面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，電子商務(wù)過程中物流的重要性日益凸顯，通過物流及時(shí)、準(zhǔn)確地完成商品的空間轉(zhuǎn)移成為電子商務(wù)成功的關(guān)鍵。由于我國物流發(fā)展水平等因素的限制和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的不完善，電子商務(wù)過程中物流時(shí)間長、商品丟失或破損、服務(wù)質(zhì)量差等現(xiàn)象屢見不鮮，這使得物流糾紛成為電子商務(wù)糾紛中的主體。電子商務(wù)企業(yè)大多面臨無法確定物流企業(yè)和物流個(gè)人信用狀況的困擾，這影響到其物流合作伙伴的選擇，因而電子商務(wù)企業(yè)對準(zhǔn)確了解物流企業(yè)和物流個(gè)人基本信息及信用信息的需

2、求越來越強(qiáng)，但目前還沒有完整的面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)。
　　本文對現(xiàn)有的征信體系和信用評估算法進(jìn)行了深入研究和分析，結(jié)合電子商務(wù)物流特點(diǎn)和電子商務(wù)企業(yè)對物流信用的需求，提出了面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括物流信用評估指標(biāo)體系、物流信用評分模型和信用評估算法。在物流信用評估指標(biāo)體系方面，從電子商務(wù)物流的特點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)物流主體的不同，按照指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)原則，使用德爾菲方法分別設(shè)計(jì)了物流企業(yè)和物流個(gè)人信用評估指標(biāo)體系；在

3、物流信用評分模型方面，結(jié)合電子商務(wù)物流的特點(diǎn)，綜合考慮評價(jià)主體給出的評分和評價(jià)主體信用狀況、交易金額、交易次數(shù)、評價(jià)時(shí)間等其他影響因素，提出了改進(jìn)的物流信用評分模型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有效性；在信用評估算法方面，深入研究了聚類算法（Clustering Algorithm）和模糊支持向量機(jī)（Fussy Support Vector Machine, FSVM），結(jié)合面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)對評估方法的分類性能和時(shí)間性能的要求，

4、實(shí)現(xiàn)了基于聚類的模糊多分類支持向量機(jī)算法（Fussy Multi-class Support Vector Machine based on Clustering），該算法在模糊多分類支持向量機(jī)中引入 K-WMeans聚類算法和基于相似度的層次聚類算法以提高算法性能，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性，并進(jìn)行了信用等級設(shè)計(jì)。結(jié)合電子商務(wù)物流征信的需求，系統(tǒng)架構(gòu)分為C/S子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫層和B/S子系統(tǒng)，C/S子系統(tǒng)主要用于物流企業(yè)和物流個(gè)人的

5、基礎(chǔ)信息管理及信用評估管理；數(shù)據(jù)庫層主要用于存儲(chǔ)相關(guān)基礎(chǔ)信息和信用信息；B/S子系統(tǒng)主要用于電子商務(wù)企業(yè)及相關(guān)個(gè)人進(jìn)行物流信息錄入、信用信息查詢及展示物流企業(yè)和物流個(gè)人的信用狀況。
　　本文首先對現(xiàn)有征信技術(shù)進(jìn)行綜述，分析和比較了國內(nèi)外學(xué)者和企業(yè)在征信方面取得的研究成果；其次，總結(jié)面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)的功能需求及現(xiàn)有物流征信體系中存在的問題；然后，對面向電子商務(wù)的物流征信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，結(jié)合電子商務(wù)物流的特點(diǎn)，構(gòu)建