信用评价研究MATLAB仿真代码
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 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
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return this；返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请，不同级别的经理有不同的审批权限： // 抽象处理者：审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...
云原生安全实战：API网关Kong的鉴权与限流详解
🔥「炎码工坊」技术弹药已装填！ 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、基础概念 1. API网关（API Gateway） API网关是微服务架构中的核心组件，负责统一管理所有API的流量入口。它像一座…...
C++课设：简易日历程序（支持传统节假日 + 二十四节气 + 个人纪念日管理）
名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊） 专栏介绍：《编程项目实战》 目录 一、为什么要开发一个日历程序？1. 深入理解时间算法2. 练习面向对象设计3. 学习数据结构应用二、核心算法深度解析…...
scikit-learn机器学习
# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...
【LeetCode】3309. 连接二进制表示可形成的最大数值（递归|回溯|位运算）
LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值（中等） 题目描述解题思路Java代码 题目描述 题目链接：LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值（中等） 给你一个长度为 3 的整数数组 nums。 现以某种顺序 连接…...