電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)體系研究

〔摘要〕對(duì)于電子商務(wù)供應(yīng)商而言，充分地評(píng)估和了解自身產(chǎn)品銷售的競(jìng)爭(zhēng)能力，是提升其競(jìng)爭(zhēng)力水平的前提。本文在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響因素的基礎(chǔ)上，結(jié)合電子商務(wù)條件下產(chǎn)品銷售的特性，提出了電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。利用遺傳算法（GA）對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，建立了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型。其目的是幫助電子商務(wù)供應(yīng)商準(zhǔn)確地了解產(chǎn)品屬性及其競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)，通過有針對(duì)性地更改銷售策略，調(diào)整服務(wù)來提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。

〔關(guān)鍵詞〕電子商務(wù)；銷售能力；評(píng)價(jià)體系；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.10.027

〔中圖分類號(hào)〕F724.6〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2013）10-0120-04

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心數(shù)據(jù)顯示，截至2012年12月，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)到2.42億人，網(wǎng)絡(luò)購物使用率提升至42.9%。在“十二五”規(guī)劃明確要積極發(fā)展電子商務(wù)后，國家對(duì)企業(yè)進(jìn)入電子商務(wù)市場(chǎng)扶持力度的不斷加大，加之企業(yè)自身意識(shí)的提升以及電子商務(wù)運(yùn)營商新型政策的出臺(tái)等原因，促使電子商務(wù)行業(yè)蓬勃發(fā)展以及傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化程度的不斷加深。根據(jù)易觀國際2012年7月發(fā)布的研究報(bào)告顯示，2012年第2季度中國網(wǎng)上零售市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)到2 788億元，環(huán)比增長(zhǎng)27.4%，同比增長(zhǎng)45%。其中B2C交易額988.4億，逼近千億。由此可以看出，相比傳統(tǒng)購物模式，網(wǎng)絡(luò)購物在時(shí)間、地域以及商品選擇等方面都具有很大優(yōu)勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)購物的方便快捷特點(diǎn)，使其受到越來越多的關(guān)注，并逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分。網(wǎng)購用戶的迅猛增長(zhǎng)為網(wǎng)絡(luò)購物市場(chǎng)帶來廣闊的發(fā)展前景，與此同時(shí)也帶來了電子商務(wù)領(lǐng)域日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)。對(duì)于電子商務(wù)的企業(yè)而言，進(jìn)行生產(chǎn)或提供服務(wù)的最終目的都是誘發(fā)消費(fèi)者的購買行為，如何讓自己的產(chǎn)品在激烈競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中獲得優(yōu)勢(shì)是至關(guān)重要的問題。因此，全面分析電子商務(wù)中產(chǎn)品銷售能力影響因素間的關(guān)系，構(gòu)建產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)體系，對(duì)企業(yè)把握自身產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，爭(zhēng)取利潤(rùn)，制定有效的生產(chǎn)計(jì)劃，提高競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的分析和研究也越來越多。文獻(xiàn)[1]介紹了電子商務(wù)條件下影響消費(fèi)者購買行為的個(gè)人以及環(huán)境因素。文獻(xiàn)[2]分析了網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購條件下消費(fèi)者購買選擇行為偏好的影響因素。文獻(xiàn)[3]針對(duì)電子商務(wù)賣家的激烈競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，提出了電子商務(wù)環(huán)境下賣家可以采取的5種具體競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。

盡管國內(nèi)外有關(guān)電子商務(wù)的研究已經(jīng)成為近幾年的學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)，但是相對(duì)而言，大多數(shù)的研究都集中在對(duì)于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費(fèi)者的消費(fèi)心理以及影響其購買行為因素等方面，對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的研究沒有進(jìn)行深入探討，也沒有形成關(guān)于產(chǎn)品銷售能力的全面評(píng)價(jià)體系。針對(duì)電子商務(wù)中產(chǎn)品銷售能力的分析是一個(gè)信息不完全的復(fù)雜多因素綜合決策問題，運(yùn)用定性和定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法，研究電子商務(wù)中產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和合理性，以利于電子商務(wù)企業(yè)在產(chǎn)品營銷策略中做出正確的決策。

科學(xué)合理地構(gòu)建電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)，是正確評(píng)價(jià)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的前提和基礎(chǔ)。因此，對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的分析原則上應(yīng)能科學(xué)、全面、客觀和公正地反映其真實(shí)的內(nèi)涵和水平。本文試圖通過對(duì)影響電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的因素進(jìn)行分析和整合，從定性和定量相結(jié)合的角度，由電子商務(wù)中產(chǎn)品的銷售策略因素、產(chǎn)品特性因素、產(chǎn)品的交易因素、產(chǎn)品服務(wù)與信譽(yù)機(jī)制因素4個(gè)一級(jí)指標(biāo)以及與之相關(guān)的16個(gè)二級(jí)指標(biāo)來建立電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

