基于云模型的主观信任评价模型——以淘宝网为例
从网购诚信走向网购信用——浅析淘宝网信用评价机制

从网购诚信走向网购信用——浅析淘宝网信用评价机制杨淑君
【期刊名称】《重庆邮电大学学报(社会科学版)》
【年(卷),期】2013(025)005
【摘要】eBay的创始人曾经说过,eBay的成功之处不在于其先进的技术或者其创建的全新市场平台,而是建立了人与人之间前所未有的信任.淘宝作为中国较成熟的网购平台,也建立了自己的一套包括交易主体认证、第三方支付、信用评价等在内的信用机制来维护网购信用,但是这样的机制在实施中也出现了一些问题,这些问题也映射出网购市场信用机制的不足之处.要从网购诚信走向网购信用,除了经营理念转变和法律层面的保障外,还需要整个社会信用体系的建立和完善.
【总页数】7页(P34-40)
【作者】杨淑君
【作者单位】北京大学法学院,北京100871
【正文语种】中文
【中图分类】D920.4
【相关文献】
1.网购诚信危机引发的伦理思考——以淘宝网为例 [J], 王宇
2.大学生网购对刷信用的防范意识及网购谨慎性调查研究 [J], 宋鸿;闫雪芸
3.网购中买卖双方交易存在的诚信问题及解决途径——以淘宝网购为例 [J], 赵晓妮
4.淘宝网购中的诚信问题及对策研究 [J], 张琪
5.网购中买卖双方交易存在的诚信问题及解决途径——以淘宝网购为例 [J], 赵晓妮;
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C2C交易信用评价体系对消费者在线信任影响的研究

C2C交易信用评价体系对消费者在线信任影响的研究在线信用评价体系被认为是提升消费者在线信任的有效手段而被普遍使用。
本文论证了信誉分数和文字评论两种不同的评价形式对C2C交易中消费者在线信任的不同影响,并且以淘宝网为例,分析了现行评价体系的不足,提出了改进的建议。
标签:信用评价;在线信任;影响消费者在线信任是消费者参与网上交易活动,接受新技术使用的主要原因之一。
为了更好地提升消费者信任,促进网上购买,目前众多网上交易平台均采用了信用评价体系,旨在帮助潜在消费者更好地获取相关产品信息,降低购买风险和不确定性,影响消费者在线信任形成,最终影响购买决策。
目前在线信用评价体系一般采用信誉分数与文字评论两种形式。
从理论上讲,分数越高的卖家越容易获得消费者信任,但事实上消费者并不总是青睐于分数最高的卖家。
这一方面是由于分数炒作行为的存在,另一方面则是由于打分不是强制性的,自发打分形成的信誉分数很难做到完全客观准确。
事实上,目前在线文字评论在交易活动中发挥着更为重要的作用。
消费者可获取的评论数量越多,对产品信息获取的成本越低,但同时也可能带来信息过量的风险。
实际上,消费者在获取产品信息,降低购买风险和不确定性时通常仅需要参考少量的有用评论。
在线信用评价体系被认为是提升消费者在线信任的有效手段而被普遍使用。
但是至今为止,信用评价体系影响消费者在线信任形成的机理是模糊的,我们不清楚的问题很多,诸如消费者是否主要依赖信誉分数来形成初始信任?文字评论是如何影响消费者持续信任的?针对不同的产品,信誉分数与文字评论对消费者在线信任形成的影响是否存在差异?负面评论对消费者信任的影响到底有多大?清楚了目前的网络交易信用评价体系对消费者在线信任的影响,我们就能改进目前的信用评价体系,帮助提升消费者在线信任,进一步促进网络交易。
例如我们若能确保信誉分数信息的有效性和真实性,其在维持交易秩序方面将发挥更大作用。
而在海量的良莠不齐的在线文字评论中甄别出有用的少数评论,对帮助消费者降低不确定性,形成在线信任具有重要意义。
网店客户信任度评价研究

