- 面向大数据的淘宝卖家信用度的影响因素分析
- 2016年
- 消费者在电商平台上购买商品时,并不能获得关于消费品的所有信息,只能通过卖家信用、商品图片和购买评价等指标来判定所选的网店以及商品是否可靠.其中,卖家信用对于消费者的参考尤其重要.对卖家信用度建模能够在一定程度上保护交易双方的合法利益,提高交易的成功率.文章基于部分线性可加模型,结合社会资本数据(如新浪微博),对淘宝卖家信用度进行建模分析:(1)对数据进行相关分析、异常值剔除、多重共线性消除等预处理;(2)利用集群Lasso变量选择方法,识别出对卖家信誉有显著影响的因素;(3)对识别出来的因素与卖家信用做简单线性拟合,得出的结果与实际情况相违背,故又使用广义可加模型实现对卖家信誉的预测分析.该信用度模型能够很好地识别刷单卖家,帮助买家防范卖家的欺诈行为.
- 麦继芳崔霞
- 关键词：大数据半参数模型R语言
