电子商务交易风险评估模型仿真分析

电子商务交易风险评估模型仿真分析        随着网络技术的不断成熟,人们从网上进行电子交易的频率越来越高,大大提高了电子商务的工作效率。构建科学、合理的电子商务交易风险评估模型,对存在的风险进行准确估计,保证电子商务交易的安全性具有十分重要的意义。

当前国内外存在许多电子商务交易风险评估模型,大致可以分为定性分析和定量分析两类,定性分析主要有:粗糙集、模糊理论、专家评价法等,需要对相应的问题有大量的先验知识,此时,电子商务交易风险评估精度高,但许多电子商务交易没有相关的先验知识,导致电子商务交易评估的精度低,且定性分析评估结果具有一定的主观性和盲目性,评估结果不太可信。定量分析是基于现代统计学理论的电子商务交易风险评估技术,评估精度要优于定性分析,而且评估结果的可解释性更好[8]。基于定量分析的电子商务交易风险评估过程能够提高电子商务交易风险评估效率;最小二乘支持向量机(LSSVM)解决了支持向量机学习速度慢,神经网络易出现过拟合的缺陷,为电子商务交易风险评估提供了一种新的工具

评估指标的构造在电子商务交易风险评估模型的建立过程中,评估指标即影响因素的选择十分关键,由于影响因子众多,把所有影响因素作为评估指标不太现实,根据独立性原则、科学性原则、客观性原则以及已有相关研究,建立了电子商务交易风险评估指标体系如图2所示。2.3 GRA⁃LSSVM工作框架基于GRA⁃LSSVM 的电子商务交易风险评估模型的工作步骤为:

(1)根据相关研究构建电子商务交易风险的评估指标。

(2)采用灰色关联分析选择最优评估指标,并确定每一个指标的权值。

(3)去除一些不太重要的评估指标,减少建模的时间复杂度。、

(4)采用最小二乘支持向量机对电子商务交易风险评估样本进行学习,构建电子商务交易风险的评估模型。

电子商务交易受到多种因素的综合作用,因素之间达到了100%。表1给出了脱机编程器与传统的依赖于PC 的编程方式的编程速度对比,数据是每种情形下测试100次后所取的平均值,可以看出本文的设计可以达到传统方式的80%,可以满足现场编程的应用需求。测试表明,该编程系统能够对Lattice FPGA的绝大部分芯片进行编程,同时具有携带方便、交互友好、易学易用的特点。

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