网店客户信任度评价研究随着互联网技术的不断发展,网店已经成为了人们购物的主要渠道之一。
与传统的商店不同,网店与顾客的联系主要依靠网络平台,如果网店没有良好的信用,顾客会选择放弃购物或者在其他网店购买同样的商品。
因此,建立客户信任度对于网店来说非常重要,本文就网店客户信任度评价进行研究。
一、什么是网店客户信任度网店客户信任度是指网购者对于网店产品、服务、商家等的信任程度。
消费者对于一家网店的信任主要取决于以下因素:商品质量、价格、服务质量和退换货服务。
客户在购物的过程中,如果遇到了问题,如需要换货或退款、产品质量差等问题,如果网店能够及时地给予解决,那么顾客对该网店的信任度将得到提高。
二、网店客户信任度评价指标客户对于网店的信任度,是通过对网店的各个方面进行综合评价得出的。
以下是对于网店客户信任度评价的指标:1、商品品质商品品质是客户考虑购物的首要因素,有关商品的信息、质量、产地等都会影响到客户对方网店的信任程度。
2、售后服务售后服务是客户的重要需要,涉及到商品售后服务的方方面面,如退货、换货、售后保障等。
商品售后服务质量直接关系到客户决定是否与网店进一步合作的问题。
3、快递服务快递服务质量对于客户对网店的信任度也有影响,由于在线购物的物流过程是稍有不同,因此可以透过快递服务的妥善程度来判断网店的服务质量。
4、网站安全客户购物时,必须要登录网站并提交支付等敏感信息,因此,从网站的安全点上看,网站的信息安全问题是客户极为关心的。
三、如何提高网店客户信任度建立良好的信用是非常重要的,网店需要采取以下措施来加强客户对其信任程度:1、公平交易网店要公平交易,不欺诈、不作虚假宣传等,要让客户放心购物,购物后消费者满意度才能提高,才能信任网店。
2、保证商品品质只有商品的品质得到保证,才能提高客户对网店的信任度。
3、提供优质的服务网店需要提供能与客户互动的渠道,及时解决客户的问题和需求,提高客户体验。
4、支付维护安全应保证客户支付信息的安全性,提高客户的安全感。
基于云模型的网站质量评价系统

T ( x ) 在[ 0 , 1 ] 中取 值 , 云 是 从 论域 U 到 区 间 [ 0 , 1 ]
1 . 2云 的数字 特征
以通 过 云 滴 的具 体 分 布 ,更 详 实 的 了解 深 层 次 的信 的映射 , 即T f x ) : U — [ 0 , 1 ] 。
起。
的评 价 方 式 很难 全 面 、 准 确 的 反 映用 户 的体 验 , 难 以 它 主 要 反 映 宇 宙 中事 物 或 人类 知 识 中概 念 的两 种 不 目前 常 用 的评 价 方 法 主 要 有 使 用 者 满 意 度 的评 概 率) , 用 云模 型 可 以把 模 糊 性和 随机 性 完全 集 成 在
被评 价 对象 在各 评价 指标 方 面 的具 体 状 况 ; 使用 者 满 1 . 1云模 型 的基本 定 义
意度 的评 价 方 法 主 要考 虑 了用 户 的服 务 质 量 感 知 习
云模 型是 定性定 量 间转换 的 不确 定性 模型 。它 主
惯, 建 立 了 网站质 量 评 价 体 系 , 完 成 了对 网站 质 量 现 要 反 映 宇 宙 中事物 或 人 类 知 识 中概 念 的 两种 不 确 定
一
目前 ,云模 型 已经 被广 泛 的应 用 到 了数 据 挖 掘 、
智 能 控制 等 很 多领 域 , 其 应 用 前 景 非 常 广 重, 最 后 得 到 综 合 的评 价 结 论 , 但 其 评价 结果 仅 是 一 决 策分 析 、 个 单 一 的数 值 , 丢 失 了评 价 的具 体 细 节 , 不 能反 映 出 阔 。
信 息相 对丢 失 。
