电子商务中时间衰减的信任值计算模型

胡俊等

摘 要：电子商务改变了现代人们的购物方式和生活方式，其产生的安全问题和信任问题是电子商务中的关键问题。让买卖双方相互产生信任并安全的交易，是电子商务面对的一个核心问题。信任和信誉具有动态性、基于时间的衰减性和可度量性等特点。以淘宝网为例，根据信任和信誉所具有的特点，提出在电子商务中把商品价格和时间因子也做为计算因子参与信任和信誉的量化。该量化方法对电子商务中产生的欺诈行为产生严厉的、合理的惩罚策略，对规范电子商务中的交易行为起到一定的作用。构建了一种新的信誉计算模型，有效提高信任值和信誉值的表值达能力，为电子商务提供可靠的信誉参考。

关键词：电子商务；时间衰减；信誉；信任值

中图分类号：F49

文献标识码：A

文章编号：16723198（2014）12016702

1 信任、信誉与安全关系

信任：指对节点身份的认可及对节点能够按照预想完成其行为的能力的信赖。信任既包含身份信任也包含行为信任。Mul等人认为，信任是一个实体基于历史交互经验而对其他实体未来行为的一种主观期望。

信誉：指通过对节点过去交易行为的综合考察并依据其他节点对该节点的信任评估而得出的综合期望值。

在信任管理中，信誉（Reputation）是一个经常出现的术语。信誉和信任相比，信任的主观性更强，是两个Agent间一对一的关系；而信誉是整体的、全局的观点，是一个Agent在由多个Agent组成的公众中的总体形象与综合评价结果的体现。

传统的安全技术知识解决了“身份信任”，没有解决“行为信任”的问题。合法身份的成员会做出损害其他成员的行为。在电子商务中，卖家通过合法的用户名和密码登陆网站，网站对这个卖家的身份是信任的，但是这并不代表这个卖家是诚实的。而信任系统能够解决上述问题。行为安全更加重要，需要一套良好的信任系统来保证交易的安全。一个好的模型来对信任和信誉做出“量化”，对电子商务的安全提供一定的保障。

2 具有时间衰减的信任值计算模型

2.1 淘宝网现有信誉值的计算模型

2.3 具有时间衰减性的信任值计算模型

2.3.1 把时间因子考虑进去后的信誉计算模型

信任具有动态性和基于时间的衰减性，随着时间的变化而变化。具体到淘宝网的信任值，其计算模型就没有考虑其动态性和在时间上的衰减性。本文考虑商品在购买后，人们在使用过程中对商品逐步有了客观认识，其对本次交易给出相对客观的评价。本文借用商品的保质期这个时间参考因子，让它参加信誉值的量化。在商品的保质期内，买家在收到商品时，给出本次信任值的一部分，剩下的信任值可以根据商品在保质期内使用情况分步给出。例如买家购买某商品，在收到商品时，给出本次交易信任值的40%，然后在商品使用到保质期的一半时间时，再给出信任值的30%，若商品在保质期内质量没有出现问题，就给出剩下的30%信任值。即一次交易成功后，信任值分三次给出，整个给出信任值的过程表面上看比较复杂，但实际在操作过程中并不复杂。如果卖家在交易的时候给出的商品质量好，买家非常满意，那么只需买家给出一次评价，计算机就可以根据信任值的计算方法，计算出本次交易的信任值，先给出本次信任值的40%，若商品在使用过程中没有质量问题，计算机会自动给出剩余相应70%的信任值，不需要买家再次做操作。但是如果商家给出的货物有瑕疵，但买家受生活常识或专业知识的局限，在刚收到商品时没有发现问题，给出了“好评”，此时计算机也会计算出本次交易的信任值，并给出本次交易的信任值的40%，在到达商品的保质期一半的时候，买家在使用商品的过程中，发现商品有瑕疵，这时买家可以登录网店，给出“差评”，这样后面70%的信任值就要扣除，并根据买家具体情况，给出相应的惩罚措施，把原有的信誉值也根据一定的计算公式扣除。但如果在到达商品保质期一半的时候，买家没有发现商品有瑕疵，没有更改本次交易的评价，就认为此时商品没有出现瑕疵，可以再给出30%的信任值。如果在剩下的一半保质期内，如果买家发现了商品有瑕疵，给出“差评”，就把剩下的最后30%的信任值扣除，并给出相应的惩罚措施，把原来的信誉值也根据一定的计算公式扣除一部分，做为相应的惩罚。这样的算法才比较合理。

2.3.2 考虑时间衰减因子的信誉计算模型流程图

在信任值和信誉值的计算过程中，根据信任和信誉的特性，把信任上下文相关性、多维性、动态性、时间的衰减性和环境因素等特性都做为计算因子，该算法的流程图如下图1。

图3是模拟场景二做的实验。三种不同的信誉值的算法得出的曲线图如图3。用淘宝网现在的信誉评价模型，即第一种信誉值计算模型，在第91次恶意交易时，店铺的信誉值损失很小，几乎可以忽略，在后面只需要一次“好评”就把上次恶意交易造成的信誉损失弥补。

有价格因子的信誉值计算模型在中已有详细分析。这种信誉评价比第一种信誉评价模型有进步，但仍然有需要提高的地方。

第三种信誉值计算模型，根据买家的评价，给出本次交易信任值的40%。但客户在使用一段时间后发现了质量问题，此时还没有到商品保质期的一半，客户上网修改了本次交易的评价，改为“差评”，说明本次交易存在欺诈，此时，本次交易的信任值需要根据“差评”的计算公式重新计算信誉值。从图3看出，这时的信誉值下降。从第96次交易到第113次交易之间是“好评”。信誉值开始缓慢增加。在商品过了一半保质期后，但还没有超过该商品的保质期内，由于客户一直没有修改该商品的评价，就认为该商品是质量不好的商品，存在欺诈行为，这时根据信誉值的计算模型，从图3可以清晰地看出，此时信誉值又下降了。从第114次到第120次之间的交易，客户给出是“好评”，但信誉值上升慢，通过这样的信誉计算模型可以比较好的威慑那些企图通过刚开始卖低价商品从而积累信誉值，等到信誉值积累高了，就卖高价商品从而欺诈客户这样的行为。并且此种信誉评价模型能很好的反映出商品在使用过程中的具体表现。一次不良的信用，就可以影响其他个体对该个体以后的信任，需要该个体多次良好的信用表现才能够恢复其信誉，才能让其他个体对该个体再次产生信任。

参考文献

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