随着互联网的飞速发展,在整个地球村成为一个互联的大家庭的同时,一种新的经济模式应运而生——网络购物,人们通过这种方式不但可以买到各式各样自己想要的物品,甚至可以打破地域或国界的限制,跨地区跨国界的进行商品交易,覆盖面之广涉及范围之大前所未有。然而这种新型的商品交易模式给人们提供着便利的同时,也带来了新的问题,一些不法分子为了获得高额的不法利益而制造出层出不穷的欺诈案件,为消费者带来了新的困扰。电子商务发展较早的一些发达国家,例如美国、欧盟、日本等国已经采取了一系列防范措施来进行控制,而我国正处在网络购物发展的初期起步阶段,还有很长的路要走。因此,要促进我国电子商务的良性发展,保持经济社会的稳定,对网络购物欺诈行为的研究就显得格外重要,具有很强的现实意义。本文首先对国内外大量的文献进行了深入研究,研究发现国内外许多学者已经对此问题进行了广泛的研究,此问题也已经引起了国内外专家学者的高度重视,但是大部分都是围绕个人信息安全、在线推荐等问题的研究,在研究方法上也较多的集中在数据分析、证据理论等方面。而本文提出了构建网络购物欺诈行为的分析判断模型,并且是将科学的研究方法案例推理(CBR)首次运用到了此问题的研究当中,案例推理是近年来在人工智能领域中兴起的一项极具应用价值的推理技术,使用范围相当广泛。本文主要以案例推理的四大(R4)工作步骤为主线,建立了基于案例推理的网络购物欺诈行为分析模型,并进一步提出了防范对策。本文首先采用框架法对案例库进行表示,并用最近相邻法对案例的相似度进行计算,其中涉及到权重的确定,采用了层次分析法的设计方法并进行一定的调整,如果是欺诈案例,则会输出应对策略,如若不是则进入案例的修正或案例的学习程序,进而最终为网络购物欺诈行为的识别提供强有力的依据。