电子商务平台中的信誉评价模型研究

电子商务平台中的信誉评价模型研究随着电子商务的快速发展,线上买卖的信誉成为了消费者选择商家的重要依据之一。
为了维护交易环境的稳定和保护消费者权益,电子商务平台普遍引入了信誉评价系统。
信誉评价模型作为信誉评价系统的核心组成部分,对于构建一个准确、公正、可靠的信誉体系具有重要的意义。
一、信誉评价模型的定义与作用信誉评价模型是指通过对商家信誉信息进行收集、整理与分析,从而对商家的诚信水平进行量化评估的一种数学模型。
它是信誉评价系统中的关键环节,主要用于判断商家的信誉水平以及其能否受到消费者的信赖。
信誉评价模型在电子商务平台中有着重要的作用。
首先,它能够帮助消费者更好地进行商家选择,提供决策依据,减少信息不对称的问题。
其次,它能够激励商家提供更好的产品和服务,以维护自身的信誉和声誉。
此外,信誉评价模型还能够对违规行为进行监督和惩罚,维护整个电子商务生态系统的健康运行。
二、常见的信誉评价模型1. 基于评分的模型基于评分的模型是最常见和直观的信誉评价模型之一。
它通过对用户对商家的评价打分进行汇总和加权计算,计算出商家的平均评分或者综合评分。
这种模型的优点在于简单易行,但缺点在于评分可能受到用户主观因素的影响,存在评分过高或者过低的问题。
2. 基于评论内容的模型基于评论内容的模型将用户对商家的评论内容进行文本挖掘和情感分析,从而判断商家的信誉水平。
通过分析用户的评论词汇、情感倾向等信息,可以挖掘出对商家真实评价的有效信息。
这种模型的优点在于可以综合考虑用户的多个维度,但缺点在于需要进行复杂的文本分析和情感计算,对计算资源和技术要求较高。
3. 基于交易行为的模型基于交易行为的模型通过分析用户和商家的交易行为数据,如交易金额、交易频率、退货率等指标,来评估商家的信誉水平。
这种模型的优点在于客观、直接,但缺点在于可能存在数据不完整或者用户交易行为不规范的情况。
4. 基于信任传递的模型基于信任传递的模型是一种较为复杂的模型,它通过将用户之间的信任关系传递到商家,进而构建商家之间的信任网络。
云宇宙时代的电子商务平台用户信用评估

云宇宙时代的电子商务平台用户信用评估随着互联网的发展和电子商务的兴起,越来越多的人选择通过电商平台进行购物和交易。
然而,与此同时,用户信用问题也成为了一个亟待解决的挑战。
为了保障交易的安全性以及推动电子商务的健康发展,电子商务平台普遍采用了用户信用评估系统。
本文将探讨云宇宙时代的电子商务平台用户信用评估。
一、背景介绍随着经济的全球化和信息技术的快速发展,电子商务平台成为了人们进行交易和消费的重要渠道。
然而,电子商务平台上存在诸多风险,例如虚假交易、商品质量问题等,这就需要引入用户信用评估机制来进行风险控制。
二、用户信用评估的意义用户信用评估旨在评估用户在电子商务平台上的信用水平,通过收集和分析用户的交易行为信息、信用记录等多个维度数据,为用户建立信用档案。
这样一来,无论是买家还是卖家,都能够在交易前了解对方的信用状况,从而做出更加明智的决策。
三、云宇宙时代的信用评估模型在云宇宙时代,传统的信用评估模型已经不再适用。
与此同时,由于云宇宙时代的数据海量且多样化,提供了更多的维度来评估用户的信用水平。
因此,在云宇宙时代的电子商务平台上,用户信用评估模型也得以升级。
新的模型通过综合考量用户的交易记录、评价信息、社交网络等多个因素,更准确地评估用户的信用水平。
四、用户信用评估带来的好处引入用户信用评估机制,对电子商务平台和用户双方都有积极的影响。
首先,对于电商平台来说,用户信用评估可以提高平台的交易安全性,减少虚假交易和欺诈行为的发生,为用户提供更加安全的交易环境。