表1電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[4-6]

一級(jí)指標(biāo)1二級(jí)指標(biāo)1指標(biāo)說明產(chǎn)品銷售策略因素1產(chǎn)品廣告投入1定量；廣告投入/成本產(chǎn)品促銷力度1定量；促銷投入/成本互動(dòng)營銷方式的開展1定量；一年內(nèi)賣家互動(dòng)營銷，體驗(yàn)營銷的開展次數(shù)。整合網(wǎng)絡(luò)營銷的進(jìn)行1定量；整合網(wǎng)絡(luò)多種營銷推廣投入/成本產(chǎn)品特性因素1性能/價(jià)格比1定性；單位付出所購得的商品性能品牌價(jià)值1定性；反應(yīng)人們對(duì)產(chǎn)品綜合品質(zhì)的評(píng)價(jià)和認(rèn)知質(zhì)量水平1定性；反應(yīng)產(chǎn)品成功滿足用戶的需要程度市場(chǎng)占有率1定量；產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率產(chǎn)品交易因素1銷量1定量；最近一個(gè)月內(nèi)產(chǎn)品的銷售數(shù)量產(chǎn)品配送力度1定量；物流的平均配送時(shí)間交易的安全性1定性；買家交易過程中的安全性顧客好評(píng)率1定量；顧客對(duì)產(chǎn)品的好評(píng)率產(chǎn)品服務(wù)與

信譽(yù)機(jī)制因素1產(chǎn)品信息提供1定量；反應(yīng)賣家對(duì)產(chǎn)品完整、無偏差信息提供程度的評(píng)分賣家服務(wù)水平1定量；反應(yīng)賣家服務(wù)質(zhì)量的評(píng)分消費(fèi)者保障機(jī)制1定量；是否支持消費(fèi)者保障、產(chǎn)品退貨換貨等服務(wù)賣家信譽(yù)度1定量；反應(yīng)賣家信譽(yù)的評(píng)分

1.1電子商務(wù)產(chǎn)品的銷售策略

在電子商務(wù)賣家激烈競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境里，產(chǎn)品的銷售一直是企業(yè)所圍繞的話題，銷量無疑是賣家的最終追求。提高企業(yè)產(chǎn)品的知名度以及打造產(chǎn)品的品牌效應(yīng)，讓企業(yè)的產(chǎn)品或品牌深入到消費(fèi)者心坎里去，讓消費(fèi)者認(rèn)識(shí)產(chǎn)品、了解產(chǎn)品、信任產(chǎn)品到最后的依賴產(chǎn)品是電子商務(wù)企業(yè)產(chǎn)品銷售策略最直接的體現(xiàn)。因此，電子商務(wù)產(chǎn)品的銷售策略是產(chǎn)品銷售能力至關(guān)重要的因素。

1.2電子商務(wù)產(chǎn)品特性

網(wǎng)絡(luò)購買相對(duì)于傳統(tǒng)的購買來說，是發(fā)生在一個(gè)新的購買環(huán)境里，并且具有產(chǎn)銷活動(dòng)無時(shí)空限制、個(gè)性化和共享性突出等顯著特征[7]，消費(fèi)者只能憑借有限的信息來了解物品，無法親身體驗(yàn)物品。因此，在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)環(huán)境下，產(chǎn)品的性價(jià)比、品牌價(jià)值、質(zhì)量以及市場(chǎng)占有率對(duì)其銷售能力的影響也就顯得更為重要了。

1.3產(chǎn)品交易

由于網(wǎng)上交易的虛擬性，交易過程中買賣雙方通常是處在非面對(duì)面環(huán)境中[8]，在信息不對(duì)稱和不完全的條件下，除了商品的銷售量外，消費(fèi)者往往更有可能通過在線評(píng)論去信任其他消費(fèi)者，尤其是已購買者提供的經(jīng)驗(yàn)信息。此外，網(wǎng)上購物無法提供像現(xiàn)場(chǎng)購物那樣的安全放心的交易，交易本身的安全性以及物流的配送力度很大程度上影響著消費(fèi)者的購買決策。

