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1、项目名称 大数据环境下基于Bayesian移动电子 商务平台项目风险研究 项目负责人（签名） 所在学校（盖章）_“研究类别”含义： 基础研究：指为获得关于现象和可观察事实的基本原理及新知识而进行的实验性和理论性工作，它不以任何专门或特定的应用或使用为目的。 应用研究：指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。 试验发展：指利用从科学研究和实际经验中所获得的现有知识、生产新材料、新产品、新装置、新流程和新方法，或对现有的材料、产品、装置、流程、方法进行本质性的改进而进行的系统性工作。 推广应用、科技服务：指与研究与发展活动相关并有助于科学技术知识的产生、传播和应用
2、的活动。研究项目项目名称大数据环境下基于Bayesian的移动电子商务平台项目风险研究 研究类别21.基础研究 2.应用研究 3.试验发展 4.推广应用 5.科技服务依托的一级学科管理科学与工程成果形式论文起止时间2014年 10 月到 2016年 10 月经费申请总额 2 万元其他经费及其来源无项目负责人姓 名职 称工作单位电子邮箱项除目负组责主人要外成五员名姓名职称学位专业工作单位承担任务本人签名项目负责人近三年来承担的研究项目项目名称项目来源起止年月排名进展基于贝叶斯网络模型的软件项目风险分析算法校级2013.6-2015.51进展中中美合作教学中网络课程研究校级2008.11-2009
3、.81已结题一种改进的基于能效的无线传感器网络分簇路由协议 校级2012.10-2015.104进展中项目负责人为第一署名人的代表性成果成果名称成果来源获得时间排名等级获得校级科研三等奖校级2012.41三等奖The Analysis of Electronic Commerce Project Risk with the Bayes Network IEEE2011.511 本项目研究意义及国内外同类研究工作现状（附主要参考文献及出处）：研究背景：随着物联网和云计算这两大国家战略性新兴产业的不断发展，如何处理海量的信息以服务于社会的需求变得更为紧迫，数据挖掘技术成为推动两大新兴产业发展的核心
4、技术。对于一些移动电子商务平台，存在支付不稳定的问题，数据挖掘更是可以带来更大的价值1。国外研究表明：从失败的教训中人们已经逐步的意识到风险管理的重要性。据IEEE的研究表明2：软件系统中50%-70%的风险可以被检测到，90%的风险可以避免，并且风险管理具有杠杆作用，投资回报率大概是700%-2000%。研究意义：探讨如何更好的进行移动电子商务平台项目的风险管理，以减轻项目风险所产生的损失，从而增加软件项目成功的机会。运用贝叶斯模型的意义在项目开发过程中的分类来分析项目中的不确定性。因此能够减少所带来的损失。以较小的风险管理成本确保移动电子商务平台项目的顺利实现。研究现状：国外侧重于从模型的
5、角度对贝叶斯技术进行实验性研究，探索改进成效的信号技术，并取得了实质性进展。如Pillonetto3进行了动态的贝叶斯网络模型以图形的方式来表示。Adam J. L. Harris等运用贝叶斯分析表明使用多个指标来预测项目风险4。在大数据研究方面，目前，大数据的研究目前比较流行的是采用hadoop5进行大数据处理，尤其是在电子商务领域。国内在贝叶斯网络的研究起步较晚，在继承国外研究思路和理念的同时，也发展出适合中国的移动电子商务贝叶斯理论6。陈家清在加权线性损失下讨论一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯检验问题。利用核密度估计函数构造单调的经验贝叶斯检验函数 7。焦鹏为提高朴素贝叶斯(Naiv
6、e Bayesian)分类器的分类准确率,对朴素贝叶斯属性选择算法及假设属性概率值先验分布中的参数设置问题进行分析,提出将属性先验分布的参数设置加入到属性选择的过程中8。邱红兵讨论了贝叶斯线性无偏估计关于误差分布的稳健性,给出了未知参数的贝叶斯线性无偏估计是最优估计的充分必要条件9。在发展贝叶斯网络模型理论方法上，国内外学者做了大量工作，如蒋慧等学者基于迁移系统分析的线性混成系统安全验证，在利用贝叶斯网络对系统可靠性分析上有一定的可行性10。王宝龙基于贝叶斯网络测试性模型对不确定性测试问题进行了建模与分析，基于混合诊断模型对故障不确定性问题进行了建模与分析，并最终将贝叶斯网络测试性模型与混合诊
7、断模型相融合。给出了一种兼容IEEE Std 1522的基于混合诊断贝叶斯网络模型的测试性指标预计方法，测试性指标预计结果的可信度明显提高11。王爱文提出了一种基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析方法，所提方法由基于业务流程12分析的风险识别、基于贝叶斯因果网络的风险建模和关键风险事件识别三个主要步骤组成，有利于识别和评估风险事件间因果关系，为制订高效的风险应对计划提供可靠的依据。所提方法被应用于某公司国际采购风险分析中，取得显著效果13。运用贝叶斯网络进行分析是进行风险分析的常用方法，在许多领域里都得到了广泛的研究和应用14，尤其在数据缺失领域。杨德春针对数据缺失条件下构建贝叶斯网络难度大的问
