【摘 要】
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退货是电子商务企业越来越需要重视的问题,据统计,电商企业产品的平均退货率高达三分之一.因此,本文聚焦于电子商务中的退货问题,深入地分析用户的退货行为,进而研究电商交易中的退货风险,这对于提高电子商务企业的管理决策水平具有重要意义.针对退货风险的预测,本文定义了一笔交易的退货风险,并通过引入二部图结构来组织历史退货记录,将问题形式化为二部图上的排序问题.同时,基于实际退货数据的观测,发掘出描述产品和
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,北京 100191 北京邮电大学经济管理学院,北京 100876
【出 处】
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信息系统协会中国分会第七届学术年会
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退货是电子商务企业越来越需要重视的问题,据统计,电商企业产品的平均退货率高达三分之一.因此,本文聚焦于电子商务中的退货问题,深入地分析用户的退货行为,进而研究电商交易中的退货风险,这对于提高电子商务企业的管理决策水平具有重要意义.针对退货风险的预测,本文定义了一笔交易的退货风险,并通过引入二部图结构来组织历史退货记录,将问题形式化为二部图上的排序问题.同时,基于实际退货数据的观测,发掘出描述产品和用户的特征属性,将其转化为先验信息引入模型,使得模型具有较好的可扩展性.通过在实际数据集上的实验表明,本研究所提出的模型相较其他方法有更良好的性能.
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