其次,对于用户来说,信用评估能够增加交易的可信度,降低交易风险,提高购物和交易的体验。
此外,用户信用评估还可以促进用户的信用建设,激励用户形成良好的消费和交易习惯。
五、用户信用评估的挑战和解决方案用户信用评估面临着一些挑战,例如数据隐私保护、评估模型的准确性和公平性等。
为了解决这些问题,云宇宙时代的电子商务平台需要采取一系列措施。
首先,平台应加强用户数据的保护,确保用户数据的安全和隐私。
关于以淘宝网为例的C2C网络购物信用机制
信用管理 中的重要一环是身份认证问题 。在网购 中,基于网络的虚 拟性 , 一些信用素质差 的人员会利用 网络谋取不法利益 ,因此加强网上
卖家若想在淘宝 网上申请账号 , 成立 店铺 , 必须要经过淘宝 网官方
身份认证管理尤为重要 。在具体的操作管理 中,不管是任何交易平 台,
都要对买卖双方进行身份认证。这样一来 ,既有利于维护整个网上交易
关于以淘宝网为例的 C 2 C网络购物信用机制
李婷婷 湖 南大众传媒职业技术学 院网络传媒 系 湖南 长沙 4 1 0 0 0 5
【 摘 要 】随着信 息网络 时代 的到 来,给人们带来 了全新 的购物方式 。其中 C 2 C网络 购物是 目 前人们比较热衷的购物方式之 一。但是随着 网购环境 的逐 步扩 大与发展 ,其 中有 关信用 方面暴 露出来 的问题也越来越 多,已成为行 内普遍关注的焦点。本文以淘宝 网为例,对 C 2 C网络购物平 台信用机 制存在 的问题 进行 了 探 讨,并针对 问题提 出有益改观信用机制 问题的方法和建议。
( 三 )信用评价存在多方面 问题
秩序, 也有利于约束交易对象, 使其在关心 自身利益 的同时也养成 良好 的
诚信意识与习惯 。 ( 三) 运用科学方法, 建立统一的信用评价体 系 买家在对卖家进行信用评价时往往是根据卖家的服务态度和发货速 度来进行评价 ,而对商品的质量和特征很少做出具体的评价 。现有的评
评浏览后 ,往往会更关心买家给卖家的差评 , 通过差评对商 品的描述信 息来综合对商 品进行是否购买 的判断。事实上 , 对差评较多的网上店铺 , 通常不会有太多的买家和卖 家发生实际交易。所 以,卖家为了提高 自己 商品的销量 ,即使是买家给 自己的店铺做出了差评 ,他们也会想尽一切 办法和买家进行沟通 ,让买家去修改评价 ,比如 ,眼下有许 多的卖家成 立了专业的售后客服 团队 ,通过售后客服和买家沟通 ,以返还现金 的方 式让买家修改差评。
电子商务平台中的信任建模与评价
电子商务平台中的信任建模与评价随着互联网技术的发展与普及,电子商务平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
众多的在线购物平台和电商应用为消费者提供了丰富的商品和服务选择,然而,“信任危机”问题却一直困扰着电子商务行业的发展。
在虚拟的网络环境中,消费者无法通过直接接触和观察商品来评估其质量和真实性,这使得建立和维护消费者对电商平台的信任成为一项重要的任务。
本文将探讨电子商务平台中的信任建模与评价的方法和策略。
一、信任的定义和重要性在电子商务平台中,信任是指消费者对平台的可靠性、诚信性和合法性所持有的信心和依赖。
信任是电子商务系统正常运行的基础,它直接关系到消费者是否愿意在平台上购买商品和使用服务。
若消费者认为平台不可信,则会选择放弃购买或转向其他可信的平台,这将对平台的生存和发展产生重大影响。
二、信任建模的方法为了建立和提升电子商务平台的信任,研究者提出了多种信任建模的方法。
其中,基于机制设计的方法是较为常见的一种。
该方法主要关注在电商平台中设计一套机制,通过激励和约束参与者的行为,以保证平台的公平性和可靠性。
