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具体来说，电商行业和电商平台连接买卖双方最直接、最关键的纽带就是海量的商品目录、商品Offer、商品展示等，无论是B2C（如当当网、凡客网），还是C2C（如淘宝网），或者是B2B（如阿里巴巴），只要是以商业为目的，以交易为目的的，都需要采用有效手段去提升海量商业信息（商品目录、商品Offer、商品展示等）的质量和结构，从而促进交易。
在同等条件下，一个要素齐备、布局合理、界面友好的网上店铺或商品展示一定比不具备核心要素、布局不合理、界面不友好的更加容易达成交易，更加容易获得买家的好感，这里揭示的其实就是信息质量的重要价值。
互联网行业的信息质量模型所应用的场合主要包括商品Offer质量优化、网上店铺质量优化、网上论坛的发帖质量优化、违禁信息的过滤优化等，凡是涉及信息质量监控和优化的场景都是适用（或借鉴）信息质量模型的解决方案的。
构建信息质量模型所涉及的主要还是常规的数据挖掘技术，比如回归算法、决策树等。但是对于信息质量模型的需求，由于其目标变量具有一定的特殊性，因此它与目标客户预测（响应）模型在思路和方法上会有一些不同之处，具体内容如下。
任何模型的搭建都是用于响应特定的业务场景和业务需求的，有时候搭建信息质量模型的目标变量是该信息（如商品Offer）是否在特定的时间段产生了交易，此时，目标变量就是二元的，即是与否；
更多的时候，信息质量模型的目标变量与是否交易没有直接关系（这其实很容易理解，因为影响成交的因素太多），甚至有些时候信息质量本身是主观的判断，在这种情况下，没有明确的来自实际数据的目标变量。那如何定义目标变量呢？
专家打分，模型拟合是一个比较合适的变通策略。对于专家打分，模型拟合的具体操作，下面以“商品Offer的星级划分”项目为例来进行具体的解释和示范。
商品Offer其实就是网上交易中，卖家针对每种出售的商品展示具体的商品细节、交易条款、图片细节等，使其构成的一个完整的页面，一般来说买家浏览了某种具体的商品Offer以后，只要点击“加入购物车”就可以进行后续的购买付费流程了。
在某次“商品Offer的星级划分”项目中，目标变量就是专家打分，由业务专家、行业专家基于行业的专业背景知识，针对商品Offer构成要素的权重进行人为打分，这些构成要素包括标题长度、图片数量、属性选填的比例、是否有分层价格区间、是否填写供货总量信息、是否有混批说明、是否有运营说明、是否支持在线第三方支付等。
首先抽取一定数量的样本，请行业专家对这些样本逐个打分赋值，在取得每种商品Offer的具体分数后，把这些分数作为目标变量，利用数据挖掘的各种模型去拟合这些要素与总分数的关系，最终形成一个合适的模型，该模型比较有效地综合了专家打分的意见并且有效拟合Offer构成要素与总分数的关系。
为了更加准确，在专家打分的基础上，还可以辅之以客户调研，从而对专家的打分和各要素的权重进行修正，最后在修正的基础上进行模型的搭建和拟合，这属于项目的技术细节，不是项目核心，故不做深入的讲解。信息质量模型是电子商务和网上交易的基本保障，其主要目的是确保商品基本信息的优质和高效，让买家更容易全面、清楚、高效地了解商品的主要细节，让卖家更容易、更高效地展示自己的商品。无论是C2C（如淘宝），还是B2B（如阿里巴巴），抑或是B2C（如当当网、凡客网），都可以用类似的方法去优化、提升自己的商品展示质量和效果，有效提升和保障交易的转化率。
