線上商品交易之不誠實賣家偵測

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題名:	線上商品交易之不誠實賣家偵測
其他題名:	Detecting the dishonest sellers in online shopping markets
作者:	張昭憲;王凱郁;李青芬
關鍵詞:	不誠實交易;異常偵測;電子商務;分類;分群
日期:	2015-11-27
上傳時間:	2016-04-27 11:14:13 (UTC+8)
摘要:	電子商務已成為帶動經濟快速成長的新力量，未來十年更可能一舉超越實體零售，成為消費市場的主流。然而，電子商務帶來的巨量金流，也引起各色不肖人士們的覬覦，在其中從事不法活動。除了詐騙者外，遊走於法律與道德灰色地帶的不誠實交易者，對交易秩序的威脅更為嚴重。不誠實賣家經常販賣偽劣仿冒品，但卻利用策略影響評價分數，在高評價光環保護下，持續成長茁壯。若不加以防制，不誠實交易文化將擴散全球，對電子商務造成嚴重傷害。有鑑於此，本研究發展有效的線上交易不誠實賣家偵測方法，協助消費者避免交易糾紛，導正線上交易風氣。由於偵測準確性與分類屬性集的效能息息相關，本研究透過分析交易者評價與交易細節，並配合人工檢視細節等方式，以建造一套有效的偵測屬性集。接下來，我們使用分群技術將不誠實交易樣本進行分類，並利用基因演算法所挑選的屬性來定義這些分類。最後，再透過C4.5分類樹演算法建立偵測模型。為驗證提出方法之有效性，本研究擷取淘寶網實際交易資料來進行實驗。透過大量的配對實驗，結果顯示本系統能有效地偵測各種類型的不誠實賣家。在混合兩種以上不誠實賣家時，也發現特定難以偵測的組合，可持續發展更具有針對性的偵測方法。此外，本研究也測試了各類型偵測屬性的偵測效能，發現考量交易者評價與交易現況的屬性，最能提供有效的偵測。
關聯:	2015年第二十一屆國際資訊管理暨實務研討會論文集
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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