基于评价相似度及拍卖行为的信任模型

李道全++郭瑞敏++吴兴成



摘 要: 电子商务中如何选择可信卖家进行交易已经成为众多学者研究的对象,在此采用拍卖模式描述电子商务中的交易行为,并基于相似度、可信推荐者列表为买家选择可信的交易卖家。首先,计算买家与推荐者评价的相似度并选择较可信的一些推荐者加入到可信推荐者列表;然后,基于买家的可信推荐者列表,结合时间窗口等方面的因素,计算出卖家的私有信任度和公有信任度;最后,通过期望价值函数为买家选择出可信交易卖家。实验表明,该模型能够提高信任度计算的准确性,有效帮助买家选择可信卖家,提高交易成功率。
关键词: 评价相似度; 私有信任度计算; 公有信任度计算; 可信卖家; 时间窗口
中图分类号: TN99?34; TP391 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)18?0015?05
Trust model based on evaluation similarity and auction behavior
LI Daoquan, GUO Ruimin, WU Xingcheng
(School of Computer Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China)
Abstract: How to choose trusted sellers in e?commerce transactions has become one of research objects of many scholars. In this paper, the auction mode is used to describe the trading behavior in e?commerce transactions, and trusted sellers are selected for buyers on the basis of evaluation similarity and list of trusted recommenders. First, the similarity between the buyers′evaluation and the recommenders′ evaluation is calculated to add some recommenders into the list of trusted recommenders. Then, based on the list of trusted recommenders and other factors such as the time window, the seller′s private credibility and public credibility are calculated. Finally, the trustworthy seller can be selected for the buyer by means of the expected value function. The experimental results show that the model can improve the accuracy of credibility calculation, help buyers select trusted sellers, and improve the success rate of transactions.
Keywords: evaluation similarity; private credibility calculation; public credibility calculation; trusted seller; time window
0 引 言
在电子商务中,由于交易双方空间上的隔离、异步、匿名等因素,使得网上交易存在更大的风险。如何建立、保持和增进交易双方的信任,是电子商务市场迫切需要解决的问题。文献[1]中借鉴社会心理学提出了一种基于用户评分相似性的模型,若两个用户在行为上具有较高的相似性,则表明他们更容易相信对方,把用户评分相似性作为信任模型推荐时的权重系数来计算卖家综合信任度。文献[2]提出了一种基于推荐的集中式信任模型,该模型综合了用户间购买行为的相似度和评价的时效性确定对某件商品的推荐信任值,同时结合自身交易经验的直接信任值,来获取对该商品的综合信任度。文献[3]针对EigenRep信任模型没有对恶意节点恶意欺骗行为作出信誉惩罚修正的问题,加入了影响因子,使得节点计算的全局信誉更客观,同时针对迭代计算导致的系统开销过大的问题提出了一种新的信任机制。文献[4]提出运用“纵横向拉开档次法”的综合评价方法,其特点是指标权重的确定能尽量将被评价对象在纵横向拉开档次,能够动态体现卖家的信誉情况,使信誉值随着时间的变化而变化。以上研究理论基于不同场景、不同计算方法,都能够帮助买家选择最终可信的交易卖家,但仍然存在不足。在计算卖家的综合信任度时,未经筛选,将所有推荐者都考虑在内,降低了准确性。因此,本文提出一种基于买家可信推荐者列表,并结合卖家私有信任度和公有信任度的方法,大大提高了交易的成功率。結合相关文献,给出本文提出的信任的相关定义[5]。私有信任度是指根据买家与候选卖家直接交易做出的评价而得到的卖家私有信任度。公有信任度是指根据计算得出的可信推荐者列表中的可信推荐者对候选卖家做出的评价而得到卖家的公有信任度。综合信任度是指分别对推荐者和卖家的私有信任度和公有信任的加权求和而分别得出的推荐者和卖家的综合信任度。推荐者是指买家发送自己的请求之后,信任处理平台会分配一些与买家有过共同交易的其他买家当作可信推荐者候选人(如果没有共同交易过的买家,信任处理平台会随机分配一些)。可信推荐者是指通过一定算法,从中央服务器分配的推荐者当中选择出来最终可以被买家信任的推荐者。
3 结 论
本文在选择推荐者方面做出了改进,加入了可信推荐者列表机制,结合卖家的私有信任度和公有信任度,降低了恶意节点的欺骗行为,最终选择出最可信的交易卖家,提高了交易的成功率。但是,可信推荐者列表的形成,需要计算大量的数据节点,空间复杂度较大。今后需要进一步的研究。
参考文献
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