【摘要】在国内外文献研究的基础上，建立电子商务信用风险综合评分指标体系，运用主成分分析法（ＰＣＡ）对电子商务信用风险的核心指标进行提取，从１９个指标中提取８个主成分作为电子商务信用风险的综合评分指标，采用粒子群算法（ＰＳＯ），选择合适的最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）的惩罚因子Ｃ和ＲＢＦ核函数参数σ，接着利用ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ组合模型对电子商务信用风险的８个主成分１３家电子商务企业的训练集进行训练，再用测试集对信用风险指标进行预测，通过对５家电子商务企业的信用风险进行测试和验证，可得到较为满意的效果。实验结果证明：通过对ＬＳＳＶＭ、ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ和ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ预测的精度进行比．．．