面向C2C电子商务平台的第三方多目标信用评价系统构建开题报告

全文总字数：1474字

1. 研究目的与意义

当前我国电子商务平台高速发展，随着互联网 行动计划的提出，本就发展势头迅猛电子商务备受关注。

c2c电子商务平台对中国用户的购物体验产生深刻影响的同时，电子商务主体的信用问题日益突出。

因此构建高效可靠的信用评价模型尤为重要。

2. 国内外研究现状分析

见附页《文献综述》

3. 研究的基本内容与计划

本文的主要内容如下：1绪论 1.1研究的背景 1.2研究的目的和意义 1.3国内外研究综述 1.4本章小结 2 电子商务可信计算基础理论与关键技术 2.1信任 2.1.1信任定义及属性 2.1.2C2C电子商务主要面临的信任问题 2.2C2C电子商务信用评价体系和信用评价模型 2.3C2C电子商务网站信用评价系统的缺陷 2.3.1信用评价体系的不足 2.3.2信用评价模型的不足 2.4 电子商务第三方信用评价体系概述2.4.1第三方信用评价体系的构建原则 2.4.2第三方信用评价体系的构建路径 2.5本章小结 3C2C电子商务多目标信用评价模型（CE-Sporas） 3.1E-Sporas模型概述 3.2群体偏好下的交易评价可信度系数 3.2.1问题描述 3.2.1用户行为分析 3.2.3聚类方法 3.2.4交易评价可信度计算方法 3.2.4群体偏好下的交易评价可信度系数 3.3时间衰退因子 3.3.1问题描述 3.3.2时间衰退因子 3.4信源影响因子 3.4.1问题描述 3.4.2信源影响因子 3.5 CE-Sporas计算模型 3.5.1改进后的CE-Sporas计算模型 4案例分析研究计划如下：2018年1月上旬：建立论文框架，收集资料2018年1月中旬：完成开题报告及文献综述2018年1月下旬-2月上旬：研究C2C电子商务第三方信用评价体系2018年2月中旬-3月中旬：研究K-means聚类算法和E-Spora模型2018年3月下旬-4月下旬：设计具体模型并进行应用实施2018年5月上旬：总结与改进，撰写论文初稿2018年5月中旬；定终稿

4. 研究创新点

本项目将面向C2C电子商务平台，构建一个第三方信用评价模型。

这一模型为交易双方提供独立评价平台，权衡多个因素，应用K-means聚类算法和CE-Sporas模型，对用户和商家的信用进行评定，限制信用造假行为，提高信用评价的合理性。