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B2C电子商务中基于D-S证据融合理论的推荐信任评价模型
  • ISSN号:1672-0334
  • 期刊名称:《管理科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.8[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安交通大学管理学院,西安710049
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(70471037);陕西省自然科学基金(2004G02)
中文摘要:

B2C电子商务中成熟消费者推荐是增强新消费者信任的重要渠道。基于证据融合理论,提出一种B2C电子商务中的推荐信任评价模型,从消费者、商品、服务商及其网站、技术和人文环境等方面多视角地分析B2C电子商务中的在线感知信任影响因素,由在线感知信任影响因素建立成熟消费者的个体信任评价指标;对于一个新消费者,根据他熟悉的多个成熟消费者的个体信任评价,基于D-S证据融合理论,提出由多个成熟消费者的信任评价融合而成的推荐信任评价模型,将提出的推荐信任评价模型应用于实际B2C在线购物推荐信任评价。实验结果表明,该模型可以有效地描述新消费者的推荐信任评价过程。

英文摘要:

Recommended trust of mature consumers is an important channel of increasing the trust for a new consumer in B2C E-commerce. A new recommended trust evaluation model in B2C E-commerce was proposed based on information fusing theory in this paper, h aims to analyze the factors which affect online perception trust in B2C E-commerce from multiple perspectives namely, consumer, merchandise, seller and its web, technology and social environments. Firstly, the individual trust evaluation indices of mature consumers were established based on influencing factors of online perception trust. Then, the recommended trust evaluation model was proposed based on Dempster-Shafer (D-S) evidence fusion theory by using the composite trust eval- uation of multiple familiar consumers for a new consumer. At last, the proposed recommended trust evaluation model was applied to evaluate the recommended trust of some real B2C online shopping. The experimental results showed that the model can effectively describe the procedure of trust evaluation for a new consumer.

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期刊信息
  • 《管理科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:哈尔滨工业大学
  • 主办单位:哈尔滨工业大学管理学院
  • 主编:蓝华
  • 地址:哈尔滨市南岗区法院街13号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:GLKX@hit.edu.cn
  • 电话:0451-86414056
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-0334
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1510/C
  • 邮发代号:14-210
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖期刊,中国期刊方阵双效期刊,中国科技论文统计源期刊,中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊,中文社会科学引文索引来源期刊(CSSCI),中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊,中国期刊全文数据库全文收录期刊,中文科技期刊数据库收录期刊,中国期刊网和中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国社科基金资助期刊,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:11435