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電子商務評價模型構(gòu)造與優(yōu)化論文
0引言
電子商務突破了傳統(tǒng)商務交易中對于時間和空間的限制，極大地豐富人們的商務交流活動的范圍，為人們的日常商務活動提供了新的模式。伴隨著電子商務為人們帶來便利的同時，一些欺詐糾紛現(xiàn)象也應引起人們的警覺。電子商務環(huán)境中，和傳統(tǒng)交易相比，我們很難簡單地通過網(wǎng)絡好友就可得到交易對象的信用客觀評價�，F(xiàn)在大多數(shù)電子商務網(wǎng)站的交易評價模型是基于聲譽的評價模型，只是簡單的對之前所有交易完成后給出的信任評價值進行加權(quán)處理，并沒有考慮評價用戶的信用度等因素，難以消除商家利用小額交易提升信用額度等問題。如何通過歷史交易數(shù)據(jù)給出交易對象的合理評價信息對于電子商務交易模式的完善有著重要和深遠的意義[1-3]。
1研究現(xiàn)狀
近些年來電子商務評價模型的研究受到了研究學者的廣泛的關注。陳建剛等人提出了基于模糊數(shù)學的信任評價模型，通過建立基于模糊網(wǎng)絡的評價信任關系，在一定程度上解決了信任評價中信任欺詐等問題，但是并沒有考慮時間復雜度和空間復雜度將隨著電子商務網(wǎng)絡中交易實體的增加而成指數(shù)級增加的特點[5]。王家昉等人在對于Agent系統(tǒng)中對于基于認知的信任框架進行了研究，通過對認知推理和模糊推理的研究，給出一種動態(tài)的信用評價規(guī)則，但并沒有對模糊因子的進行深入討論，最終評價的可靠性有待提高[6]。Clifoord等學者把信用之間的關系刻畫成太陽系行星之間的關系，提出一種SolarTrustModel信用模型，在處理大規(guī)模復雜的信任網(wǎng)絡關系時卻又顯得力不從心[7]。本文借鑒了傳統(tǒng)商務交易特點，構(gòu)建了交易實體之間的網(wǎng)絡模型，考慮網(wǎng)絡實體與實體之間的關系，設計一套相對合理的評價模型。
2評價模型的信任關系
傳統(tǒng)商務交易中，買家對賣家的信用評價一般是基于買家的社會關系網(wǎng)絡中的朋友、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是買家在以往所有相似店鋪交易過中的一個相對評價。而在虛擬的電子商務系統(tǒng)中，人們在獲得商家的信用評價中忽略了傳統(tǒng)商務交易中的社會關系網(wǎng)對于評價機制的積極作用，這里我們嘗試構(gòu)建類似傳統(tǒng)商務交易中的評價機制的評價模型[8]。現(xiàn)實生活中，人與人的信息交互可以看作是實體與實體之間的信息交互，當把實體作為網(wǎng)絡環(huán)境中的節(jié)點時，就是節(jié)點與節(jié)點之間的信息交互。因此構(gòu)建基于傳統(tǒng)交易模式的網(wǎng)絡框架，對評價機制進行分析。對于網(wǎng)絡框架中的任意節(jié)點，記作m，所有網(wǎng)絡節(jié)點的集合，記作M，m∈M。在某次隨機的電子商務交易中，網(wǎng)絡框架下有發(fā)起信任請求的源節(jié)點n，目標節(jié)點c，源節(jié)點的在網(wǎng)絡框架下所有相關節(jié)點集合W，稱為源節(jié)點的朋友節(jié)點集合。目標節(jié)點的相似類節(jié)點集合P。陌生及不相關節(jié)點集合R。定義1：朋友節(jié)點的定義[8]。朋友節(jié)點分為直接朋友節(jié)點和間接朋友節(jié)點。直接朋友節(jié)點是節(jié)點i在網(wǎng)絡中已經(jīng)標識的節(jié)點j，記為i→j。所有具有朋友關系的集合記作F={i，j│i，j∈W}。間接朋友節(jié)點是節(jié)點i的朋友節(jié)點j的朋友節(jié)點k。如果i→j，j→k，則i～k。具有間接朋友關系的集合記作G={i，j，k│i，j，k∈W}。朋友節(jié)點具有傳遞性，所以對于源節(jié)點i在網(wǎng)絡框架下任意可以連通的兩個節(jié)點都是間接朋友節(jié)點。