C2C电商信用评估与风险计算方法

“C2C电子商务交易的信用及风险评估方法研究” 本文主要探讨了C2C（Consumer-to-Consumer）电子商务领域中交易信用和风险评估的重要议题。作者李瑞轩、高昶、辜希武、卢正鼎来自华中科技大学计算机科学与技术学院的智能与分布计算实验室，他们提出了一种创新的信用计分方法和风险评估模型，旨在解决信用炒作和周期欺骗等问题，以提高电子商务交易的安全性和可靠性。 在信用计分方法上，作者引入了商品价格的区间分布概念，这意味着成功的交易会根据商品价格的不同区间进行加分处理。这一策略考虑了交易金额对信用评价的影响，防止了小金额交易被过度利用以提升信用评分的现象。同时，针对失败交易，作者提出采用信用等级的扣分系数，不同信用等级的失败交易将受到不同程度的扣分，这有助于更准确地反映交易者的信用状况，并有效抑制信用炒作行为。 此外，作者还进行了信用风险的分析。基于改进的信用计分模型，设计了一种网络交易风险计算方法。这个方法能够结合历史交易记录和当前交易的价格，对当前交易的风险进行评估。这种方法对于预防欺诈交易和降低买家的购买风险具有重要意义。 为了验证这些方法的有效性，作者进行了模拟实验。实验结果显示，改进的信用计分方法在抵抗信用炒作和周期欺骗方面表现良好，而给出的风险评估方法在电子商务交易风险的分析和预测上也相当准确和有效。 本文的研究成果对于电子商务平台的信用体系建设和风险管理提供了理论依据和技术支持，对于保障消费者权益、促进C2C市场的健康发展有着积极的作用。通过这样的信用和风险评估方法，可以建立更加公正、透明的交易环境，增强买卖双方的信任度，从而推动电子商务的进一步发展。