社交电商监管资源调度算法研究

来源：计算机工程与应用杂志2025年第8期北京时间：

作者：彭可欣, 曾曦葶, 何灏

单位：1.上海大学 管理学院，上海 150001；2.德克萨斯大学 奥斯汀分校 信息学院，美国 奥斯汀 78705；3.中国科学院 软件研究所，北京 100190

摘要：社交电商监管资源调度是一个具有挑战性的课题。随着社交平台及用户数量的迅速增长，商品质量的良莠不齐成为一个突出的问题。然而，全面细致的监测是一项艰巨的任务，而有限的监管人员难以主动巡查并发现违法违规行为。为了解决在众多电商平台之间优化分配监管资源的问题，提出了基于置信区间上界的三种调度算法，它们能够在利用历史数据选择最优巡查策略的基础上，展开新的探索以加强对欺诈行为的理解。算法采用了巡查行动组合编码和特征相似性简约方法，以提高监测性能。实验分析通过不同的行为模型、应用环境变量和内置参数的比对，验证了综合算法在性能指标上具有较大的优势，对于提升社交电商平台的监管效果具有重要的学术价值和实践指导意义。

关键词：资源调度,社交电商,置信区间上界,优化算法