1.4產(chǎn)品服務(wù)與信譽(yù)機(jī)制

由于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的開放性、虛擬性、數(shù)字化等特征，網(wǎng)絡(luò)購物與傳統(tǒng)購物模式相比，消費(fèi)者感知到的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)比較大[9]，消費(fèi)者無法進(jìn)行實(shí)物商品的體驗(yàn)，因而增加了購買的不確定性。所以，對(duì)賣家而言，完整、無偏差的產(chǎn)品信息提供與消費(fèi)者之間無障礙的溝通有利于引導(dǎo)消費(fèi)者的購買。同時(shí)，健全的消費(fèi)者保障機(jī)制以及良好的信譽(yù)度也是提升賣家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵所在。

2電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)方法

由于層次分析法、灰色評(píng)價(jià)法以及模糊綜合評(píng)價(jià)法等常見的評(píng)價(jià)方法都依賴專家打分來確定權(quán)重，難以避免其評(píng)價(jià)過程中的主觀隨意性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速信息處理的能力以及很強(qiáng)的不確定性信息處理能力。即使輸入信息不完全、不準(zhǔn)確或模糊不清，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然能夠聯(lián)想存在于記憶中的事物的完整圖像[10]。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行分布、自組織適應(yīng)、收斂性和容錯(cuò)性的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合定性與定量分析，能夠有效的適應(yīng)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力這類多因素和不確定性問題。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在著收斂速度慢和容易陷入局部極小值的問題，采用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)中，能夠較好的保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

2.1遺傳算法（GA）

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種基于自然選擇和基因遺傳機(jī)理的全局搜索算法，算法以生物界的進(jìn)化規(guī)律為參照，通過模擬自然界進(jìn)化來尋找最優(yōu)解。遺傳算法將生物界“優(yōu)勝劣汰、適者生存”的進(jìn)化原理引入到待優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串群體中，按照一定的適應(yīng)度函數(shù)及一系列遺傳操作對(duì)各個(gè)體進(jìn)行篩選[11]，從而產(chǎn)生新一代群體，并通過給定的適應(yīng)度值來決定種群中個(gè)體的去留，最終使群體進(jìn)化到包含或接近最優(yōu)解的狀態(tài)。基本遺傳算法的流程如圖1。

1圖1基本遺傳算法的流程圖1

2.2基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

遺傳算法的全局優(yōu)化、自適應(yīng)以及概率搜索等特點(diǎn)使得它能夠?qū)δ繕?biāo)函數(shù)空間進(jìn)行多線索的并進(jìn)式搜索，能夠彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值選擇上的隨機(jī)性缺陷。本文利用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。通過建立染色體編碼長(zhǎng)度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值之間的映射，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)值和偏置值的個(gè)數(shù)與編碼的長(zhǎng)度一致，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值優(yōu)化步驟如下：

（1）初始化BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層間的連接權(quán)值、閾值，并將它們順序級(jí)聯(lián)，構(gòu)成初始的染色體組；

（2）設(shè)定網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)的倒數(shù)為染色體的適應(yīng)度函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)值；

（3）根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度大小，選出適應(yīng)度高的個(gè)體，并按一定的交叉概率和變異概率產(chǎn)生新的個(gè)體，并計(jì)算它們的適應(yīng)度；

（4）考察種群中染色體的適應(yīng)度或當(dāng)前循環(huán)次數(shù)，如果滿足結(jié)束條件，得出適應(yīng)度最大的個(gè)體，作為BP網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，否則，轉(zhuǎn)至步驟（3）；

（5）用（4）得到的權(quán)值和偏置對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

3評(píng)價(jià)模型的建立

3.1電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)處理

在電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，同時(shí)存在定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，為了增加各指標(biāo)間的可比性，必須對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行處理。由于定量指標(biāo)的衡量單位和級(jí)差各不相同，所以必須對(duì)其進(jìn)行規(guī)范化和趨同化處理，具體處理方式如下：

x（t）=x（t）-xmin1xmax-xmin

式中，x（t）表示預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，xmax和xmin分別為評(píng)價(jià)系統(tǒng)區(qū)域范圍內(nèi)某項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，數(shù)據(jù)范圍在[0，1]區(qū)間中。

對(duì)于定性指標(biāo)，因?yàn)椴荒苤苯恿炕梢酝ㄟ^模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，確定各指標(biāo)對(duì)于“電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力高低”這個(gè)模糊集的隸屬度，以指標(biāo)的隸屬度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。確定其隸屬度的具體做法是：設(shè)xi是定性評(píng)價(jià)指標(biāo)，V=（v1，v2，…，vn）是其對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)集，U=（u1，u2，…，un）為評(píng)價(jià)集V對(duì)應(yīng)的權(quán)重，xi相對(duì)于評(píng)價(jià)集V的隸屬度向量ri=（ri1，ri2，…，rin）可以通過專家評(píng)價(jià)或者問卷調(diào)查等方法來確定。根據(jù)模糊矩陣合成法B=U·ri便可計(jì)算出定性指標(biāo)在給定標(biāo)度U下的量化值了。在電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力定性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，指標(biāo)對(duì)于“電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力”的模糊評(píng)價(jià)集為（差、一般、中等、好），相應(yīng)的權(quán)重為B=（1，0.7，0.4，0.1）。

