基于聚类和BP神经网络的电子商务信用评价模型研究OA
从店铺信息、买家信息、商品和服务信息等角度爬取某在线电商网的部分店铺数据,通过K-means聚类思想,对这些店铺重新划分信用等级.对聚类后的数据,将其分为训练样本和检测样本,利用Matlab构建BP神经网络,通过训练获得各指标的权重,并在此基础上,用检测样本作仿真实验,实验结果表明,模型所得的误差率较低,准确率较高,有较好的稳定性.
史文慧;王兴芬
北京信息科技大学信息管理学院 北京 100101北京信息科技大学信息管理学院 北京 100101
电子商务信用评价模型K-meansBP神经网络
《福建电脑》 2017 (8)
网络零售交易风险动态评估及预警研究
1-4,20,5
国家自然科学基金资助项目"网络零售交易风险动态评估及预警研究"(71571021)
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