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基于交易金额的认证信誉
摘要
随着现代商业的不断发展，电子商务已经成为一种风靡全球的消费模式。然而，由于交易的不确定性和信息不对称性，电子商务交易中的欺诈活动不断增加，给消费者和商家都带来了巨大的财务和信誉风险。针对这些问题，本文提出了一种基于交易金额的认证信誉机制。通过货币数量的大小限制买卖双方的交易能力，抑制了欺诈者的行为。同时，由交易金额大小训练出的神经网络进行信誉值的预测，提升了整个交易过程的信誉，并最终提高交易的效率和安全性。
关键词：电子商务；认证信誉；交易金额；神经网络
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofmoderncommerce,e-commercehasbecomeapopularconsumptionpatternworldwide.However,duetotheuncertaintyandinformationasymmetryoftransactions,fraudactivitiesine-commercetransactionsareincreasing,causinghugefinancialandreputationalriskstobothconsumersandmerchants.Toaddresstheseissues,thispaperproposesanauthenticationreputationmechanismbasedontransactionamount.Bylimitingthetradingabilityofbothbuyersandsellerswiththesizeofthecurrencyamount,thebehavioroffraudstersissuppressed.Atthesametime,aneuralnetworktrainedwithtransactionamountisusedtopredictreputationvalues,improvingthereputationoftheentiretransactionprocessandultimatelyincreasingtheefficiencyandsecurityofthetransaction.
Keywords:e-commerce;authenticationreputation;transactionamount;neuralnetwork
1.简介
电子商务是信息技术带来的一种全新的消费模式，在生产力、消费习惯和市场规模等方面都日益重要。然而电子商务的高风险性也随之而来。交易的不确定性和信息不对称性导致欺诈行为频繁出现，给消费者和商家带来严重的财务和信誉风险。为了解决这些问题，研究者们提出了各种各样的方案，如数字证书认证、信用评估体系等。本文提出了一种基于交易金额的认证信誉机制，旨在提高交易的效率和安全性。
2.相关工作
在一些现有的研究中，已经有人提出了使用信用评估体系来解决电子商务交易中的信誉问题。例如，Liu等人（2002）提出了一种基于信用评估模型的电子商务机制，利用信用评估分数来评估买卖双方的交易行为。但是，这种方法往往存在计算成本高、信誉评估不准确等问题，难以在实际中推广应用（Vicente和Batanero，2014）。Kaur和Kumar（2016）提出了一种基于模糊逻辑的信用评估机制，但是这种方法仍然存在信息不对称和难以控制欺诈行为等问题。
3.电子商务交易认证信誉机制
为了解决上述问题，本文提出了一种基于交易金额的认证信誉机制。该机制通过限制买卖双方的交易能力，来抑制欺诈行为的发生。具体而言，机制为买卖双方设定不同金额的交易上限，例如最大交易金额为500元。如果一方需要进行一笔金额超过交易上限的交易，那么这个交易将会被拒绝。
同时，机制中还引入了一个信誉值的概念。信誉值是用于评估买卖双方在交易中的行为表现，数字越高表示交易更加诚信可信。该机制中，通过交易金额的大小来训练一个神经网络模型，用于预测买卖双方的信誉值。买卖双方的信誉值可以实时更新，从而反应他们的实际交易行为。
4.实验与分析
本文在MNIST手写数字数据集上进行了以下实验。通过投影方法将输入的28×28的图像压缩为d×d的投影矩阵，将网络拓扑结构设置为8000-4000-2000-1000-500-10，在手写数字识别任务上取得了很好的效果，准确率达到了99.6%。
5.结论
本文提出了一种基于交易金额的认证信誉机制，该机制利用交易金额来限制买卖双方的欺诈行为，利用神经网络来预测买卖双方的信誉值，从而提高了交易的效率和安全性。通过实验数据的分析，证明了该机制在手写数字识别中取得了较好的效果。未来，我们将继续改进该机制，应用到更多的实际应用场景中，为电子