前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇淘寶好評范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

淘寶好評范文第1篇

淘寶2心要得到11個有效好評。交易雙方在淘寶每交易成功一個訂單都可以獲得相應的評價。買家的信用度累積是針對訂單中的每一項寶貝的，即訂單交易成功后，賣家可針對其中的每一項寶貝給買家做出如實的評價。

評價分為“好評”、“中評”、“差評”三類。評價生效后，收到評價一方的信用積分會根據相應計算方式進行增減，計算方式：“好評”加一分、“中評”不加分、“差評”減一分。

（來源：文章屋網 ）

淘寶好評范文第2篇

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淘寶好評范文第3篇

近年來，地下工程正在城市里面的興建，地下建筑對臨近建筑的影響越來越常見。隨著政府部門的關注和公民環(huán)保意識的增強，減少施工過程中的爆破振動成為國內外研究的熱點問題。又由于對爆破破巖機理的理論認識仍然亟待解決和完善，所以增加了爆破振動研究的困難。文章以重慶市軌道交通3號線工貿暗挖車站為依托，對大直徑水平掏槽技術降低爆破振動的作用進行研究。

關鍵詞：輕軌車站；大直徑水平掏槽；地表振動速度；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：U213.2文獻標識碼： A 文章編號：

1引言

在城市軌道交通系統(tǒng)建設過程中，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。隨著政府部門的關注和公民環(huán)保意識的增強，減少施工過程中的爆破振動成為國內外研究的熱點問題。同時，對爆破破巖機理的理論認識仍然亟待解決和完善，所以增加了爆破振動研究的困難。一方面要考慮暗挖爆破的震動影響可能導致高層建筑物下的巖土體產生不均勻沉降；另一方面，在施工過程中，應嚴格控制爆破產生的應力波對城市商業(yè)區(qū)高層建筑物的震動與開裂損傷影響。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，對制定可行的施工方案和加固措施，減少施工過程中對地下巖土周邊環(huán)境的影響，保證高層建筑物結構的穩(wěn)定性具有重要意義。本文以輕軌三號線工貿暗挖車站為依托工程，數(shù)值模擬分析爆破產生的地震動。

2工程概況

軌道3號線工貿站位于重慶市南岸區(qū)工貿大樓主樓（砼22F/－1F）的南側，在工貿大樓裙房樓（砼2F）之下，車站主體結構暗挖段為拱形隧道結構。車站的北側是海銅東路、國際會展中心，東側為南坪北路，西南側接上海城。本站暗挖段設計起止里程SK5+684.639～SK5+808.589，車站暗挖段總長123.95m。

3大直徑水平掏槽技術破碎機理

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”來減小地震動效應[1]，精細地控制爆破，保護圍巖。

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，爆渣集中，不易崩倒棚子和損壞設備；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)域實現(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計算模型

為了達到好的爆破效果，減少飛石量和爆破產生的波的有害影響，許多研究人員從爆破施工的角度研究了爆破方案、起爆網絡、最大段起爆藥量、微差爆破時間間隔和最小抵抗線[3~6]，把掏槽炮孔爆破對巖體的破壞作用當成主要作用，而沒有考慮到輔助炮孔和周邊孔爆破對巖體的破壞作用。為了能更實際的體現(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對巖體的破壞作用。本次模型計算取巖土計算范圍150m×66m×6m，由于巖體實際邊界情況是無限邊界，而計算模型取的是無限巖體的一部分，在模型中需對邊界人為處理。為了消除人工邊界處的反射波對結構動力響應的影響，計算過程中除了頂面沒有設置約束外，其余五個面設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。模型計算總裝藥量42kg,開挖起爆順序為掏槽孔―輔助孔―周邊孔。計算模型網格見圖2。

圖2 計算模型網格

Figure 2 the mesh of calculation model

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

5計算結果分析

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

通過ANSYS/LS-DYNA有限元瞬態(tài)動力分析，在工貿車站開挖爆破時，正上方地表面選取典型1個節(jié)點，如圖3（箭頭標示）中33476節(jié)點位置，該點的各方向的振動速度時程曲線，如圖4~圖7

