[發(fā)明專利]基于二維動態(tài)展示的電子商務(wù)信譽(yù)傳播方法

在審

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• 申請日: 2015-07-28
• 公開（公告）號: CN105069627A
• 公開（公告）日: 2015-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 紀(jì)淑娟;劉寶華;張純金;梁永全;鄒本法
• 申請（專利權(quán)）人: 山東科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00
• 代理公司: 濟(jì)南舜源專利事務(wù)所有限公司 37205
• 代理人: 朱玉建

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于二維動態(tài)展示的電子商務(wù)信譽(yù)傳播方法。

背景技術(shù)

由于電子商務(wù)網(wǎng)上交易具有匿名性、缺乏控制性、信息不對稱性、機(jī)會主義等特征，基于電子商務(wù)的網(wǎng)上購物具有更大的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，這種不確定性和風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致了顧客對網(wǎng)上購物的不信任。特別是在C2C電子商務(wù)平臺中消費(fèi)者網(wǎng)上購物經(jīng)驗(yàn)較少且大多與賣方是一次性交易的情況下，由于沒有任何面對面的交流，也沒有以往的交易經(jīng)驗(yàn)可以借鑒，使得顧客對網(wǎng)上賣家的可信性感知更加不確定。因此，基于平臺的信譽(yù)評估方法自電子商務(wù)平臺誕生之日起就引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界人士的廣泛關(guān)注。為了提高消費(fèi)者的信任感知，各電子商務(wù)平臺和賣家已采取了很多策略來衡量并傳播其質(zhì)量和服務(wù)的可信性。例如，在理論研究方面，GiorgosZacharia等提出了Sporas模型，該模型在信譽(yù)累加過程中考慮了評價(jià)者的信譽(yù)。此外，為了防止信譽(yù)共謀，當(dāng)兩個(gè)交易agent互相評價(jià)多次時(shí)，只考慮它們之間最近的一次評價(jià)。該模型沒有考慮兩個(gè)交易者之間重復(fù)交易的可能性。此外，該模型沒有考慮評分的時(shí)效性，即因?yàn)橘u方行為的動態(tài)性，很久以前的評價(jià)對當(dāng)前的賣方可能不適用了。在Sporas模型的基礎(chǔ)上，郭洪海等提出了一種改進(jìn)的C2C成員信譽(yù)值計(jì)算模型(E-Sporas)。相對于Sporas模型，該模型在信譽(yù)累加過程中考慮了交易量，交易次數(shù)等對信譽(yù)的影響；同時(shí)，引入懲罰因子實(shí)現(xiàn)信譽(yù)的“慢升快降”。類似地，熊建英等給出了一個(gè)抗欺詐的C2C賣方信譽(yù)計(jì)算模型(即C2CRep)，該模型在信譽(yù)累加中綜合考慮了評價(jià)者的可信度、交易價(jià)格、交易者之間的信譽(yù)共謀程度。此外，為了避免賣家開始只在店中銷售低價(jià)商品獲取信譽(yù)，信譽(yù)提高后再銷售高價(jià)商品，該模型設(shè)置了價(jià)格閾值(賣家所有銷售產(chǎn)品平均價(jià)格的20倍)和懲罰系數(shù)，并基于它們對計(jì)算好的信譽(yù)進(jìn)行折扣。這些模型存在以下問題：(1)模型不能反映信譽(yù)的動態(tài)變化規(guī)律；(2)新用戶信譽(yù)值設(shè)置過低，阻礙了新用戶進(jìn)入市場的積極性；同時(shí)，也引發(fā)了新用戶刷信譽(yù)的行為動機(jī)；(3)只使用一個(gè)單一的、一般的信譽(yù)得分表示用戶的信譽(yù)。

在企業(yè)方面，Ebay、Amazon、淘寶等平臺構(gòu)建了基于累加評分的信譽(yù)評價(jià)體系。基于以上問題(3)，淘寶等平臺要么以“寶貝與描述相符度”、“賣家服務(wù)態(tài)度”、“賣家發(fā)貨速度”等為參數(shù)“與同行業(yè)平均水平”進(jìn)行比較體現(xiàn)給定賣家的商品質(zhì)量、服務(wù)等水平，要么通過好評、中評、差評所占比例，要么對買家評論進(jìn)行分析提供關(guān)于商品的“買家印象”匯總。一些電子商務(wù)平臺還提供了以“平均退款速度”、“近30天退款率”、“近30天糾紛率”、“近30天處罰數(shù)”等為參數(shù)比較給定店鋪與行業(yè)均值在“店鋪30天內(nèi)的服務(wù)情況”。雖然，信用評價(jià)和傳播模型被廣泛采用，但是當(dāng)前的電子商務(wù)平臺中尚無關(guān)于店鋪信譽(yù)的動態(tài)跟蹤機(jī)制。消費(fèi)者很難通過這些信息獲得商家的信譽(yù)波動情況和變化規(guī)律。此外，現(xiàn)有信譽(yù)計(jì)算模型大多通過累加歷史購物者推薦評分的方法得到，這種方法簡單、直觀，較容易遭受以下一種或幾種攻擊：(1)偽裝攻擊(Camouflage)，指一些評論者先反饋真實(shí)信息，提高自己的信譽(yù)，然后經(jīng)常或不時(shí)地反饋虛假信息攻擊信譽(yù)計(jì)算模型的行為；(2)共謀性攻擊(collusive)，指一群實(shí)體根據(jù)共謀性協(xié)議一致地采取行動，包括共謀性信用炒作或者共謀性的惡意評價(jià)；(3)價(jià)值不平衡攻擊(valueimbalance)，指在小額交易中誠實(shí)交易，但是在大額交易中造假；(4)多假名攻擊(sybil)，指一個(gè)實(shí)體建立多個(gè)假名身份對同一件商品或者服務(wù)進(jìn)行評價(jià)；(5)換名重新進(jìn)入市場攻擊(re-enter)，指信譽(yù)很差的賣方通過換名的形式重新進(jìn)入市場，漂白自己的信譽(yù)，因此也稱為漂白攻擊(whitewashing)。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提出了一種基于二維動態(tài)展示的電子商務(wù)信譽(yù)傳播方法，該方法以C2C電子商務(wù)平臺為視角，給出了一種信譽(yù)計(jì)算模型，并提供了一種新的二維動態(tài)跟蹤、展示電子商務(wù)用戶信譽(yù)的信譽(yù)傳播模型，上述兩種模型有機(jī)結(jié)合不僅可以有效提高信譽(yù)模型的健壯性，有效降低消費(fèi)者網(wǎng)上購物的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)感知，還可以提高誠信商家的可甄別度，對電子商務(wù)可信環(huán)境的構(gòu)建具有重要的意義。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

基于二維動態(tài)展示的電子商務(wù)信譽(yù)傳播方法，包括如下步驟：

a建立信譽(yù)計(jì)算模型，并定義以下參數(shù)：

1)x_i表示評價(jià)者；

2)x_j表示被評價(jià)者；