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淘寶好評(píng)范文第1篇

淘寶2心要得到11個(gè)有效好評(píng)。交易雙方在淘寶每交易成功一個(gè)訂單都可以獲得相應(yīng)的評(píng)價(jià)。買家的信用度累積是針對(duì)訂單中的每一項(xiàng)寶貝的，即訂單交易成功后，賣家可針對(duì)其中的每一項(xiàng)寶貝給買家做出如實(shí)的評(píng)價(jià)。

評(píng)價(jià)分為“好評(píng)”、“中評(píng)”、“差評(píng)”三類。評(píng)價(jià)生效后，收到評(píng)價(jià)一方的信用積分會(huì)根據(jù)相應(yīng)計(jì)算方式進(jìn)行增減，計(jì)算方式：“好評(píng)”加一分、“中評(píng)”不加分、“差評(píng)”減一分。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

淘寶好評(píng)范文第2篇

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淘寶好評(píng)范文第3篇

近年來，地下工程正在城市里面的興建，地下建筑對(duì)臨近建筑的影響越來越常見。隨著政府部門的關(guān)注和公民環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，減少施工過程中的爆破振動(dòng)成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。又由于對(duì)爆破破巖機(jī)理的理論認(rèn)識(shí)仍然亟待解決和完善，所以增加了爆破振動(dòng)研究的困難。文章以重慶市軌道交通3號(hào)線工貿(mào)暗挖車站為依托，對(duì)大直徑水平掏槽技術(shù)降低爆破振動(dòng)的作用進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：輕軌車站；大直徑水平掏槽；地表振動(dòng)速度；數(shù)值分析

ABSTRACT

In recent years, underground engineering is built a lot in the city,and the influence of underground constraction to nearby constractions is more and more common.With the government's attention and citizens strengthening of environmental protection consciousness. the problem of reducing the blasting vibration in constraction has become one of a hot topic in academic areas at home and abroad.And beacause the mechanism of millisecond rock blasting still need to be solved and consummated immadiately．It has ihncreased the difficulty of blasting vibration research.This paper refers to the project of Gongmao underground station of Chongqing Metro Line 3.The research is to big hole horizontal cut in reducing the blasting vibration.

KEY WORDS: light rail station， big hole horizontal cut ,surface vibration velocity，numerical analysis

中圖分類號(hào)：U213.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：

1引言

在城市軌道交通系統(tǒng)建設(shè)過程中，地鐵與輕軌以及地下車站穿越城市商業(yè)區(qū)高層建筑物和城市道路與立交橋的情況越來越多。隨著政府部門的關(guān)注和公民環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，減少施工過程中的爆破振動(dòng)成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。同時(shí)，對(duì)爆破破巖機(jī)理的理論認(rèn)識(shí)仍然亟待解決和完善，所以增加了爆破振動(dòng)研究的困難。一方面要考慮暗挖爆破的震動(dòng)影響可能導(dǎo)致高層建筑物下的巖土體產(chǎn)生不均勻沉降；另一方面，在施工過程中，應(yīng)嚴(yán)格控制爆破產(chǎn)生的應(yīng)力波對(duì)城市商業(yè)區(qū)高層建筑物的震動(dòng)與開裂損傷影響。因此，隨著城市地鐵及輕軌的發(fā)展，研究暗挖隧道施工過程中的爆破減振技術(shù)，對(duì)制定可行的施工方案和加固措施，減少施工過程中對(duì)地下巖土周邊環(huán)境的影響，保證高層建筑物結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性具有重要意義。本文以輕軌三號(hào)線工貿(mào)暗挖車站為依托工程，數(shù)值模擬分析爆破產(chǎn)生的地震動(dòng)。

2工程概況

軌道3號(hào)線工貿(mào)站位于重慶市南岸區(qū)工貿(mào)大樓主樓（砼22F/－1F）的南側(cè)，在工貿(mào)大樓裙房樓（砼2F）之下，車站主體結(jié)構(gòu)暗挖段為拱形隧道結(jié)構(gòu)。車站的北側(cè)是海銅東路、國(guó)際會(huì)展中心，東側(cè)為南坪北路，西南側(cè)接上海城。本站暗挖段設(shè)計(jì)起止里程SK5+684.639～SK5+808.589，車站暗挖段總長(zhǎng)123.95m。