比如,在交易环节引入第三方担保机构,对双方的权益进行保护,从而增强消费者对平台的信任。
除了机制设计方法外,社会网络分析也被广泛应用于信任建模中。
社会网络分析依托于用户间的社交关系和互动信息,通过研究用户的连结和互动来评估其信任水平。
通过分析用户之间的互动情况,可以判断用户是否与其他信任度较高的用户有关联,从而推测用户的信任程度。
三、信任评价的策略在电子商务平台中,评价系统是衡量信任程度的重要工具。
良好的评价系统可以为消费者提供可靠的信息,促使卖家提供优质的商品和服务,从而提高平台的整体信任度。
在信任评价方面,存在以下几种策略:1. 信任度分数:基于用户的交易行为和互动历史,利用算法对用户的信任度进行评估和量化。
这种方法可以通过数字化的方式直观地为用户展示其信任度分数,进而提高消费者对平台的信任。
基于云模型的C2C电子商务信任评价模型
基于云模型的C2C电子商务信任评价模型张杰;张景安;孙沛【摘要】针对C2C电子商务存在的交易安全性问题,提出了基于云模型理论的信任评价模型.通过信任云及信任标准云的定义,客观地反映了信任的模糊性和随机性,实现了信任从定性到定量间的相互转换.给出了信任云的合并及相似度计算算法,实现了信任的分属性及综合评价和决策,仿真实验表明模型是可行的和有效的.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2010(019)011【总页数】6页(P83-87,74)【关键词】C2C电子商务;信任评价;云模型;模糊性;随机性【作者】张杰;张景安;孙沛【作者单位】内蒙古师范大学,传媒学院,内蒙古,呼和浩特,010022;山西大同大学,数学与计算机科学学院计算机科学与技术系,山西,大同,037009;山西大同大学,数学与计算机科学学院计算机科学与技术系,山西,大同,037009;内蒙古师范大学,传媒学院,内蒙古,呼和浩特,010022【正文语种】中文交易风险是阻碍 C2C电子商务快速发展的主要原因,在交易前进行主体间的信任评价是避免交易风险的有效手段之一。
由于信任本身是主体间的一种信念,它是对主体特定上下文行为特征的主观判断,因此具有很强的主观性、模糊性和随机性,无法精确地加以描述[1]。
为了较为科学地解决信任的评价问题,在M.Blaze等人提出了信任管理的概念之后,一些学者基于不同的研究背景,提出了各自的信任评价模型。
其中比较典型的如:Beth[2]、Jsang[3]等人提出的基于概率论知识进行信任度推导和计算的模型,此类模型将信任完全建立在精确的数学模型之上,将信任的模糊性等同于随机性,不能很好地反映信任的本质;为了更加准确地把握和反映信任的本质属性,有部分学者使用模糊数学的方法来建立信任评价模型[4-6],此类模型使用模糊集理论作为信任评判的主要工具,用隶属度来刻画信任的亦此亦彼性。
然而,用模糊综合评判法进行评价时,虽然较好地表述了信任的模糊性,但却存在评判失效的问题[7],而且没有客观地反映信任的随机性。
电商平台交易信任模型研究
电商平台交易信任模型研究第一章:引言电商平台近年来的快速发展为消费者带来了极大的便利,然而也引发了一系列的信任问题。
在线交易的特点决定了信任是电商平台发展的关键。
因此,研究电商平台交易信任模型具有重要意义。
本章将介绍研究的目的和意义,以及文章的结构安排。
第二章:相关研究综述本章将综述国内外学者在电商平台交易信任模型领域的研究成果,总结不同研究方法和观点的优缺点,并归纳出已有研究的不足之处。
基于综述的分析,将为本文的研究提供理论基础。
第三章:电商平台交易信任模型建构本章将从信息传递、交互机制和机构环境三个方面构建电商平台交易信任模型。