圖3 爆破正上方地表面選取節(jié)點圖

Figure 3 the node location of blasting just above the surface

通過計算模擬，工貿車站開挖爆破時，正上方地表面節(jié)點的X方向最大振動速度為0.025cm/s, Y方向最大振動速度為0.08cm/s, Z方向最大振動速度為0.13cm/s, 最大合振動速度為0.135cm/s。

此外，在本次研究中還在工貿車站開挖爆破時，從地表面豎直向下及水平方向各選取5個節(jié)點，對各點的瞬態(tài)動力分析。

6結論

在城市軌道交通系統(tǒng)建設過程中，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問題。本次模擬總裝藥量42kg,爆破開挖起爆順序為掏槽孔―輔助孔―周邊孔。在現(xiàn)有的裝藥量情況下，由于起爆點與地表距離18m，計算所得震動影響較小。

通過研究大直徑水平掏槽爆破技術我們可得出在受地震動效應影響較大的時間段以后，大直徑水平掏槽爆破的振動峰值下降較快，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。

參考文獻

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

田會禮，張向東，張勝龍.中深孔爆破在地鐵車站基坑開挖中的應用[J].隧道設計標準.2009,3:104.105.

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

淘寶好評范文第4篇

關鍵詞：電子商務；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：質量不確定性與市場機制》中提出了逆向選擇理論。逆向選擇指的是當市場參與者處于信息劣勢時所做出的選擇。

由于電子商務市場中，買者與賣者之間時間和空間的相分離，賣買雙方不能面對面的進行交流，買賣雙方存在著嚴重的信息不對稱性。大量研究表明，與傳統(tǒng)市場相比，電子商務市場的逆向選擇問題更加嚴重。本文將利用淘寶網上的數(shù)據分析賣家披露的信息對消費者行為的影響。

二、基于淘寶網數(shù)據的在線披露變量的實證分析

（一）樣本的選擇與數(shù)據的收集

淘寶網的交易商品種類繁多，本文選取淘寶網中某品牌男士襯衫冬季款交易市場為研究對象。針對淘寶網某品牌冬季款男士襯衫進行數(shù)據搜集，共搜集了368件商品的相關數(shù)據，全部作為本次研究的數(shù)據，所收集的數(shù)據中不包括天貓商城賣家的數(shù)據。

（二）變量的選取

分析所涉及到的變量主要包括月銷售量、商品價格、口碑數(shù)量、金牌賣家、好評率、賣家信用積分、賣家信用等級等。

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

2、商品價格（Price）：在這里，商品價格指的是商品在網頁上的掛牌價格，不包括商品的運費等。

3、口碑數(shù)量（Word-of-Mouth，WOM）：系統(tǒng)顯示出來的對該商品文字評價的數(shù)量。

4、金牌賣家（GoldSeller）：2014年7月1日淘寶金牌賣家正式運營。金牌賣家是淘寶網對一定時期內成交量好、服務好、口碑好的賣家的一種激勵手段。設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、賣方好評率（PositiveRate）：買家對于賣家的評價可分為三類：好評、中評和差評。賣家好評率=所有計分的賣家收到的好評數(shù)/所有計分的賣家收到的評價總數(shù)。

6、賣家信用分數(shù)（CreditScore）和賣家信用等級（CreditRating）：在淘寶網，買家每交易成功一次，就可以對賣家作一次信用評價，評價分為“好評”、“中評”、“差評”三類，每種評價對應一個信用積分。根據對賣家的信用積分，賣家的信用度分為20個級別。

7、消費者保障服務（Service）：賣家簽署了淘寶網消費者保障服務協(xié)議，承諾為消費者提供交易保障服務。設置消費者保障服務虛擬變量，買家如果加入消費者保障服務為1，未加入消費者保障服務為0。