3大直徑水平掏槽技術(shù)破碎機(jī)理

大直徑水平掏槽，可以看成是直眼掏槽的一種。目的是通過創(chuàng)造“第二自由面”來減小地震動(dòng)效應(yīng)[1]，精細(xì)地控制爆破，保護(hù)圍巖。

本次模擬使用直眼掏槽形式。掏槽眼都垂直于工作面，鉆眼互相干擾少，要求鉆眼精度高；巖石拋擲不遠(yuǎn)，爆渣集中，不易崩倒棚子和損壞設(shè)備；韌性巖石不適用。利用中空眼作為其它炮孔臨空面，在掏槽區(qū)域?qū)崿F(xiàn)逐孔和少孔起爆，最大限度降低掏槽爆破單響藥量，降振效果顯著，提高炮孔利用率，裝藥量可至炮眼深度的85%左右。

4計(jì)算模型

為了達(dá)到好的爆破效果，減少飛石量和爆破產(chǎn)生的波的有害影響，許多研究人員從爆破施工的角度研究了爆破方案、起爆網(wǎng)絡(luò)、最大段起爆藥量、微差爆破時(shí)間間隔和最小抵抗線[3~6]，把掏槽炮孔爆破對(duì)巖體的破壞作用當(dāng)成主要作用，而沒有考慮到輔助炮孔和周邊孔爆破對(duì)巖體的破壞作用。為了能更實(shí)際的體現(xiàn)巖體的損傷過程，本文將考慮到輔助炮孔和周邊孔爆破時(shí)對(duì)巖體的破壞作用。本次模型計(jì)算取巖土計(jì)算范圍150m×66m×6m，由于巖體實(shí)際邊界情況是無限邊界，而計(jì)算模型取的是無限巖體的一部分，在模型中需對(duì)邊界人為處理。為了消除人工邊界處的反射波對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)的影響，計(jì)算過程中除了頂面沒有設(shè)置約束外，其余五個(gè)面設(shè)定為無反射邊界條什。有限元模型單元采用六面體單元，圍巖單元類型均采用solldl64單元。模型計(jì)算總裝藥量42kg,開挖起爆順序?yàn)樘筒劭专D輔助孔―周邊孔。計(jì)算模型網(wǎng)格見圖2。

圖2 計(jì)算模型網(wǎng)格

Figure 2 the mesh of calculation model

在計(jì)算整個(gè)模型共劃分44466個(gè)單元，其中炸藥單元數(shù)為145個(gè)，炮泥單元數(shù)為65個(gè)，巖石單元數(shù)為44256個(gè)。

5計(jì)算結(jié)果分析

由于本次工程地點(diǎn)處于城市商業(yè)區(qū)，在模擬過程中考慮了在最不利條件下的爆破情況。而爆破是一個(gè)動(dòng)態(tài)沖擊荷載施加到作用物體上，荷載大小會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化。通過分析爆破對(duì)周邊巖石的影響以及地表的震動(dòng)情況，來評(píng)定爆破方案是否合理。

通過ANSYS/LS-DYNA有限元瞬態(tài)動(dòng)力分析，在工貿(mào)車站開挖爆破時(shí)，正上方地表面選取典型1個(gè)節(jié)點(diǎn)，如圖3（箭頭標(biāo)示）中33476節(jié)點(diǎn)位置，該點(diǎn)的各方向的振動(dòng)速度時(shí)程曲線，如圖4~圖7

圖3 爆破正上方地表面選取節(jié)點(diǎn)圖

Figure 3 the node location of blasting just above the surface

通過計(jì)算模擬，工貿(mào)車站開挖爆破時(shí)，正上方地表面節(jié)點(diǎn)的X方向最大振動(dòng)速度為0.025cm/s, Y方向最大振動(dòng)速度為0.08cm/s, Z方向最大振動(dòng)速度為0.13cm/s, 最大合振動(dòng)速度為0.135cm/s。

此外，在本次研究中還在工貿(mào)車站開挖爆破時(shí)，從地表面豎直向下及水平方向各選取5個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)各點(diǎn)的瞬態(tài)動(dòng)力分析。

6結(jié)論

在城市軌道交通系統(tǒng)建設(shè)過程中，地鐵與輕軌以及地下車站穿越城市商業(yè)區(qū)高層建筑物情況越來越多，因此必須考慮地下車站爆破施工造成的地震動(dòng)問題。本次模擬總裝藥量42kg,爆破開挖起爆順序?yàn)樘筒劭专D輔助孔―周邊孔。在現(xiàn)有的裝藥量情況下，由于起爆點(diǎn)與地表距離18m，計(jì)算所得震動(dòng)影響較小。