3.2電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)的確定

（1）網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)。根據(jù)Kolmogorov定理，在不限制隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的情況下，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分學(xué)習(xí)后能夠?qū)崿F(xiàn)任何非線性映射，因此構(gòu)建三層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（2）網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)。電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)估是一個(gè)模式識(shí)別問題，網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是根據(jù)輸入?yún)?shù)給出產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)的綜合指數(shù)。由于輸入向量包含16項(xiàng)指標(biāo)，故輸入層應(yīng)包含16個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層只有一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，輸出電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力評(píng)價(jià)的綜合指數(shù)。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)參考經(jīng)驗(yàn)式：J=entn+m+a。式中，ent為取整函數(shù)，n和m分別表示輸入層、輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，a為1～10之間的常數(shù)。根據(jù)試算比較，本文最終確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為11。

（3）確定隱含層、輸出層傳遞函數(shù)關(guān)系以及訓(xùn)練函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)隱含層傳遞函數(shù)采用雙曲正切函數(shù)tansig，輸出層傳遞函數(shù)采用對(duì)數(shù)函數(shù)logsig，訓(xùn)練函數(shù)為L(zhǎng)M（Levenberg-Marquardt）算法（trainlm）。

（4）設(shè)定遺傳算法的種群規(guī)模為30，最大進(jìn)化代數(shù)為800，選擇概率為0.8，交叉概率為0.5，變異概率0.05。

4結(jié)論

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)交易模式逐步被人們所接受并應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)購物的方便快捷、便宜、降低消費(fèi)成本等優(yōu)勢(shì)，使其越來越受到消費(fèi)者的歡迎。對(duì)網(wǎng)絡(luò)交易中的供應(yīng)商而言，準(zhǔn)確分析和判斷其產(chǎn)品的銷售能力是提高自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要環(huán)節(jié)。因而，對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)是一個(gè)綜合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程，需要設(shè)計(jì)全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文在分析了電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力構(gòu)成的基礎(chǔ)上，利用基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型，來評(píng)價(jià)電子商務(wù)產(chǎn)品的銷售能力。通過結(jié)合遺傳算法多點(diǎn)搜索的全局尋優(yōu)能力和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的局部搜索優(yōu)勢(shì)，能夠有效的避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)，同時(shí)保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)品銷售能力的評(píng)價(jià)有助于供應(yīng)商準(zhǔn)確地了解產(chǎn)品屬性及其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，對(duì)設(shè)計(jì)產(chǎn)品、制定營銷策略和完善商家服務(wù)體系具有指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)

[1]陳慧，李遠(yuǎn)志.電子商務(wù)條件下消費(fèi)者購買決策影響因素探析[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2007，9（2）：1-4，24.

[2]寧連舉，張瑩瑩.網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購消費(fèi)者購買選擇行為偏好及其實(shí)證研究——以餐飲類團(tuán)購為例[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2011，13（5）：404-409，415.

[3]薛有志，郭勇峰.C2C電子商務(wù)賣家的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略研究：基于淘寶網(wǎng)的分析[J].南開管理評(píng)論，2012，15（5）：129-140.

[4]郭贊偉.網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)及其影響因素：基于中國數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2010.

[5]周毅.網(wǎng)絡(luò)購買決策關(guān)鍵影響因素挖掘研究[D].上海：東華大學(xué)，2011.

[6]鄭小平.在線評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購買決策影響的實(shí)證研究[D].北京：中國人民大學(xué)，2008.

[7]李遠(yuǎn)志.北京大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)決策影響因素的實(shí)證研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2008.

[8]李瑞軒，高昶，辜希武，等.C2C電子商務(wù)交易的信用及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究[J].通信學(xué)報(bào)，2009，30（7）：78-85.

[9]孫曙迎.消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)信息可信度感知影響因素的實(shí)證研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2008，10（6）：50-54.

[10]張大陸，姚進(jìn).電子商務(wù)環(huán)境下面向顧客的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[J].計(jì)算機(jī)工程，2005，31（6）：66-67，224.

[11]劉碩，何永秀，陶衛(wèi)君，等.遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤價(jià)預(yù)測(cè)與煤價(jià)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，36（6）：75-80.

（本文責(zé)任編輯：王涓）