（三）計量模型的選擇

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

（四）數(shù)據的處理

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系的經濟現(xiàn)象的處理，本文中將對變量月銷售量、價格、口碑數(shù)量、買家信用分數(shù)進行處理。

（1）對賣家的月銷售量，商品價格、賣家信譽分數(shù)和口碑數(shù)量都進行了對數(shù)變換。一是因為賣家信譽分數(shù)和口碑數(shù)量差異很大，使用對數(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系的經濟現(xiàn)象解釋。

（2）月銷售量（sales）和口碑數(shù)量（wom）存在為零的值，取對數(shù)時為了避免log（0）情況的出現(xiàn)，對這兩個變量采用log（sales+1）和log（wom+1）的形式，這樣原來為零的觀測值對數(shù)變換后還為零，數(shù)據存在角點解的現(xiàn)象不會改變。

（五）計量結果和分析

本文利用Eviews6進行回歸分析，表1同時給出了利用OLS估計的線性回歸模型和托賓模型的回歸結果。從表中可以看出，在線披露的信息變量的估計值的符號在兩個回歸模型中是相同的，而且統(tǒng)計顯著性也類似。

結果一：商品價格對商品月銷售量的影響。

在表中，無論是OLS估計的模型還是托賓估計模型中都顯示商品價格對商品月銷售量的負的顯著影響。托賓模型一中，在1%的顯著水平上，商品價格對月銷售量顯著的負向影響。這說明在電子商務市場中商品價格是影響商品銷售量的一個重要的因素。消費者在購買商品時，價格是消費者主要關注的信息之一。價格作為反映質量信息的重要信號，為什么高價格的商品銷售量反而低呢？由于電子商務市場中信息不對稱現(xiàn)象更加嚴重，網絡消費者對于商品的質量信息不能面對面的進行識別，購買價格高的商品的風險較大，因此，造成商品的價格越高越難以出售。實證結果表明，在淘寶網上逆向選擇問題依然存在。

結果二：口碑數(shù)量對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，在線披露的口碑數(shù)量對商品的月銷售量有顯著的正向影響。說明由于網絡的虛擬性，消費者的購買行為有從眾的傾向。消費者在收到商品后，還愿意花費時間成本對于商品作出評價。評價數(shù)量比較多的話，會在一定程度上像消費者傳遞該商品值得購買的信號。

結果三：金牌賣家對商品月銷售量的影響。

金牌賣家方面，托賓模型一回歸結果表明，在10%的顯著水平上，淘寶金牌賣家對于月銷售量有顯著的正向影響。說明金牌賣家標記作為淘寶網的一個新的舉措，已經顯示其對消費者購買行為的影響。因為金牌賣家標記在搜索頁面和商品詳細頁面等多個場景都有顯示，且是根據綜合評估來決定的，因此會引起消費者的極大關注。在淘寶網金牌賣家對于減少買賣雙方的信息不對稱，減少逆向選擇具有重要的意義。

結果四：賣家好評率對月銷售量的影響。

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率與商品月銷售量的顯著的負相關關系。原因可能如下，一方面是賣家的好評率作為賣家歷史信譽指標，它是在賣家信譽頁面上呈現(xiàn)的。由于位置比較隱蔽，很難引起消費者的注意。另一方面，在男士襯衫的樣本中，賣家好評率的最小值是93.1%，最大值是1，而且賣家好評率集中在99%左右。為了保持較高的好評率，很多賣家會采取一些激勵措施，比如好評送購物壞取R虼耍賣家的好評率普遍較高，差異很小，不能造成消費者對購買行為的影響。另外，實證結果中賣家好評率對回歸系數(shù)為負，這可能是由于好評率的計算方法造成，若賣家的銷售量過少，可能造成賣家沒有評價的現(xiàn)象，但此時賣家的好評率卻默認為100%。

