Toward an Understanding of Consumer Attitudes on Online Review Usage

ABSTRACT

With the rapid e-commerce growth and changes in consumers’ behaviors, many businesses are forced to adapt their business model to match their target customers’ needs. To provide consumers with more product details and increase their confidence in making online purchases, online businesses offer an online review as an alternative to physically interacting with a product. Although consumers have become familiar with the use of online product reviews, many aspects of user behavior toward the usage of online reviews are still not well understood. This study explores the factors underlying the acceptance of consumers’ online review usage when considering purchasing an item. The study results provide insight into the factors that affect customers’ use of online reviews prior to a purchase. This study furthers the body of knowledge that deals with online reviews and system usage, providing results that allow e-commerce businesses to adapt their business model to better fit consumers’ expectations.     

基于滑动窗口的云服务可信评估模型优化

随着云服务的需求日益增强,云服务市场得到了快速的发展,但也产生了云服务的可信问题.国内外针对这个问题提出了各类的云服务可信评估模型,使用直接间接可信,用户评价、偏好相似度等因素参与云服务可信评估的流程中,然而现有研究中的云服务可信评估模型在流程中针对信任评估中并不能满足像是缓慢增加和快速下降等基本性质.本文引入云服务可信滑动窗口的方式加强整个云服务可信评估的流程,通过滑动窗口满足了缓慢增长等性质解决了问题,而后通过模拟实验验证了确实能够有效解决该问题.     

基于AHP-GRA 的用户身份可信评价方法

随着互联网和社交媒体的快速发展,我国的经济活动对网络依赖性逐步增强,涉及到资金和财产的网络活动加剧,对用户身份进行认证的需求变得更加迫切。因此,提出了一种将层次分析法(Analytic Hierarchy Process)和灰色关联分析(Grey Relation Analysis)结合使用的用户身份可信评价方法(Analytic Hierarchy Process-Grey Relation Analysis,AHP-GRA),以现有的权威身份认证提供商提供的身份信息为原始输入,个体用户后续输入的身份属性信息通过属性聚类及相似度计算进行评分,使用层次分析法和灰色关联分析将各条属性可信评价进行多层次关联决策分析,并得到用户身份的可信评价。     

复杂产品的VV&A体系架构关键技术

为开展复杂产品（系统）建模与仿真过程中的验证、确认与发布（verification, validation and accreditation, VV&A）工作,提高复杂产品(系统)的设计水平,保证和提高建模与仿真系统的置信度,降低试验与评估的不确定性,在分析复杂产品全生命周期中的VV&A活动的基础上,论述复杂产品（系统）的VV&A体系架构的复杂性及其关键技术,系统分析VV&A的主要思想和国内外研究与应用现状、VV&A工具和方法等问题,提出一种VV&A体系架构方案,并详细阐述其总体方案和系统组成,为逐步建设企业的VV&A知识库提供参考。     

结合可信度的km-means算法

以K-means为代表的聚类算法被广泛地应用在许多领域, 但是K-means不能直接处理不完整数据集. k_m-means是一种处理不完整数据集的聚类算法, 通过调整局部距离计算方式, 减少不完整数据对聚类过程的影响. 然而k_m-means初始化阶段选取的聚类中心存在较大的不可靠性, 容易陷入局部最优解. 针对此问题, 本文引入可信度, 提出了结合可信度的k_m-means聚类算法, 通过可信度调整距离计算, 增大初始化过程中选取聚类中心的可靠性, 提高聚类算法的准确度. 最后, 通过UCI和UCR数据集验证算法的有效性.     

基于SV2的汽车乘员约束系统仿真模型 可信度验证系统

针对汽车乘员约束系统仿真模型的可信度验证需要大量重复的数据处理和结果分析的问题,基于可信度验证系统（system of verification and validation, SV2）,将100%正碰、40%偏置碰和侧碰工况的分析流程固化,开发汽车乘员约束系统仿真模型可信度验证系统。对100%正碰工况进行试验验证,结果表明：新开发的仿真模型可信度验证系统对模型可信度验证能够提高90%的工作效率,自动生成分析报告,为仿真工程师提供模型改善建议。     

支持软件过程可信评估的可信证据

近年来,软件可信一直是人们争论的焦点.一种比较共识的观点认为,软件可信是软件行为符合预期的程度.质量形成于过程,显然,建立质量信心的证据也散布于过程.软件开发过程中,主体、行为和各种保障手段则是建立软件可信的基本依据.基于证据的决策和管理是现代质量理论的核心,基于证据、数据驱动的软件工程都是试图从客观数据的角度去解决问题.在国家自然科学基金等计划的支持下,从过程保障的角度提出了软件过程可信度模型,其中,证据作为建立软件可信、支持可信评估的基础要素,是模型非常重要且基础的组成部分.主要研究该模型中的证据体系,遵循完整性、必要性、兼容性和可持续性这4项原则,基于过程管理的基本要素,通过调研以及与CMMI等软件过程参考模型的对接来提炼、定义和质证模型中的可信证据,使证据具备良好的公信力和可比性;同时,增加了部分目前其他模型都没有涉及的证据来刻画对软件过程的可信增强,从而建立了一个从可信实体、可信行为、可信制品这3个目标进行可信保障、并覆盖软件过程全生命周期的证据体系.该证据体系科学、客观并具有良好的公信力,结合可信度模型的其他部分,可以实现基于证据的、自底向上的软件过程可信评估,可供软件组织广泛采用.     

考虑预报误差的水电站短期调度模糊风险研究

水电站短期发电计划编制一般采用预报径流进行,但受预报精度限制,预报值与实际值往往存在偏差,当电站位于近边界水位运行时,该偏差就可能带来弃水或出力不足问题。为定量分析径流预报误差的模糊特性及其对水电站短期发电调度的影响,本文提出了一种基于最优贴近度准则的径流预报误差模糊隶属函数优选方法,并引入可信性理论,建立了水电站在两种典型近边界工况（正常蓄水位和死水位）下的发电调度模糊风险分析模型,实现了水文预报误差模糊性与水电站短期发电调度风险的耦合与转化。实例研究中给出了锦西电站在两种近边界运行工况下的高风险区域及建议运行区域,可为该电站实际短期发电调度提供有力的参考和借鉴。     

生活消费平台虚假评论识别模型的研究

生活消费平台已成为人们获取商家信息、反馈服务或产品质量的重要平台.虚假评论作为一种夸大或诽谤目标商家口碑的商业行为在生活消费平台很普遍,具有很强的危害性.本文对某网站的真实评论展开虚假评论研究,深入分析研究虚假评论的特征,从“可信度”的角度出发,提出用户及商家可信度模型.利用评论人的行为特征、商家的特征和评论文本的特征构建了虚假评论识别模型,经测试该模型达到了一个良好的识别效果.     

Sensor fault detection algorithm based on credibility and neighbor-cooperation

To effectively detect whether a node was failure,one of the effective sensor fault detection methods was to compare historical data of suspicious node with its neighbors.The key points of this method were identification of suspicious nodes,as well as decision problem of sending timing for fault diagnosis messages.To this end,a sensor fault detection algorithm was presented based on credibility and neighbor-cooperation.Firstly,a credibility model to determine whether nodes are suspicious was established.Then suspicious nodes send fault diagnosis requests to neighbor nodes based on neighbor-cooperation.The sending timing was determined by equal probability time window.Finally,it could finish classification of fault condition and state judgment based on diagnosis responds of neighbor nodes.Simulation experiments show that this algorithm can achieve higher fault detection rate with less fault diagnosis times and low data congestion probability.