【摘 要】
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电商平台的刷单行为在一定程度上提高了店铺收益,但是刷单行为一方面抬高了电商平台的推广成本,导致了严重的信誉安全问题;另一方面,虚假的刷单信息致使消费者易受误导,从而
【机 构】
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北京信息科技大学信息管理学院,中国科学院信息工程研究所
【基金项目】
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高水平人才交叉培养“实培计划”(科研)基金资助项目;北京市社会科学基金资助项目(15JGB099)~~
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电商平台的刷单行为在一定程度上提高了店铺收益,但是刷单行为一方面抬高了电商平台的推广成本,导致了严重的信誉安全问题;另一方面,虚假的刷单信息致使消费者易受误导,从而造成财产损失。针对电商平台刷单现象,提出面向用户的电商平台刷单行为智能检测方法——SVM-NB算法,并提出构建刷单特征值方法。首先收集商品的相关数据,建立特征值数据库;其次利用基于有监督学习的支持向量机(SVM)算法建立分类器,求解刷单行为的判断结果;最后通过朴素贝叶斯公式计算商品刷单行为的概率,反馈给买家,为其提供购物的参考数据。通过K折交叉验证算法验证了SVM-NB算法应用的合理性和准确性,实验条件下计算结果的准确率高达95.053 6%。
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