响信任的多种因素,使得评估结果更加客观、真实.基于模糊贴近度的概念来实现信任更新,并在推荐因子的更新中融入交易金额和交易时间,客观地反映了信任的动态性和交易的上下文特性.实验仿真及分析表明,与传统方法相比,本方法可以有效地提高评估的可靠性及可用性.     

基于交易时间价值的在线信誉反馈集结模型有效性研究

网络交易中日益增长的欺诈行为阻碍了人们参与网上交易的积极性,激励参与方在网络交易中保持诚信交易是非常必要的。而目前电子商务网站中使用的在线信誉反馈系统难以实现激励卖方一直保持诚信交易。基于此,构建了基于交易时间价值的信誉反馈集结模型。理论模型表明:在生存期无限的情形下,只要历史交易信息对目前信誉度的影响足够小,卖方会保持持续的诚信交易。同时通过模拟分析比较了生存期有限的卖方在不同的历史信誉评价权重下的策略,卖方在不同的超额收益下的策略。分析表明:卖方从欺诈交易中获得的超额利润越大,卖方越不会保持诚信交易;基于交易时间价值的信誉反馈集结模型能够激励卖方保持持续的诚信交易行为。     

I—ring which Satisfies A.D.C.C on Principal Left Ideals

Derndtl0n1AringRiscalledI-ring,ifasasemigroupRisgeneratedbyitsidemPOtentelements.Defhotl0n2AringRissaidtosatisfyalm0stdescending(0rascending)chaincondi-tionsonleftideals,ifforeverydescending(ascending)chainofleftideals0fR,I,nI2n...nI.Xi..-(I,GI2G...GI'g..-),thereexistsaPOsitiveintegerpsuchthatRPI=Ii(IiGR-'I,)foralli,whereR-'I,={ueRlR'u=IP}.By[5JitisknownthatAringRsatisfiesA.D.C.C(OTA.A.C,C)onleftidealsifandonlyifforeverydescending(0rascending)chalnOfleftidealsofR,I,nI2n-..n…     

Modeling Reputation Management System on Online C2C Market

This paper discusses the effectiveness of sharing information concerning the reputations of buyers and sellers making online transactions in a consumer-to-consumer (C2C) market. We developed a computer simulation model that describes online transactions with a reputation management system that shares information concerning the reputations of consumers. The model takes an agent-based approach in which agents' actions are based on the iterated prisoner's dilemma. No model exists to analyze C2C markets even though there are many case studies concerning the effectiveness of sharing reputation information among participants in a market. The simulation results revealed that a positive reputation system can be more effective than a negative reputation system for an online transaction, even though the negative one can work for a traditional transaction. The result should be an important consideration when designing practical reputation management systems for online transactions.     

Optimal control of a quality supervision profit model for the electronic intermediary

Online customers execute transactions without inspecting products could expect to encounter risks of receiving products with unsatisfactory qualities, especially in food transactions. Thus quality supervision plays a key role in the establishment of trust as well as in the management of risk between online customers and sellers. Most papers in this field are in qualitative nature. In this paper, a quality supervision profit(QSP) model is formulated as a discrete-time optimal control problem. It is a quantitative approach, and it broadens the scope of current research in the area. The quality effort level of online sellers(QELs) and the quality supervision level of the electronic intermediary(QSLm) are considered together with their corresponding profit in the proposed model. The aim is to optimize an overall profit. A case study arising from Suichang's food traceability system(FTS) of farm produce online transaction is carried out in details. The results reveal that QELs, QSLm and the profit distribution coefficient have a strong influence upon the profits of both sides. Finally, some concluding remarks,including potential further research topics, are given.     

An adaptive evaluation mechanism for online traders

Economic agents in electronic markets generally consider reputation to be a significant factor in selecting trading partners. Most traditional online businesses publish reputation profile for traders that reflect average of the ratings received in previous transactions. Because of the importance of these ratings, there is an incentive for traders to partake in strategic behavior (for example shilling) to artificially inflate their rating. It is therefore important for an online business to be able to provide a robust estimate of a trader’s reputation that is not easily affected by strategic behavior or noisy ratings. This paper proposes such an adaptive ratings-based reputation model. The model is based on a trader’s transaction history, witness testimony, and other weighting factors. Learning is integrated to make the ratings model adaptive and robust in a dynamic environment. To validate the proposed model and to demonstrate the significance of its constructs, a multi-agent system is built to simulate the interactions among buyers and sellers in an electronic marketplace. The performance of the proposed model is compared to that of the reputation model used in most online marketplaces like Amazon, and to Huynh’s model proposed in the literature.     

Efficiency of purchasing and selling agents in markets with quality uncertainty: The case of illicit drug transactions

Since Akerlof’s theory of lemons, economists have viewed quality uncertainty as an informational advantage for sellers. Drawing on frontier techniques, we propose in this paper a simple method for measuring inefficiency of both sellers and buyers in markets for goods with different levels of quality. We apply a non-parametric robust double-frontier framework to the case of illicit substance markets, which suffer from imperfect information about drug quality for purchasers and to a lesser extent for sellers. We use unique data on cannabis and cocaine transactions collected in France that include information about price, quantity exchanged and purity. We find that transactional inefficiency does not really benefit either dealers or purchasers. Furthermore, information influences the performance of agents during market transactions.     

企业声誉在电子商务消费者信任建立过程的作用机制

声誉是企业的一项重要无形资产,能够增进企业对消费者的吸引力。本文从消费者视野探索企业声誉在电子商务消费者信任建立过程的作用机制。将感知的安全性引入技术接受模型,建立了理论模型及假设,并应用结构方程模型分析软件进行了检验。结果表明,企业声誉通过消费者感知的安全性、有用性和易用性正向影响消费者信任,消费者感知的安全性、易用性也通过感知的有用性影响消费者信任。     

一个能够抗击Sybil攻击的电子商务协议

尽管基于对等网络模式(P2P)的电子商务系统获得了巨大的成功,但是由于没有集中式的控制机制,所以容易受到sybil攻击和白洗(whitewashing)攻击.每个商家在购买货物时,总是希望从信任度高的商家进货.但是一些恶意的商家,可以虚构多个身份,进行虚假交易,任意提高自己的信任度.提出一个崭新的交易协议来限制Sybil和白洗攻击的能力.我们把商家间的历史交易关系映射为一个有向图,把评定商家信任度的问题转化为有向图中的最短路径问题.通过理论分析和数据仿真来评价该协议的性能.     

基于博弈的网络团购供应链信任协调机制研究

随着网络团购的快速发展,失信问题日益突出,此问题若得不到解决,将严重制约网络团购的发展规模.分析了影响供应链成员间信任的因素,并在运用KMRW声誉模型进行有限次重复博弈的基础上,引入第三方信用监管机构,设计了相应的约束机制和激励机制.分析结果显示,声誉模型对交易双方信任合作提供隐性激励,建立长期战略合作关系,有利于机会主义的守约行为;第三方信用监管机构的介入可以约束交易双方的机会主义行为,减少他们之间的信息不对称,能够最大限度的减少网络团购交易中的风险.     

融入用户社交关系与信任关系的应用推荐方法研究

随着近年来互联网技术的快速发展,应用获取平台都面临着信息过载的问题.面对大量应用,解决用户不能快速准确地找到满足其偏好的应用的问题迫在眉睫.已有的如Cosine、Pearson等协同过滤方法普遍存在稀疏性、冷启动和可扩展性等问题,从而对推荐结果产生影响.文章在考虑用户社交关系、偏好及信任关系的基础上,提出了融合用户社交...