首先,分析信息传递对交易信任的影响,包括平台信息的透明度、商品信息的真实性等。
其次,探讨交互机制对于建立交易信任的作用,包括评价机制、纠纷处理等。
最后,分析机构环境对于交易信任的影响,包括政策法规、市场竞争等因素。
第四章:模型验证与分析本章将构建一个实证模型来验证电商平台交易信任模型的有效性,并通过实证数据的分析,探讨各个变量的影响程度。
通过实证模型的验证与分析,可以对电商平台交易信任的形成机制进行更深入的理解。
第五章:模型的改进与优化基于对模型验证与分析的结果,本章将提出模型的改进与优化建议。
通过优化模型,可以提升电商平台交易信任的建立和发展,从而促进电商平台的可持续发展。
第六章:结论与展望本章将总结本文的主要研究内容和结果,明确本研究的贡献。
同时,对电商平台交易信任模型的未来发展进行展望,并提出未来研究的方向和重点。
第七章:参考文献本章将列出本文中引用的相关文献,供读者进一步了解和深入研究。
注:以上仅为文章结构安排,具体内容可以根据研究需求和实际情况进行详细填充和扩展。
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为
某一信任等级基准云,采用指数距离法计算当前主观信任云与信
任标准云的相似度。
2012年12月 255
Forum 学术论坛
…
算法4:云相似度算法
(1)采用欧几里得距离计算法计算
,
(2)
。
1.7 相似信任云的差异计算
有两个主观信任云,
和
这两个信任云与信任等级基准云之间的差异度。
模糊性和随机性的相关性,代表了信任的取值范围。信任超熵 是
熵不确定性的度量,由熵的随机性和模糊性共同决定,可以看作每
次评价的凝聚性。
1.3 信任等级基准云
信 任 等 级 基 准 云 是 一种 特 殊 的 信任 云模 型,是由德 尔 菲 法
得到的一套评 价体系,由多个云构成,作为信任等级划分的标
准,每个等级都是由专家或用户充分交易且无恶意推荐下形成的
表1 等级基准云
评价等级
I(完全不信任)
0
0.05
0.01
II(不信任)
0.15
0.05
0.01
III(接近信任)
0.4
0.083
0.01
IV(信任)
0.6
0.067
0.01
V(完全信任)
基于主体结合自身的特点进行的,因此具有较强的主观性、随机性
和模糊性,为了将信任评价这种特征进行定性和定量的反映,引入
云模型来刻画,为主体信任决策提供更合理有效的支持。
1.1 信任云的定义
设 是一个可以用精确数值表示的信任评价论域, 是与 相
联系的定性评价值。 中的元素 对于 所表达的定性评价概念的
隶属度 是一个具有稳定倾向的随机数, 在论域 上的分
1 信任云模型及其算法
在淘宝网上进行交易,买方在面对众多卖方提供的服务时,有
效的信任决策模型可以帮助买方合理地选择卖方进行交易。在选
择卖方时,单是依靠淘宝网提供的卖方信誉度没有其他辅助信息
时,买方很难做出合理有效的交易决策。淘宝网上交易双方之间的
信任是基于双方互评建立起来的,主观评分过程中信任的度量是
学术论坛 Forum
基于云模型的主观信任评价模型
——以淘宝网为例
天津财经大学 雷永莉
摘 要:本文针对淘宝网存在的交易主体与客体之间的信任问题,提出基于一维正态云模型的主观信任评价模型。采用逆向云发生器,
通过对主观信任云的计算、合成与相似度算法,引入销量、价格等属性来考察其对主体信任决策的影响,对同一等级的综合信任云进行
算法5:差异算法
; 计算
(1)
;(2)
;(3)
。
2 模型实验及分析 模型假设是买方对卖方各个行为特征的评价是诚实的。选取