8、题，研究了贝叶斯结构学习算法，提出了将条件独立性检验和评分一搜索相结合的算法15。基于混合数据补全策略基础上提出一种在数据缺失下学习贝叶斯网络的算法一E-GSA算法。该算法力求在保证果精度的前提下，有效提高了算法的性能16。贝叶斯网络技术的理论发展和广泛应用为深入研究本课题中不同类别移动电子商务项目的风险分析研究奠定了良好基础。综上，国内外学者侧重于从实际的项目平台数据中分析提高项目成功率的方法，或研究单因素对中间过程的影响。通过现代多元统计方法、数据挖掘技术客观、定量地分析影响移动电子商务项目的综合影响因素的研究尚少17。参考文献：1 曹红苹. 我国移动电子商务现状，问题及对策研究 J. 商
9、场现代化2008(27)2 Chiuso, Alessandro alessandro.chiuso，Pillonetto, Gianluigi giapi. A Bayesian approach to sparse dynamic network identification. Automatica. Aug2012, Vol. 48 Issue 8, p1553-1565. 13p.3 Adam J. L. Harris Magda Osman. The illusion of control: A Bayesian perspective J. Knowledge, Rationali
10、ty & Action 615624, Synthese (2012) 189:29384 张振海.基于专家知识融合的贝叶斯网络结构学习方法J. 计算机工程与应用,2014(50).5 魏斐翡. ECLHadoop：基于Hadoop的有效电子商务物流大数据处理策略.J.计算机科学与工程. 2013年10月.6 焦鹏. 基于属性选择法的朴素贝叶斯分类器性能改进J.电讯技术, 2013(3).7 邱红兵.矩阵损失下贝叶斯线性无偏估计及其稳健性J. 华东师范大学学报(自然科学版), 2013(1).8 蒋慧. 基于迁移系统分析的线性混成系统安全验证J. 计算机工程与应用, 2013(49).9 王宝
11、龙. 基于混合诊断贝叶斯网络的测试性不确定性建模与预计J. 弹箭与制导学报, 2013(33).10王爱文. 基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析J . 系统工程与电子技术,2013(5)11 GuoL，Yang M，Fu z MA comparative anaIysis on risk assess methods for reliability work items in weapon system development评价方法比较分析J项目管理技术，20097(7)：4144J，2009，7(7)：4144(郭磊，杨敏，符志民装备研制可靠性工作项目风险综合)12 胡春玲.张贯虹具有缺失
12、数据的贝叶斯网络结构学习算法研究 2008(02) 13 杨德春. 数据缺失下学习贝叶斯网络的E-GSA算法J. 计算机工程与设计,2013(7).14 SHEN Qi，WANG chisheResearch of Bayesian model based on missing data of biologyJMicroelectronics &computer，2011，28(7)：110一11215张连文，郭海鹏贝叶斯网引论M北京：科学出版社，200616 Fox c R，clemen R Tsubjective probability assessment in decision ana
13、lysis：partition dependence and bias toward the ignorance2005，51(9)：1417143217 weber P，Medina 0 G，simonc，et a10verview on Bayesian networks applications for dependability，risk analysis and maintenance areasJ 2012，25(4)：67168218 Prelec DA Bayesian truth serum for subjective dataJ 2004，306(5695)：462466
14、19贾娴.基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究J. 计算机工程与应用,2013年7月.20许培源基于贝叶斯模型平均方法的研究J东南学术，2014(1) 2 主要研究内容、目标、方案和进度及拟解决的关键问题：研究目标：随着云计算的快速发展，越来越多的电子商务服务应用面临处理大数据的要求，例如电子商务物流服务中顾客通过社会媒体发布而产生的大量数据。本课题旨在研究大数据环境下导致移动电子商务项目低成功率的影响因素，从纵向（单个影响因素不同水平的差异）、横向（不同影响因素的相对重要性）两方面定量分析影响因素对项目成功率的影响，对比分析开发过程中阶段性的指标特征。不仅能够对项目中存在的问题进行针对性的反馈，而且为风险投资公司提供客观、定量和有价值的数据。研究内容：1) 为提高电子商务物流大数据的处理效率，基于Hadoop设计了一种称为ECLHadoop的有效电子商务物流大数据处理策略，通过对大型移动电子商务网站样本数据的分析，建立风险评估对可能影响因素的逐步贝叶斯网络模型，检验后确定关键影响因
