電子商務(wù)評價(jià)模型構造與優(yōu)化論文
0引言
電子商務(wù)突破了傳統商務(wù)交易中對于時(shí)間和空間的限制，極大地豐富人們的商務(wù)交流活動(dòng)的范圍，為人們的日常商務(wù)活動(dòng)提供了新的模式。伴隨著(zhù)電子商務(wù)為人們帶來(lái)便利的同時(shí)，一些欺詐糾紛現象也應引起人們的警覺(jué)。電子商務(wù)環(huán)境中，和傳統交易相比，我們很難簡(jiǎn)單地通過(guò)網(wǎng)絡(luò )好友就可得到交易對象的信用客觀(guān)評價(jià)�，F在大多數電子商務(wù)網(wǎng)站的交易評價(jià)模型是基于聲譽(yù)的評價(jià)模型，只是簡(jiǎn)單的對之前所有交易完成后給出的信任評價(jià)值進(jìn)行加權處理，并沒(méi)有考慮評價(jià)用戶(hù)的信用度等因素，難以消除商家利用小額交易提升信用額度等問(wèn)題。如何通過(guò)歷史交易數據給出交易對象的合理評價(jià)信息對于電子商務(wù)交易模式的完善有著(zhù)重要和深遠的意義[1-3]。
1研究現狀
近些年來(lái)電子商務(wù)評價(jià)模型的研究受到了研究學(xué)者的廣泛的關(guān)注。陳建剛等人提出了基于模糊數學(xué)的信任評價(jià)模型，通過(guò)建立基于模糊網(wǎng)絡(luò )的評價(jià)信任關(guān)系，在一定程度上解決了信任評價(jià)中信任欺詐等問(wèn)題，但是并沒(méi)有考慮時(shí)間復雜度和空間復雜度將隨著(zhù)電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò )中交易實(shí)體的增加而成指數級增加的特點(diǎn)[5]。王家昉等人在對于A(yíng)gent系統中對于基于認知的信任框架進(jìn)行了研究，通過(guò)對認知推理和模糊推理的研究，給出一種動(dòng)態(tài)的信用評價(jià)規則，但并沒(méi)有對模糊因子的進(jìn)行深入討論，最終評價(jià)的可靠性有待提高[6]。Clifoord等學(xué)者把信用之間的關(guān)系刻畫(huà)成太陽(yáng)系行星之間的關(guān)系，提出一種SolarTrustModel信用模型，在處理大規模復雜的信任網(wǎng)絡(luò )關(guān)系時(shí)卻又顯得力不從心[7]。本文借鑒了傳統商務(wù)交易特點(diǎn)，構建了交易實(shí)體之間的網(wǎng)絡(luò )模型，考慮網(wǎng)絡(luò )實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系，設計一套相對合理的評價(jià)模型。
2評價(jià)模型的信任關(guān)系
傳統商務(wù)交易中，買(mǎi)家對賣(mài)家的信用評價(jià)一般是基于買(mǎi)家的社會(huì )關(guān)系網(wǎng)絡(luò )中的朋友、親戚、同事之間的推薦以及口碑相傳的方式獲得的，并且給出的信用評價(jià)是買(mǎi)家在以往所有相似店鋪交易過(guò)中的一個(gè)相對評價(jià)。而在虛擬的電子商務(wù)系統中，人們在獲得商家的信用評價(jià)中忽略了傳統商務(wù)交易中的社會(huì )關(guān)系網(wǎng)對于評價(jià)機制的積極作用，這里我們嘗試構建類(lèi)似傳統商務(wù)交易中的評價(jià)機制的評價(jià)模型[8]�，F實(shí)生活中，人與人的信息交互可以看作是實(shí)體與實(shí)體之間的信息交互，當把實(shí)體作為網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中的節點(diǎn)時(shí)，就是節點(diǎn)與節點(diǎn)之間的信息交互。因此構建基于傳統交易模式的網(wǎng)絡(luò )框架，對評價(jià)機制進(jìn)行分析。對于網(wǎng)絡(luò )框架中的任意節點(diǎn)，記作m，所有網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的集合，記作M，m∈M。在某次隨機的電子商務(wù)交易中，網(wǎng)絡(luò )框架下有發(fā)起信任請求的源節點(diǎn)n，目標節點(diǎn)c，源節點(diǎn)的在網(wǎng)絡(luò )框架下所有相關(guān)節點(diǎn)集合W，稱(chēng)為源節點(diǎn)的朋友節點(diǎn)集合。目標節點(diǎn)的相似類(lèi)節點(diǎn)集合P。陌生及不相關(guān)節點(diǎn)集合R。定義1：朋友節點(diǎn)的定義[8]。朋友節點(diǎn)分為直接朋友節點(diǎn)和間接朋友節點(diǎn)。直接朋友節點(diǎn)是節點(diǎn)i在網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)標識的節點(diǎn)j，記為i→j。所有具有朋友關(guān)系的集合記作F={i，j│i，j∈W}。間接朋友節點(diǎn)是節點(diǎn)i的朋友節點(diǎn)j的朋友節點(diǎn)k。如果i→j，j→k，則i～k。具有間接朋友關(guān)系的集合記作G={i，j，k│i，j，k∈W}。朋友節點(diǎn)具有傳遞性，所以對于源節點(diǎn)i在網(wǎng)絡(luò )框架下任意可以連通的兩個(gè)節點(diǎn)都是間接朋友節點(diǎn)。