間接朋友的節(jié)點關系隨著之間存在的網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)的增加而松散。定義2：相似類節(jié)點的定義。相似類節(jié)點是與待評價的目標節(jié)點c的屬性相似的節(jié)點。屬性相似是指它們在交易活動中可以提供與源節(jié)點相同的需求目標。定義3：陌生節(jié)點和不相關節(jié)點的定義。陌生節(jié)點與不相關節(jié)點是指在交易活動中不影響或者影響價值可以忽略的節(jié)點。是在集合M中，除了源節(jié)點，目標節(jié)點，朋友節(jié)點和相似類節(jié)點之外的所有節(jié)點。源節(jié)點n向目標節(jié)點c發(fā)出信用請求，網(wǎng)絡框架生成源節(jié)點的朋友節(jié)點集合W和目標節(jié)點的相似類節(jié)點集合P。抽取朋友節(jié)點集合W的各個節(jié)點對目標節(jié)點c和相似類節(jié)點集合P中的各個節(jié)點的歷史評價數(shù)據(jù)，經(jīng)過計算后反饋目標節(jié)點對源節(jié)點的相對評價結(jié)果。
3評價模型計算
這里遇到的第一個挑戰(zhàn)，怎么在繁雜而大量的朋友節(jié)點中選取有用的節(jié)點數(shù)據(jù)。第一個原則是所有選取的節(jié)點必須與目標節(jié)點或目標節(jié)點的相似類節(jié)點有過歷史交易的評價數(shù)據(jù)。所有朋友節(jié)點中的直接朋友節(jié)點是選取的首要目標節(jié)點，因為直接朋友節(jié)點的社會屬性與源節(jié)點的社會屬性是相似與相近的，可以為源節(jié)點提供相當有價值的信任評價的參考數(shù)據(jù)[7]。對于間接朋友節(jié)點，本文借鑒了社會學的一般人際關系模型，給定幾點特定關鍵要素作為抽取數(shù)據(jù)的條件。例如，年齡、地域、學歷等。這里需要考慮信任的傳遞性問題。朋友節(jié)點之間的信任程度是隨著中間朋友節(jié)點數(shù)的增加而呈現(xiàn)弱化趨勢[9]。假設節(jié)點A對于目標節(jié)點c的信任程度為0.8，節(jié)點A與源節(jié)點n之間存在著3個朋友節(jié)點，距離為4；節(jié)點B對于目標節(jié)點擦的信任程度為0.8，節(jié)點B與源節(jié)點n為直接朋友，距離為1。并不能認為節(jié)點A和節(jié)點B對于源節(jié)點的信任評價影響等同。規(guī)定朋友節(jié)點與源節(jié)點之間距離大于6的朋友節(jié)點是陌生節(jié)點。
4簡單應用舉例
通過對表中數(shù)據(jù)的獲得，得到相對源節(jié)點的10組朋友節(jié)點的5維數(shù)據(jù)。運用公式（2），計算每個節(jié)點相對源節(jié)點的概率距離。得到與源節(jié)點最近的5個節(jié)點分別是w10，w1，w6，w7，w2。通過數(shù)據(jù)獲取得到目標節(jié)點的4個相似類節(jié)點并生成評價矩陣U。運用公式（3），得到相對評價比例系數(shù)T值為0.974。所以相對于源節(jié)點來說，目標節(jié)點為一般信任。
5總結(jié)
本文提出了一種基于傳統(tǒng)交易的評價機制的評價模式，充分考慮了社會關系網(wǎng)在評價模型中的積極作用。通過對社會關系網(wǎng)的網(wǎng)絡描述，獲得最終結(jié)果。這里得到的目標信任評價并不是一個準確值，而是通過給出目標實體在其社會屬性相似的實體范圍中的一個相對評價位置，進而得到的客觀合理的評價信息。本文在提出的網(wǎng)絡框架計算中還有一些問題需要進一步研究。在獲得網(wǎng)絡節(jié)點要素的相對概率數(shù)據(jù)時，雖然進行查表運算可以解決當前問題，但是沒有考慮在不同交易環(huán)境下不同要素對于信任評價影響的權(quán)重比的問題，抽取的朋友節(jié)點有可能并不是最優(yōu)節(jié)點，所以怎樣動態(tài)地確定網(wǎng)絡節(jié)點要素的相對概率數(shù)據(jù)是接下來要研究的方向。
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