通過研究大直徑水平掏槽爆破技術(shù)我們可得出在受地震動(dòng)效應(yīng)影響較大的時(shí)間段以后，大直徑水平掏槽爆破的振動(dòng)峰值下降較快，因此大直徑水平掏槽爆破是目前隧道施工爆破較好的一種爆破技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

. 趙海鷗.LS-DYNA動(dòng)力分析指南[M]. 北京：兵器工業(yè)出版社,2003.

田會(huì)禮，張向東，張勝龍.中深孔爆破在地鐵車站基坑開挖中的應(yīng)用[J].隧道設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn).2009,3:104.105.

白曉濤，顧月兵，唐丙文等.中深孔爆破技術(shù)在基坑開挖中的應(yīng)用[J].工程爆破。2007,13(4):35.37.

淘寶好評(píng)范文第4篇

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；逆向選擇；在線披露

一、引言

1970年，阿克洛夫在其文章《“檸檬”市場(chǎng)：質(zhì)量不確定性與市場(chǎng)機(jī)制》中提出了逆向選擇理論。逆向選擇指的是當(dāng)市場(chǎng)參與者處于信息劣勢(shì)時(shí)所做出的選擇。

由于電子商務(wù)市場(chǎng)中，買者與賣者之間時(shí)間和空間的相分離，賣買雙方不能面對(duì)面的進(jìn)行交流，買賣雙方存在著嚴(yán)重的信息不對(duì)稱性。大量研究表明，與傳統(tǒng)市場(chǎng)相比，電子商務(wù)市場(chǎng)的逆向選擇問題更加嚴(yán)重。本文將利用淘寶網(wǎng)上的數(shù)據(jù)分析賣家披露的信息對(duì)消費(fèi)者行為的影響。

二、基于淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)的在線披露變量的實(shí)證分析

（一）樣本的選擇與數(shù)據(jù)的收集

淘寶網(wǎng)的交易商品種類繁多，本文選取淘寶網(wǎng)中某品牌男士襯衫冬季款交易市場(chǎng)為研究對(duì)象。針對(duì)淘寶網(wǎng)某品牌冬季款男士襯衫進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，共搜集了368件商品的相關(guān)數(shù)據(jù)，全部作為本次研究的數(shù)據(jù)，所收集的數(shù)據(jù)中不包括天貓商城賣家的數(shù)據(jù)。

（二）變量的選取

分析所涉及到的變量主要包括月銷售量、商品價(jià)格、口碑?dāng)?shù)量、金牌賣家、好評(píng)率、賣家信用積分、賣家信用等級(jí)等。

1、月銷售量（Sales）：在商品的詳細(xì)頁(yè)面上，會(huì)看到商品的30天成交記錄的數(shù)量和交易成功的數(shù)量。

2、商品價(jià)格（Price）：在這里，商品價(jià)格指的是商品在網(wǎng)頁(yè)上的掛牌價(jià)格，不包括商品的運(yùn)費(fèi)等。

3、口碑?dāng)?shù)量（Word-of-Mouth，WOM）：系統(tǒng)顯示出來的對(duì)該商品文字評(píng)價(jià)的數(shù)量。

4、金牌賣家（GoldSeller）：2014年7月1日淘寶金牌賣家正式運(yùn)營(yíng)。金牌賣家是淘寶網(wǎng)對(duì)一定時(shí)期內(nèi)成交量好、服務(wù)好、口碑好的賣家的一種激勵(lì)手段。設(shè)置金牌賣家虛擬變量，賣家如果是金牌賣家記為1，不是金牌賣家記為0。

5、賣方好評(píng)率（PositiveRate）：買家對(duì)于賣家的評(píng)價(jià)可分為三類：好評(píng)、中評(píng)和差評(píng)。賣家好評(píng)率=所有計(jì)分的賣家收到的好評(píng)數(shù)/所有計(jì)分的賣家收到的評(píng)價(jià)總數(shù)。

