淺談電子商務中誠信機制的構建

淺談電子商務中誠信機制的構建

　　數據倉庫就是一個用以更好的支持企業或組織的決策分析處理的、面向主題的、集成的、隨時間不斷變化的，以下是小編搜集整理的一篇探究電子商務的誠信缺失現狀的論文范文，供大家閱讀參考。

　　[摘要] 本文主要分析了我國目前電子商務中誠信缺失的現狀，提出了在電子商務中利用數據倉庫與數據挖掘技術構建誠信機制的方法，為交易雙方提供信譽度查詢平臺，以增強電子商務用戶交易的信任感，促進電子商務的良性發展。

　　[關鍵詞] 電子商務 誠信度 數據倉庫 數據挖掘

　　一、電子商務的誠信缺失現狀

　　在中國,傳統的購物習慣是“眼看、手摸、耳聽、口嘗”,公眾普遍感到網上購物不直觀、不安全、不信任，也使得電子商務交易鏈非常容易斷裂。在整個電子商務活動中，誠信力缺失主要表現在：網絡商務提交信息的不真實;產品宣傳信息與實際不符;購買的產品與交付的產品不一致;消費者個人及消費信息的安全性得不到保障;產品的售后服務得不到保證等。

　　上述種種誠信缺失的現象，導致交易雙方的利益均有所損害，破壞了電子商務的正常環境，導致電子商務交易社會信任度較低，在一定程度上阻礙了電子商務的發展。因此，需要建立一種可行的誠信機制來規范、約束電子商務市場環境，改善買賣雙方的誠信力，增強市場的監管力，保證電子商務的良性發展。

　　二、數據倉庫與數據挖掘技術應用

　　數據倉庫就是一個用以更好的支持企業或組織的決策分析處理的、面向主題的、集成的、隨時間不斷變化的，但信息本身相對穩定的數據集合。在完成數據倉庫的數據準備階段后, 通過數據探索、建立模型、模型檢驗、模型應用、分析等過程，有效集成各種高效率的數據挖掘算法, 按照用戶需要實施數據挖掘任務。

　　數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中, 提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。由于數據挖掘技術能帶來顯著的經濟效益,它在金融業、零售業等，特別是電子商務中的應用也越來越廣泛。

　　通過對客戶的購買力及信用的分析、對商家提供服務的可信度、交易過程、售后服務等大量數據建立相應的數據倉庫,利用決策樹、統計分析、神經網絡、模糊聚類、貝葉斯預測等算法進行數據挖掘后，可對商家、客戶分類并評出等級,建立相應誠信度，從而有助于識別客戶購買行為,發現客戶購買模式和趨勢,以改進服務質量,爭取更好的顧客保持力和增強買賣雙方的滿意度,提高貨物銷量,設計更好的貨物運輸與分銷策略,降低商業成本,加強誠信保障力度和制約，爭取更多的忠誠用戶。

　　三、電子商務中誠信機制的構建

　　在電子商務整個過程中，運用數據倉庫與數據挖掘技術，構建一套較完善的誠信機制，為用戶搭建一個信用查詢平臺，使之能自動地分析、記錄每次交易活動，及時為每個交易用戶提供交易對象以往的交易經歷及獲得的評價,來提高交易的成功率和誠信度。

　　1.數據倉庫的構建。如圖1所示：在電子商務過程中，買賣雙方最關心的，即是各種信息是否屬實，交易商品是否可靠，信譽度如何。因此，分別為買方、賣方、交易安全、售后、評價等大量信息建立相應的數據庫，經過對各分散的信息進行抽取、轉換、刷新等過程，將數據聚集在一起形成一個集成、穩定、可靠的中心數據倉庫。中心數據倉庫采用Oracle關系數據庫管理系統，結合已有的歷史誠信記錄進行查詢、分析、挖掘，將數據應用向深度和廣度擴展�？捎藐P系OLAP模型, 即擴充的關系DBMS，它將多維數據上的操作影射為標準的關系操作。形成新的各數據流程誠信度，實現整個交易數據預處理。

　　2.交易誠信度的數據挖掘。在建立電子商務及誠信度綜合信息數據倉庫之后, 可以基于這個數據倉庫平臺進行數據挖掘工作，如圖2所示：通過對原有數據流的分析，結合構建的誠信度數據倉庫，運用關聯規則、統計分析、神經網絡、模糊聚類、貝葉斯預測等數據挖掘算法建立相應的數學模型。然后在模型庫的基礎上加以分析、處理，為用戶獲得比較可信的信譽評價度及信譽評價等級，同時將本次交易過程的誠信度挖掘結果載入信譽數據倉庫，為下一次交易作參考。

　　3.誠信平臺模型構建。運用WEB技術，構建C/S(客戶/服務器)訪問模式，將客戶端應用腳本集成、封裝并安裝、加載于網頁瀏覽器;當買方欲進行電子商務活動時，可以很方便的查詢對商家、商品、售后評價等信息的信譽數據倉庫，查看數據挖掘的結果，獲得相關誠信度的信息，以幫助買方確立交易活動。商家也可通過此平臺獲得買方的相關信譽度信息，來確立是否建立交易并有效降低損失。

　　四、結束語

　　運用數據挖掘技術構建此誠信機制，用戶可查詢交易雙方的歷史信任度，選擇信譽度較高的用戶實施電子交易，大大增強了電子商務用戶交易的信任感，同時又可以約束、規范交易雙方的交易操作，降低不法分子的投機度，有利于電子商務的良性發展。

　　參考文獻:

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