| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·网上购物模式发展现状 | 第12-13页 |
| ·信任机制设计的重要性 | 第13页 |
| ·研究涉及的相关概念 | 第13-15页 |
| ·重复博弈和声誉效应 | 第13-14页 |
| ·理性预期 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15页 |
| ·本文的特色之处 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 C2C电子交易声誉规则和信任机制研究 | 第18-25页 |
| ·声誉和声誉规则 | 第18页 |
| ·声誉规则的作用 | 第18-19页 |
| ·声誉规则与信任机制的关系 | 第19-20页 |
| ·现有C2C平台上的信任机制 | 第20-23页 |
| ·三种具体的信任机制举例 | 第20-23页 |
| ·评价三种信任机制 | 第23页 |
| ·关于信任机制的国内外研究现状 | 第23-25页 |
| 第三章 基于决策树算法的买卖双方交易属性挖掘模型 | 第25-41页 |
| ·买卖双方交易行为属性的分析 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘技术中的几种分类算法比较 | 第27-31页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第28页 |
| ·贝叶斯网络算法 | 第28页 |
| ·基于关联规则的算法 | 第28-29页 |
| ·决策树算法 | 第29-30页 |
| ·分析各算法的适用性 | 第30-31页 |
| ·决策树算法的应用 | 第31-40页 |
| ·决策树算法中的几个公式说明 | 第31-32页 |
| ·构建决策树的过程模拟 | 第32-35页 |
| ·利用SSAS数据挖掘工具建立决策树模型 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于GAOTS算法的信任机制的设计 | 第41-62页 |
| ·问题描述和模型假设 | 第41-42页 |
| ·问题描述 | 第41-42页 |
| ·模型假设 | 第42页 |
| ·建模与分析 | 第42-46页 |
| ·建立博弈模型 | 第42-43页 |
| ·博弈模型的两阶段分析 | 第43-46页 |
| ·信任管理机制的设计 | 第46-50页 |
| ·交易主体信任指标的度量 | 第47-49页 |
| ·GAOTS基本算法 | 第49-50页 |
| ·仿真与分析 | 第50-61页 |
| ·仿真平台介绍 | 第50页 |
| ·算法改进 | 第50-53页 |
| ·参数校验 | 第53-55页 |
| ·GAOTS算法的实现与评估 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文总结 | 第62-63页 |
| ·未来的研究展望 | 第63-64页 |
| 第六章 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目目录 | 第68-69页 |
| 附录2 淘宝网平台所采集数据的总样本情况 | 第69-76页 |
| 附录3 D客商城平台所采集数据的总样本情况 | 第76-81页 |