6、賣家信用分?jǐn)?shù)（CreditScore）和賣家信用等級(jí)（CreditRating）：在淘寶網(wǎng)，買家每交易成功一次，就可以對(duì)賣家作一次信用評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)分為“好評(píng)”、“中評(píng)”、“差評(píng)”三類，每種評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)一個(gè)信用積分。根據(jù)對(duì)賣家的信用積分，賣家的信用度分為20個(gè)級(jí)別。

7、消費(fèi)者保障服務(wù)（Service）：賣家簽署了淘寶網(wǎng)消費(fèi)者保障服務(wù)協(xié)議，承諾為消費(fèi)者提供交易保障服務(wù)。設(shè)置消費(fèi)者保障服務(wù)虛擬變量，買家如果加入消費(fèi)者保障服務(wù)為1，未加入消費(fèi)者保障服務(wù)為0。

（三）計(jì)量模型的選擇

本文針對(duì)某品牌冬季款男士襯衫進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，共搜集了368件商品的相關(guān)數(shù)據(jù)。在368個(gè)男士襯衫月銷售量方面的數(shù)據(jù)中，有261個(gè)賣家在三十天內(nèi)有銷售商品，另外107個(gè)賣家的月銷售量為0。而對(duì)于那些月銷售量為正的賣家而言，銷售量的范圍也相當(dāng)寬，從3576件到1件。由于買家的優(yōu)化行為常常導(dǎo)致總體中不可忽略的一部分角點(diǎn)解響應(yīng)。因此賣家的月銷售量很適合用托賓模型。

（四）數(shù)據(jù)的處理

考慮到回歸分析中易出現(xiàn)的一些問題，以及有利于考察自變量與因變量關(guān)系的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的處理，本文中將對(duì)變量月銷售量、價(jià)格、口碑?dāng)?shù)量、買家信用分?jǐn)?shù)進(jìn)行處理。

（1）對(duì)賣家的月銷售量，商品價(jià)格、賣家信譽(yù)分?jǐn)?shù)和口碑?dāng)?shù)量都進(jìn)行了對(duì)數(shù)變換。一是因?yàn)橘u家信譽(yù)分?jǐn)?shù)和口碑?dāng)?shù)量差異很大，使用對(duì)數(shù)形式通常能夠消除回歸分析中存在的異方差性。二是有利于考察自變量與因變量關(guān)系的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象解釋。

（2）月銷售量（sales）和口碑?dāng)?shù)量（wom）存在為零的值，取對(duì)數(shù)時(shí)為了避免log（0）情況的出現(xiàn)，對(duì)這兩個(gè)變量采用log（sales+1）和log（wom+1）的形式，這樣原來為零的觀測(cè)值對(duì)數(shù)變換后還為零，數(shù)據(jù)存在角點(diǎn)解的現(xiàn)象不會(huì)改變。

（五）計(jì)量結(jié)果和分析

本文利用Eviews6進(jìn)行回歸分析，表1同時(shí)給出了利用OLS估計(jì)的線性回歸模型和托賓模型的回歸結(jié)果。從表中可以看出，在線披露的信息變量的估計(jì)值的符號(hào)在兩個(gè)回歸模型中是相同的，而且統(tǒng)計(jì)顯著性也類似。

結(jié)果一：商品價(jià)格對(duì)商品月銷售量的影響。

在表中，無論是OLS估計(jì)的模型還是托賓估計(jì)模型中都顯示商品價(jià)格對(duì)商品月銷售量的負(fù)的顯著影響。托賓模型一中，在1%的顯著水平上，商品價(jià)格對(duì)月銷售量顯著的負(fù)向影響。這說明在電子商務(wù)市場(chǎng)中商品價(jià)格是影響商品銷售量的一個(gè)重要的因素。消費(fèi)者在購(gòu)買商品時(shí)，價(jià)格是消費(fèi)者主要關(guān)注的信息之一。價(jià)格作為反映質(zhì)量信息的重要信號(hào)，為什么高價(jià)格的商品銷售量反而低呢？由于電子商務(wù)市場(chǎng)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象更加嚴(yán)重，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者對(duì)于商品的質(zhì)量信息不能面對(duì)面的進(jìn)行識(shí)別，購(gòu)買價(jià)格高的商品的風(fēng)險(xiǎn)較大，因此，造成商品的價(jià)格越高越難以出售。實(shí)證結(jié)果表明，在淘寶網(wǎng)上逆向選擇問題依然存在。

