[發明專利]一種獲取電子商務中商家信譽值的方法

有效

• 申請號: 201810748279.X
• 申請日: 2018-07-10
• 公開（公告）號: CN108985895B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 馬強;何燕玲;張琦;萬棟;邢玲
• 申請（專利權）人: 西南科技大學
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

1.一種獲取電子商務中商家信譽值的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、計算消費者對商家的本地信任值

1.1)、對本地信任值計算因子進行預處理：在時間周期t內，消費者u與商家v進行了K次交易，第k次交易的交易價格為w_k，評價滿意度為s_k，歸一化使其值處于(0，1)區間，具體為：

其中，w′_k為歸一化后的交易價格，max(w)和min(w)為分別為商家v所有交易中的最大交易價格和最小交易價格；

其中，s′_k為歸一化后的評價滿意度，max(s)和min(s)為消費者u所有交易中的最大評價滿意度和最小評價滿意度；

每個交易過程從開始到結束涉及到l個因素，包括每次交易過程會涉及到商家服務態度，商品質量，發貨速度，物流速度，令消費者對這l個因素的側重權值向量為且向量中的所有元素的和等于1，商家對這l個因素的側重權值向量為且向量中的所有元素的和等于1；

1.2)、計算時間周期t內，消費者u與商家v通過K次交易后產生的本地信任值LT^t(u，v)：

其中，s_k′和w_k′分別為歸一化的第k次交易的評價滿意度和交易價格，f_k＝a_k·b_k，為交易過程中的側重因素函數，α為歸一化系數，其值為：是歸一化系數；

(2)、計算消費者的全局可信度

2.1)、構建電商平臺中所有消費者組成的信任網絡圖G(V，E，W)

在電商平臺中，以點贊行為代表信任關系的建立，用一個有向網絡圖來表示電商平臺中的所有消費者以及他們之間的信任關系，有向網絡圖中的節點代表消費者，邊代表他們間的信任關系，這形成的有向網絡圖即為信任網絡圖G(V，E，W)；

2.2)、計算消費者信任網絡圖中節點間的直接信任值

利用消費者對所有商家的滿意度評價的相似性來代表他們間的直接信任值DT(u_i，u_j)：

其中，S(u_i)為第i個消費者對所有商家滿意度評價結果構成的向量，S(u_j)為第j個消費者u_j對所有商家滿意度評價結果構成的向量；

2.3)、計算信任網絡中邊介數中心性c(u_i，u_j)：

其中，d_st為消費者u_s與消費者u_t之間存在的最短路徑的總數量，d_st(u_i，u_j)為最短路徑中經過邊(u_i，u_j)的路徑的數量，V為所用的消費者構成的集合；

2.4)、構建基于邊權值的概率轉移矩陣Q，設T為信任網絡圖G(V，E，W)的鄰接矩陣，其中T_ij為節點u_j指向節點u_i的邊的權值，即T_ij＝DT(u_i，u_j)*c(u_i，u_j)，概率轉移矩陣Q中的元素可表示為：

由所有消費者的全局可信度構成的向量為：

Cre＝(Cre(u₁)，Cre(u₂)，Cre(u₃)，...，Cre(u_n))^T，則有：

其中，Q為概率轉移矩陣，n為信任網絡圖中節點即消費者的個數，1為列向量(1，1，1，...，1)^T；

求解公式(7)，得到各個節點即消費者的全局可信度；

2.5)、對全局可信度進行歸一化處理

對第i個消費者，其歸一化全局可信度μ為所有消費者全局可信度的平均值，σ為所有消費者全局可信度的標準差；

(3)、計算商家的整體信譽值

對與商家有過交易歷史的所有消費者的本地信任值進行加權求和計算，得到商家信譽值為：

其中，λ＝∑_u∈MLT(u，v)，M為與商家v有過交易歷史的所有消費者的集合。

2.根據權利要求1所述的獲取電子商務中商家信譽值的方法，其特征在于，還進一步包括以下步驟：

(4)、商家信譽值更新

將商家信譽值進行max-min歸一化：

更新思想是：第一個周期結束時的最新信譽值NRep¹(v)即為Rep¹(v)′，之后每經過一個周期信譽值自行更新，具體的更新過程為：

其中NRep¹(v)＝Rep¹(v)′，λ₁和λ₂分別控制上升和下降幅度，降低λ₁/λ₂的值，可以使信任值下降的幅度高于上升的幅度，那么商家積累信譽值的過程表現為“緩慢上升，快速下降”，θ為調整歷史信譽值與近期信譽值的差異，公式為θ＝1-(2NRep^t(v)-1)²。