在当前的全球贸易环境中，跨境电商平台由于其便捷性和高效性，已经成为推动外贸高质量发展的重要力量。随着全球电商交易量的不断扩大，跨境电商平台的收益愈发依赖于成功匹配的需求与供应。为了解决匹配问题，本研究提出了一个新型的跨境电商供求双边匹配推荐模型，旨在通过更精确地把握交易双方的心理行为，提高匹配的成功率和稳定性，同时促进跨境电商行业的健康发展。
需要了解的是跨境电商供求双边匹配问题。在跨境电商平台上，供求双方的匹配关系至关重要。这一匹配过程不仅涉及买卖双方商品或服务的直接对接，还受到各自心理行为的影响，如期望水平、信任程度和风险偏好等因素。因此，对这些心理行为的准确把握，可以显著提高交易成功率，从而为跨境电商平台带来更高的收益。
本研究的核心在于构建了一个包含买卖双方心理行为感知的评价指标体系。通过收集匹配双方给出的期望水平信息和实际感知水平信息，研究者们引入了前景理论。前景理论是一种行为经济学理论，它假设人们在面对风险时的决策行为与传统经济学的期望效用理论不同。通过前景理论计算得到的评价指标前景值，能够更好地反映匹配双方的心理状态，进而为匹配模型提供更加科学的证据支持。
在此基础上，研究者们提出了一种基于证据推理的方法，通过融合来自不同来源的证据信息，计算出匹配双方综合前景值，最终得到最优匹配结果。此外，考虑到跨境电商平台独立运行和追求利益的特性，本研究还构建了一个多目标优化模型，这一模型不仅考虑匹配成功率，还包括跨境电商平台的收益，以及各种约束条件。为此，研究者们提出了相应的隶属函数加权和求解方法。
案例研究表明，跨境电商供求双边匹配推荐模型的有效性和实用性。在实践中，通过对亚马逊、E-bay和wish等大型跨境电商平台的研究，本模型被证明可以有效解决匹配过程中存在的问题，如产品选择困难、目标群体识别不准确以及消费者偏好预测不精确等。这些平台虽然具有庞大的商品种类和完善的交易操作界面，但仍面临诸多挑战，本模型的提出正是为了解决这些挑战。
此外，本研究还讨论了当前跨境电商行业面临的问题，如卖方选品困难、目标群体识别不准确和消费者偏好无法精确预测等问题，以及买方担心跨境电商诚信体系不健全等相关问题。这些问题的解决对于跨境电商的发展至关重要。因此，设计适合跨境电商平台的用于准确匹配平台上买卖双方需求信息的决策模型，通过合适的算法为交易双方匹配各自合适的需求，显得尤为重要。
本研究得到国家自然科学基金、博士后科学基金以及福建省自然科学基金和社会科学规划资助项目的资助，具有一定的研究深度和实践价值。通过俞裕兰和杨靛青两位专家的合作，本研究在理论研究和应用实践上都取得了积极成果，为未来跨境电商平台的改进提供了理论指导和参考依据。