結(jié)果二：口碑?dāng)?shù)量對(duì)商品月銷售量的影響。

從托賓模型一可以看出，在1%的顯著水平上，在線披露的口碑?dāng)?shù)量對(duì)商品的月銷售量有顯著的正向影響。說明由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性，消費(fèi)者的購(gòu)買行為有從眾的傾向。消費(fèi)者在收到商品后，還愿意花費(fèi)時(shí)間成本對(duì)于商品作出評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)數(shù)量比較多的話，會(huì)在一定程度上像消費(fèi)者傳遞該商品值得購(gòu)買的信號(hào)。

結(jié)果三：金牌賣家對(duì)商品月銷售量的影響。

金牌賣家方面，托賓模型一回歸結(jié)果表明，在10%的顯著水平上，淘寶金牌賣家對(duì)于月銷售量有顯著的正向影響。說明金牌賣家標(biāo)記作為淘寶網(wǎng)的一個(gè)新的舉措，已經(jīng)顯示其對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的影響。因?yàn)榻鹋瀑u家標(biāo)記在搜索頁(yè)面和商品詳細(xì)頁(yè)面等多個(gè)場(chǎng)景都有顯示，且是根據(jù)綜合評(píng)估來決定的，因此會(huì)引起消費(fèi)者的極大關(guān)注。在淘寶網(wǎng)金牌賣家對(duì)于減少買賣雙方的信息不對(duì)稱，減少逆向選擇具有重要的意義。

結(jié)果四：賣家好評(píng)率對(duì)月銷售量的影響。

表1中，在線性模型二、三和托賓模型三中均顯示出賣家好評(píng)率與商品月銷售量的顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。原因可能如下，一方面是賣家的好評(píng)率作為賣家歷史信譽(yù)指標(biāo)，它是在賣家信譽(yù)頁(yè)面上呈現(xiàn)的。由于位置比較隱蔽，很難引起消費(fèi)者的注意。另一方面，在男士襯衫的樣本中，賣家好評(píng)率的最小值是93.1%，最大值是1，而且賣家好評(píng)率集中在99%左右。為了保持較高的好評(píng)率，很多賣家會(huì)采取一些激勵(lì)措施，比如好評(píng)送購(gòu)物壞取R虼耍賣家的好評(píng)率普遍較高，差異很小，不能造成消費(fèi)者對(duì)購(gòu)買行為的影響。另外，實(shí)證結(jié)果中賣家好評(píng)率對(duì)回歸系數(shù)為負(fù)，這可能是由于好評(píng)率的計(jì)算方法造成，若賣家的銷售量過少，可能造成賣家沒有評(píng)價(jià)的現(xiàn)象，但此時(shí)賣家的好評(píng)率卻默認(rèn)為100%。

結(jié)果五：賣家信用積分和賣家信用等級(jí)對(duì)商品月銷售量的影響。

對(duì)于賣家信用積分對(duì)于商品月銷售量的影響，OLS估計(jì)模型二顯示沒有顯著的影響；托賓估計(jì)模型結(jié)果顯示在10%的顯著水平上，賣家信用積分對(duì)商品的月銷售量有顯著的影響。因此對(duì)于賣家信用積分對(duì)于商品月銷售量的影響并不十分顯著。信用分?jǐn)?shù)是根據(jù)評(píng)價(jià)的來計(jì)算的，信用積分的多少反映了賣家的信譽(yù)，買家往往喜歡購(gòu)買信用積分比較高的賣家的商品，但是隨著信用積分重要性得到重視，一些不良賣家開始利用信用積分評(píng)價(jià)機(jī)制的漏洞，利用各種不正當(dāng)?shù)氖侄蝸硖岣咝庞梅e分，因此長(zhǎng)期以來，造成買家對(duì)于賣家信用積分的不信任。此外，信用積分并不直接的顯示在商品的頁(yè)面，而是顯示在商品的信用界面上，由于其隱蔽性，不易引起消費(fèi)者的注意。

表1中，OLS估計(jì)的模型和托賓估計(jì)模型都顯示賣家信用等級(jí)對(duì)商品月銷售量的顯著影響。賣家信用等級(jí)是根據(jù)賣家信用分?jǐn)?shù)來劃分的，賣家信用等級(jí)由于其顯示在商品的頁(yè)面，更能夠引起消費(fèi)者的注意。

