基于蚁群相似权算法的网络团购信用评价模型研究

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

张亚明 李娜 赵培卿

摘要： 【目的】帮助网络团购消费者快速找到优质商家, 商家可以有效地提高自身信用水平。【方法】利用相似权测度法对指标体系分配权重, 得出的综合指标变量作为蚁群算法参数, 建立基于蚁群相似权的信用评价模型。【结果】实证研究表明, 该模型能够快速有效地求出节约时间成本和货币成本的最短路径, 找出优质商家。【局限】未考虑退款和刷单等特殊交易对网络团购信用评价的影响; 对蚁群算法的其他参数未进行具体研究, 直接采用前人研究结论。【结论】有助于商家提高信用、提升团体满意度, 为进一步研究网络团购问题提供参考。

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