提供同类服务的4个店铺作为实验对象,主要考虑的属性有发货速 度、物流速度、物品相符度、服务态度、历史信誉、销量、价格七个属 性来进行。 2.1 等级基准云的计算
按照淘宝网5级评分制,将其划分为5个评 价等级,区间为 [0,0.3],[0.3,0.5],[0.5,0.7],[0.7,1]。依照算法1计算信任等级基准云 得到信任标准云下表:
布称为信任云,取值范围为[0,1],信任云是从评价论域 到区间[0,1]
的映射,即
,
,有序对( , )称为信任云熵。
李德毅院士的研究论述了正态云模型的普适性。从中心极限
定理来说,如果某一随机现象是由大量相互独立的随机因素综合
影响形成的,并且每一个因素在总的影响中所起的作用是微小的,
则这种随机变量一般都近似于正态分布。对于信任评价来说,每个
1.4 逆向信任云发生器
逆向云发生器能实现定量数值到定性概念的转换,更好地反
映信任云的定性概念。云的三个数字特征可用逆向云发生器计算
实现。
算法2:逆向信任云生成器
输入:对主体的评价集合即 个云滴
;
输出:
即 个分属性信任
云的数字特征值。
(1)
;(2)
;
(3)
;(4)
。
1.5 多属性信任评价云合成
对主体不同属性评价是用户对同一主体不同行为特征做出
差异率计算,为交易主体进一步信任决策提供依据。实验证明该模型能够有效地支持交易主体的信任决策过程。
关键词:云模型 逆向云发生器 信任决策。
中图分类号:F724.6
文献标识码:A 文章编号:1005-5800(2012)12(a)-255-02
近年来电子商务交易发展迅速,但大多数人对如交易安全和 卖方的信任等问题仍然有所顾虑。尽管有支付宝等第三方支付平 台提供在线支付安全保障和信用评价机制来帮助顾客优选卖方, 但交易的安全问题仍然突出,用户需要根据自己的经验做出信任 决策,因此设计一个有效的信任评价模型是必要的。在众多学者提 出的信任模型中,王传美、鲁耀斌[6]等人提出了结构化方程模型,考 察了网站形象、消费者个人特征、商家信誉和顾客满意度对信任度 的影响;张景安、张杰等人提出的综合模型,主要考虑了历史信誉、 网络速度、交易时间对信任的影响;王守信等人提出的主观信任评 价模型,提出信任变化云对客体信用度进行差异分析,但确定时间 窗口带有较强的主观性。本文针对淘宝网这一具体应用,结合上述 文献成果,采用一维正态云模型理论,提出一种基于云模型的主观 信任评价模型,对相同等级客体进行差异率计算,为主体进一步信 任决策提供依据。
主体针对每次交易进行的评价可以很小的,因此信任
评价可用正态分布云来表示。
1.2 信任云的数字特征
信任云的定性特性用
来表示,这三个属性也称
为信任云的三个数字特征。其中 为期望,最能够代表定性评价概
念的点, 是信任的最理想取值,是信任熵,反映了信任评价模型中
信任云。假设评价等级为 个,则划分为 -1个区间,第 个区间为 ,通过算法1的等级基准云生成器,得到在[0,1]区间上
的 个信任等级基准云。
算法1:信任等级基准云生成器 输入: -1个评价区间
输出:
。
(1)
;
(2)
;(当 =1时,
);
(3)
。
值的大小反映了评价结果的随机性, 越大,反映评价结果
越随机,评价结果离散程度越高。由上述文献成果得知当 =0.01时 能较好反映评价结果的随机性。
的,因此需将主体的 个分属性信任云按照各自的权重值合并成一
个综合信任云,以便做出信任决策。
算法3:分属性信任云合并算法
输入: 个分属性信任云
及其
相应的权重 , …… ,并且 + +…… =1;
输出:综合信任评价云
,同时考虑分属性与权重。
(1)
;(2)
;(3)
。
1.6 信任云的等级评估
有两个云,
为属性评价云,