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做国外进口衣服的网站好百度指数分析工具

news 2026/4/7 1:50:12
做国外进口衣服的网站好,百度指数分析工具,广东建设职业注册中心网站,seo外链网站源码信用评价是各种店铺卖家分析买家信用行为的重要内容, 本文给出随机仿真代码模拟实际交易过程的信用评价. 主要研究内容有: (1)研究最大交易额和信用度的关系 (2)研究买家不评价率对信用度影响 (3)研究交易次数对信用度影响 MATLAB程序如下: 主程序main.m %% clc;close a…

信用评价是各种店铺卖家分析买家信用行为的重要内容, 本文给出随机仿真代码模拟实际交易过程的信用评价. 主要研究内容有:

(1)研究最大交易额和信用度的关系

(2)研究买家不评价率对信用度影响

(3)研究交易次数对信用度影响

MATLAB程序如下:

主程序main.m

%% 
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
k=200;%k=买家人数
timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
SEvaluatemidMin=0.98;
SEvaluatemidMax=0.999;
noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
[TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
    SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
% N=总交易次数
%k=买家人数
%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
%noEvaluateRate=买家不评价的概率
%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围

%TransData(i).B=i=第i个买家
%TransData(i).S=卖家,不要了
%TransData(i).T=第i次交易的时间
%TransData(i).M=第i次交易的金额
%TransData(i).R=第i次交易的评价值，好评则为1，中评则为0，差评则为一1
%TransData(i).rou=买家自身的好评率
%LP=评价率

%% 
Pi=zeros(k,1);
for i=1:k
    T=TransData(i).T;
    M=TransData(i).M;
    R=TransData(i).R;
    ysl=(T).*M;
    Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
end

Pmean=mean(Pi);

P=0;
for i=1:k
   rou=TransData(i).rou;
   s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
   if s01<=sita
       fy01=(1-s01)*rou;
   else
       fy01=(1-s01)*rou*beta;
   end
    P=P+Pi(i,1)*fy01;
end
disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q=P*LP


 

关键函数 交易信息函数TransInf.m

function [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
    SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax)
%% 产生交易信息函数

%k=买家人数
%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
%noEvaluateRate=买家不评价的概率
%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围

%% TransData结构体的结果定义
%TransData(i).B=i=第i个买家
%TransData(i).S=卖家,不要了
%TransData(i).T=第i次交易的时间
%TransData(i).M=第i次交易的金额
%TransData(i).R=第i次交易的评价值，好评则为1，中评则为0，差评则为一1
%TransData(i).rou=买家i自身的好评率
% N=总交易次数
%LP=评价率

T01=timeMin:timeMax;
L01=length(T01);
if L01<TnumberMax%
    error('请输入正确的参数，交易时间范围设置过小');
end

noEnumber=0;%
Enumber=0;%
for i=1:k%按买家循环
    %% --记录数据开始-------------
    TransData(i).B=i;
    TransData(i).S=1;
    % 产生交易时间
    index01=randperm(L01);
    state=0;
    iter=0;
    while state==0
        Tnumber=randi([TnumberMin TnumberMax],1,1);%产生交易次数
        if L01>=Tnumber
            time01 =index01(1:Tnumber);
            time=sort(time01);
            break;
        else
            state=0;
            iter=iter+1;
        end
        if iter>=10
            error('请输入正确的参数，交易时间范围设置过小');
        end
    end
    TransData(i).T=time;
    % 产生金额
    money=randi([moneyMin moneyMax],1,Tnumber);%产生交易金额，默认为整数
    TransData(i).M=money;%第i次交易的金额
    
    %% 好评率计算
    for j=1:Tnumber
        rnoE=rand;
        if rnoE>noEvaluateRate
            % 产生好评率
            rgood = SEvaluategoodMin + (SEvaluategoodMax-SEvaluategoodMin).*rand(1,1);%介于SEvaluategoodMax和SEvaluategoodMin之间
            % 产生中评率
            rmidle = SEvaluatemidMin + (SEvaluatemidMax-SEvaluatemidMin).*rand(1,1);%介于SEvaluatemidMi,nSEvaluatemidMax之间
            if rgood>rmidle
                error('对卖家的好评率范围SEvaluategoodMin和SEvaluategoodMax设置过大或者SEvaluatemidMin和SEvaluatemidMax过小，请重新设置');
            end
            r001=rand;%
            if (r001>=0)&&(r001<rgood);
                R01=1;
            end
            if (r001>=rgood)&&(r001<rmidle);
                R01=0;
            end
            if (r001>=rmidle)&&(r001<1);
                R01=-1;
            end
            Enumber=Enumber+1;%记录评价的交易
        else
            R01=0;
            noEnumber=noEnumber+1;%记录不评价的交易
        end
   
        if j==1%第一个交易直接赋值
            TransData(i).R=R01;
        else%其他交易放到后面
            TransData(i).R=[TransData(i).R, R01];
        end
    end
    TransData(i).rou=BEvaluateMin + (BEvaluateMax-BEvaluateMin).*rand(1,1);%
    %% --记录数据结束-------------
end
N=noEnumber+Enumber;
LP=Enumber/N;

main2.m 是研究最大交易额和信用度的关系

%% 研究最大交易额和信用度的关系
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=100:100:1000;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=K(g);%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值，好评则为1，中评则为0，差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('交易金额上限');
ylabel('信用度');
title('信用度和交易金额上限关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q


 

main3.m 研究买家不评价率对信用度影响

%% 研究买家不评价率对信用度影响
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=0.1:0.01:0.3;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=K(g);%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值，好评则为1，中评则为0，差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('买家不评价率');
ylabel('信用度');
title('信用度和买家不评价率关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q


 

main4.m 研究交易次数对信用度影响

%% 研究交易次数对信用度影响
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=10:5:80;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=K(g);%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评，0.7-0.9为中，0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值，好评则为1，中评则为0，差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('交易次数');
ylabel('信用度');
title('信用度和交易次数关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q

程序结果:

差距容忍度

sita =

    0.2000

衰减因子

beta =

    0.8500

总交易次数

N =

        7677

评价率

LP =

    0.8032

卖家的信用度

P =

  126.8858

考虑评价率的卖家的信用度

Q =

  101.9120

>> 

需要讨论的可以加Q1579325979讨论

http://www.hkea.cn/news/476284/

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