間接朋友的節點(diǎn)關(guān)系隨著(zhù)之間存在的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數的增加而松散。定義2：相似類(lèi)節點(diǎn)的定義。相似類(lèi)節點(diǎn)是與待評價(jià)的目標節點(diǎn)c的屬性相似的節點(diǎn)。屬性相似是指它們在交易活動(dòng)中可以提供與源節點(diǎn)相同的需求目標。定義3：陌生節點(diǎn)和不相關(guān)節點(diǎn)的定義。陌生節點(diǎn)與不相關(guān)節點(diǎn)是指在交易活動(dòng)中不影響或者影響價(jià)值可以忽略的節點(diǎn)。是在集合M中，除了源節點(diǎn)，目標節點(diǎn)，朋友節點(diǎn)和相似類(lèi)節點(diǎn)之外的所有節點(diǎn)。源節點(diǎn)n向目標節點(diǎn)c發(fā)出信用請求，網(wǎng)絡(luò )框架生成源節點(diǎn)的朋友節點(diǎn)集合W和目標節點(diǎn)的相似類(lèi)節點(diǎn)集合P。抽取朋友節點(diǎn)集合W的各個(gè)節點(diǎn)對目標節點(diǎn)c和相似類(lèi)節點(diǎn)集合P中的各個(gè)節點(diǎn)的歷史評價(jià)數據，經(jīng)過(guò)計算后反饋目標節點(diǎn)對源節點(diǎn)的相對評價(jià)結果。
3評價(jià)模型計算
這里遇到的第一個(gè)挑戰，怎么在繁雜而大量的朋友節點(diǎn)中選取有用的節點(diǎn)數據。第一個(gè)原則是所有選取的節點(diǎn)必須與目標節點(diǎn)或目標節點(diǎn)的相似類(lèi)節點(diǎn)有過(guò)歷史交易的評價(jià)數據。所有朋友節點(diǎn)中的直接朋友節點(diǎn)是選取的首要目標節點(diǎn)，因為直接朋友節點(diǎn)的社會(huì )屬性與源節點(diǎn)的社會(huì )屬性是相似與相近的，可以為源節點(diǎn)提供相當有價(jià)值的信任評價(jià)的參考數據[7]。對于間接朋友節點(diǎn)，本文借鑒了社會(huì )學(xué)的一般人際關(guān)系模型，給定幾點(diǎn)特定關(guān)鍵要素作為抽取數據的條件。例如，年齡、地域、學(xué)歷等。這里需要考慮信任的傳遞性問(wèn)題。朋友節點(diǎn)之間的信任程度是隨著(zhù)中間朋友節點(diǎn)數的增加而呈現弱化趨勢[9]。假設節點(diǎn)A對于目標節點(diǎn)c的信任程度為0.8，節點(diǎn)A與源節點(diǎn)n之間存在著(zhù)3個(gè)朋友節點(diǎn)，距離為4；節點(diǎn)B對于目標節點(diǎn)擦的信任程度為0.8，節點(diǎn)B與源節點(diǎn)n為直接朋友，距離為1。并不能認為節點(diǎn)A和節點(diǎn)B對于源節點(diǎn)的信任評價(jià)影響等同。規定朋友節點(diǎn)與源節點(diǎn)之間距離大于6的朋友節點(diǎn)是陌生節點(diǎn)。
4簡(jiǎn)單應用舉例
通過(guò)對表中數據的獲得，得到相對源節點(diǎn)的10組朋友節點(diǎn)的5維數據。運用公式（2），計算每個(gè)節點(diǎn)相對源節點(diǎn)的概率距離。得到與源節點(diǎn)最近的5個(gè)節點(diǎn)分別是w10，w1，w6，w7，w2。通過(guò)數據獲取得到目標節點(diǎn)的4個(gè)相似類(lèi)節點(diǎn)并生成評價(jià)矩陣U。運用公式（3），得到相對評價(jià)比例系數T值為0.974。所以相對于源節點(diǎn)來(lái)說(shuō)，目標節點(diǎn)為一般信任。
5總結
本文提出了一種基于傳統交易的評價(jià)機制的評價(jià)模式，充分考慮了社會(huì )關(guān)系網(wǎng)在評價(jià)模型中的積極作用。通過(guò)對社會(huì )關(guān)系網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò )描述，獲得最終結果。這里得到的目標信任評價(jià)并不是一個(gè)準確值，而是通過(guò)給出目標實(shí)體在其社會(huì )屬性相似的實(shí)體范圍中的一個(gè)相對評價(jià)位置，進(jìn)而得到的客觀(guān)合理的評價(jià)信息。本文在提出的網(wǎng)絡(luò )框架計算中還有一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。在獲得網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)要素的相對概率數據時(shí)，雖然進(jìn)行查表運算可以解決當前問(wèn)題，但是沒(méi)有考慮在不同交易環(huán)境下不同要素對于信任評價(jià)影響的權重比的問(wèn)題，抽取的朋友節點(diǎn)有可能并不是最優(yōu)節點(diǎn)，所以怎樣動(dòng)態(tài)地確定網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)要素的相對概率數據是接下來(lái)要研究的方向。
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