1、電子商務迅猛發(fā)展的背景下,由于網(wǎng)絡市場中買賣雙方信息的不對稱性使得其與傳統(tǒng)市場比較起來,所存在的由于產品質量信息等的不對稱性所造成的欺詐問題不僅存在,而且更加嚴重。以電子商務為主導的虛擬經(jīng)濟是現(xiàn)代經(jīng)濟的重要組成部分,由于我國在這個方面的法律和制度還不夠完善,所以,虛擬經(jīng)濟還存在一定的風險與危害。因此,從可量化監(jiān)測、可商業(yè)實現(xiàn)的角度對電子商務交易風險進行評估和考察,積極主動地預測、分析可能出現(xiàn)的風險,降低交易的不確定性,已經(jīng)成為各國健康發(fā)

2、展電子商務的迫切需要。本文試圖通過對電子商務供應商欺詐進行剖析,結合信息不對稱、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、商業(yè)智能等相關理論對供應商欺詐進行預警。
　　首先,在對傳統(tǒng)行業(yè)進行欺詐模式分析的基礎上,運用信息不對稱理論分析了電子商務欺詐分類特征以及發(fā)展趨勢,并利用博弈論對其進行演化分析。其次,通過對信任模型的研究,針對電子商務交易系統(tǒng)的特點,構建供應商信任模型。并在此基礎上,對供應商進行用戶行為分析,挖掘用戶隱藏在后臺的行為,同時結合交易主體與欺

3、詐用戶的關聯(lián)度,如IP關聯(lián)、郵箱關聯(lián)、負責人(實名)關聯(lián)等,推理出欺詐客戶的行為特點,構建完善的電子商務防供應商欺詐預警機制。從供應商的靜態(tài)信息、動態(tài)行為及其與欺詐客體的關聯(lián)度三個方面,全方位、多維度地分析欺詐行為,進一步提高欺詐預警的準確率和覆蓋率。再次,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別算法,實現(xiàn)防供應商欺詐預警模型的自學習、自適應。提高算法預測的準確率和覆蓋率,從而實現(xiàn)電子商務防欺詐預警的主動性和智能性。
　　最后,通過對案例公司的數(shù)據(jù)及

4、其現(xiàn)有電子商務系統(tǒng)的特點分析,進行防供應商欺詐的商業(yè)智能系統(tǒng)設計與開發(fā)。在數(shù)據(jù)整合的基礎上,搭建合理的BI系統(tǒng)架構,并進行數(shù)據(jù)倉庫設計、ETL設計以及多維分析設計,同時設計了相適應的調度策略,使其適用于電子商務系統(tǒng)的完整商業(yè)智能開發(fā)。
　　本文將行為分析、關聯(lián)分析引入到了電子商務供應商欺詐的預警模型設計中,并在此基礎上建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型,提高了算法的學習性和適應性。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大、欺詐因子的復雜變化,該方案引入到電子商