結(jié)果六：是否加入消費(fèi)者保障服務(wù)對(duì)商品月銷售量的影響。

在表1中，無論是OLS估計(jì)的模型還是托賓估計(jì)模型中結(jié)果都表明，賣家加入消費(fèi)者保障服務(wù)對(duì)商品的銷售量有正向影響，但是并不顯著。從獲取的數(shù)據(jù)樣本可以看出，在368位賣家中有357位賣家都選擇了加入消費(fèi)者保障服務(wù)。因此，在淘寶網(wǎng)中是選擇加入消費(fèi)者保障服務(wù)不會(huì)有明顯的優(yōu)勢(shì)。造成這種現(xiàn)象的原因可能是：淘寶賣家加入消費(fèi)者保障服務(wù)的成本低，只需交納1000元左右的保證金；消費(fèi)者雖然認(rèn)識(shí)到加入消費(fèi)者保障服務(wù)是好賣家的信號(hào)，但是當(dāng)賣家觸犯消費(fèi)者保障計(jì)劃條款，買家不懂得利用此條款維護(hù)自身利益，進(jìn)而造成賣家違規(guī)行為的成本較低；當(dāng)賣家出現(xiàn)違約行為時(shí)，消費(fèi)者維權(quán)困難。

三、政策建議

淘寶網(wǎng)上已經(jīng)建立了強(qiáng)制性披露賣家信譽(yù)的機(jī)制，賣家信譽(yù)機(jī)制披露的賣家信譽(yù)積分和賣家好評(píng)率信息并沒有對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買行為產(chǎn)生有效的影響。說明淘寶網(wǎng)的信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)并沒有發(fā)揮有效的作用，消費(fèi)者對(duì)于該信譽(yù)機(jī)制不夠信任。針對(duì)淘寶網(wǎng)的信用評(píng)價(jià)存在的問題，提出以下建議：一方面，構(gòu)建一個(gè)真正地能夠把虛假交易和真實(shí)交易區(qū)分開的信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)。近年來，部分賣家利用信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)的漏洞，采用信用互刷平臺(tái)等偽造虛假信用，使消費(fèi)者逐漸對(duì)于信用評(píng)價(jià)可靠性產(chǎn)生懷疑，因此，必須完善信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)，不給炒作偽造信用行為留下空隙。另一方面，增加評(píng)分累計(jì)值參考因素。目前淘寶網(wǎng)上的信用評(píng)分僅是根據(jù)好評(píng)、中評(píng)、差評(píng)的相應(yīng)分值累計(jì)所所得到的，沒有把賣家受到的消費(fèi)者投訴情況以及遭受的行政處罰等情況涵蓋在內(nèi)。其他購(gòu)物網(wǎng)站信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)也存在類似的問題，應(yīng)該完善信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)，建立消費(fèi)者對(duì)于信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)的信任，使信譽(yù)機(jī)制發(fā)揮有效的作用。

參考文獻(xiàn)：

淘寶好評(píng)范文第5篇

以淘寶為例，好評(píng)是無法修改和刪除的。中評(píng)和差評(píng)可以在半個(gè)月內(nèi)刪除或修改為好評(píng)。

淘寶網(wǎng)是亞太地區(qū)較大的網(wǎng)絡(luò)零售、商圈，由阿里巴巴集團(tuán)在2003年5月創(chuàng)立。淘寶網(wǎng)是中國(guó)深受歡迎的網(wǎng)購(gòu)零售平臺(tái)，擁有近5億的注冊(cè)用戶數(shù)，每天有超過6000萬的固定訪客，同時(shí)每天的在線商品數(shù)已經(jīng)超過了8億件，平均每分鐘售出4.8萬件商品。

截止2011年年底，淘寶網(wǎng)單日交易額峰值達(dá)到43.8億元，創(chuàng)造270.8萬直接且充分就業(yè)機(jī)會(huì)。隨著淘寶網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和用戶數(shù)量的增加，淘寶也從單一的C2C網(wǎng)絡(luò)集市變成了包括C2C、團(tuán)購(gòu)、分銷、拍賣等多種電子商務(wù)模式在內(nèi)的綜合性零售商圈。目前已經(jīng)成為世界范圍的電子商務(wù)交易平臺(tái)之一。2016年3月15日，315晚會(huì)曝光，淘寶商家存在刷單等欺騙消費(fèi)者現(xiàn)象。

（來源：文章屋網(wǎng) ）