在如今的众多电商平台中，天猫拥有相对规模的顾客量。目前天猫的在线评 论中，一般都会有好评和差评两种分类。当顾客在天猫进行商品搜索时，天猫会 自动给出一个商家排名，这个排名往往依据好评和差评的数量获得。好评越多， 打分越高，排名越前。但是越来越多的商家为了保证好评率，会使用特殊的方式 要求顾客给出好评，比如好评返现，或者差评骚扰等做法。对于很多大销量的商 品，当销量到达一定程度，好评率和差评率趋近于一个固定数值，即差评的比率 越来越小，好评的比率越来越高。这些情况都影响了商品的排名，从而影响了顾 客的决策。基于以上的情况，购物风险会一定程度增高。商家利用商业手段通过 优惠的方式获得非常高的好评率，这并不代表商品的质量或者安全性足够高。如 果错误将差评误判成好评，或者将好评误判成差评，都会对顾客的购买决策造成 风险，但是显然前者的风险率是大于后者的。因为当一个顾客进行购买决策的时 候，不仅花费了金钱同时也耗费了时间精力。当差评误判成好评时，顾客的风险 不仅是浪费钱、时间甚至是疾病和生命等(例如药品和奶粉等商品)。而将好评 误判成差评，对于顾客存在的风险最多就是错失这一个优惠商品。怎样使顾客在 购物时根据自己的风险偏好进行个性化的商品排名，在进行购物的时候做出最小 风险的决策，是本实验力求解决的问题。
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