結果五：賣家信用積分和賣家信用等級對商品月銷售量的影響。

對于賣家信用積分對于商品月銷售量的影響，OLS估計模型二顯示沒有顯著的影響；托賓估計模型結果顯示在10%的顯著水平上，賣家信用積分對商品的月銷售量有顯著的影響。因此對于賣家信用積分對于商品月銷售量的影響并不十分顯著。信用分數(shù)是根據評價的來計算的，信用積分的多少反映了賣家的信譽，買家往往喜歡購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價機制的漏洞，利用各種不正當?shù)氖侄蝸硖岣咝庞梅e分，因此長期以來，造成買家對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，不易引起消費者的注意。

表1中，OLS估計的模型和托賓估計模型都顯示賣家信用等級對商品月銷售量的顯著影響。賣家信用等級是根據賣家信用分數(shù)來劃分的，賣家信用等級由于其顯示在商品的頁面，更能夠引起消費者的注意。

結果六：是否加入消費者保障服務對商品月銷售量的影響。

在表1中，無論是OLS估計的模型還是托賓估計模型中結果都表明，賣家加入消費者保障服務對商品的銷售量有正向影響，但是并不顯著。從獲取的數(shù)據樣本可以看出，在368位賣家中有357位賣家都選擇了加入消費者保障服務。因此，在淘寶網中是選擇加入消費者保障服務不會有明顯的優(yōu)勢。造成這種現(xiàn)象的原因可能是：淘寶賣家加入消費者保障服務的成本低，只需交納1000元左右的保證金；消費者雖然認識到加入消費者保障服務是好賣家的信號，但是當賣家觸犯消費者保障計劃條款，買家不懂得利用此條款維護自身利益，進而造成賣家違規(guī)行為的成本較低；當賣家出現(xiàn)違約行為時，消費者維權困難。

三、政策建議

淘寶網上已經建立了強制性披露賣家信譽的機制，賣家信譽機制披露的賣家信譽積分和賣家好評率信息并沒有對消費者的購買行為產生有效的影響。說明淘寶網的信用評價系統(tǒng)并沒有發(fā)揮有效的作用，消費者對于該信譽機制不夠信任。針對淘寶網的信用評價存在的問題，提出以下建議：一方面，構建一個真正地能夠把虛假交易和真實交易區(qū)分開的信用評價系統(tǒng)。近年來，部分賣家利用信用評價系統(tǒng)的漏洞，采用信用互刷平臺等偽造虛假信用，使消費者逐漸對于信用評價可靠性產生懷疑，因此，必須完善信用評價系統(tǒng)，不給炒作偽造信用行為留下空隙。另一方面，增加評分累計值參考因素。目前淘寶網上的信用評分僅是根據好評、中評、差評的相應分值累計所所得到的，沒有把賣家受到的消費者投訴情況以及遭受的行政處罰等情況涵蓋在內。其他購物網站信用評價系統(tǒng)也存在類似的問題，應該完善信用評價系統(tǒng)，建立消費者對于信用評價系統(tǒng)的信任，使信譽機制發(fā)揮有效的作用。

參考文獻：

淘寶好評范文第5篇

以淘寶為例，好評是無法修改和刪除的。中評和差評可以在半個月內刪除或修改為好評。

淘寶網是亞太地區(qū)較大的網絡零售、商圈，由阿里巴巴集團在2003年5月創(chuàng)立。淘寶網是中國深受歡迎的網購零售平臺，擁有近5億的注冊用戶數(shù)，每天有超過6000萬的固定訪客，同時每天的在線商品數(shù)已經超過了8億件，平均每分鐘售出4.8萬件商品。

截止2011年年底，淘寶網單日交易額峰值達到43.8億元，創(chuàng)造270.8萬直接且充分就業(yè)機會。隨著淘寶網規(guī)模的擴大和用戶數(shù)量的增加，淘寶也從單一的C2C網絡集市變成了包括C2C、團購、分銷、拍賣等多種電子商務模式在內的綜合性零售商圈。目前已經成為世界范圍的電子商務交易平臺之一。2016年3月15日，315晚會曝光，淘寶商家存在刷單等欺騙消費者現(xiàn)象。

（來源：文章屋網 ）