基于Petri网的二手网购中卖家信用评定建模及优化

陶雨石

摘 要：近年来，电子商务的发展将诸多线下交易搬进了网络之中，给人们带来方便的同时也引发了诸多信用风险问题。据统计在二手网购中因诈骗产生的损失越来越多，因此对卖家进行信用评定就显得尤为重要。目前二手电商交易平台推出了以买家评价为衡量因素的信用评定系统，但是该系统具有一定的局限性，不能将卖家的个人信用和商品质量分开进行评价。本文采用Petri网对传统的评定流程进行建模，通过分析模型以发现目前的信用评定系统中存在的问题，在流程模型中增加了信用评价，并且突出了商品评价中追评的重要性，优化了目前的信用评价系统，有效地解决了目前信用评定系统中存在的问题，最后通过仿真实验验证了优化模型的可行性和合理性。

关键词：Petri网;二手网购;卖家信用评定;流程模型;优化

中图分类号：F713.36;TP311  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）12-0073-06

1 引言

淘宝网拥有注册会员近5亿，日活跃用户超1.2亿，在线商品数量达到10亿，在C2C市场，淘宝网占95.1%的市场份额[1]。除了淘宝的闲鱼以外，综合业务类的App还有转转、有肉、花粉儿等，还有类似于爱回收和回收宝这类针对某一业务上线的App。由于淘宝网在手机端的发展势头迅猛，而闲鱼作为淘宝的二手市场也顺理成章地成为国内最大的闲置物品交易平台。毫无疑问，电子商务交易平台的兴起，带动了社会经济的发展，给人们的购物带来了充分地便利。但是由于缺乏相关的法律进行监管，信用问题逐渐显现，出现了一系列侵害消费者权益的重大问题，比如在淘宝斥重金组建平台治理部打假后，曾驻扎淘宝网的假货大量涌入了门槛低、监管松的二手市场中。由于没办法很好的衡量卖家信用，导致用户在二手交易过程中被骗的案例屡见不鲜，例如买家钟先生就因对卖家过度信任导致了被诈骗2700元[2];以及闫女士相信二手卖家销售的低价手机，买到了非正品的劣质手机损失4000元[3];类似的案件数不胜数，在二手交易中产生的损失也越来越多。因此二手平台就很需要对卖家的信用进行评估，预防诈骗。国内网络购物平台的信用评定系统主要表现为每一个参与交易的消费者，在交易之后，可以对商品进行评价随后系统通过多数买家的评价对卖家进行一个信用等级的划分。评价的内容包括，对商品服务的整体评级（好评，中评，差评），以及消费者自行书写的评价内容。因此，大部分打分的点主要在用户的商品使用体验上，根据统计中国消费者参与信用评价的热情偏低，且国内网购平台设置为默认好评，导致很多卖家的信用偏高，因此就会出现信用炒作盛行的恶劣情况。针对交易过程中信用问题也有很多学者进行了深入的研究。任晓莉等人以闲鱼平台为研究对象，发现平台现存在常见的失信行为作者将其产生原因主要归为四大类经验不足、规则漏洞、维权困难和验证渠道不足，随后提出相应的具有可行性的措施以解决存在的信用问题[4]。雷雨箫等人就运用主成分分析法，探寻在C2C二手市场中买家对卖家初始信任的影响因素，并发现了网购经验并不能影响买家对卖家的初始信任，对平台和买卖双方给出了改进建议[5]。现在网络交易平台仍然存在很多缺陷，董佳佳等人利用Petri网的可达性与行为轮廓进行建模分析，对网购过程付款方式进行了优化，打破网购支付过程中只能实现一种支付方式的局限性，完善网络交易平台的功能[6]。夏磊等人通过Petri网，对原网络购物模型换货环节进行优化，并对优化后的模型进行验证，证明了行为轮廓优化的有效性，从而减少网络购物过程中买家换货的时间和成本[7]。互联网本身的特点使得电子商务中存在着信息不对称的问题，因此引入信用评定体系就非常重要，而目前C2C电子商务信用评定体系仍然存在着不足之处。李安渝等人指出了评价体系的不足和产生的原因，并将交易额、信息的时效性等引入到C2C信用评定体系中[8]。使得C2C电子商务的评价系统更加完善。余芳通过卖家、购物网站、商品、电子商务环境以及消费者五个方面探讨了C2C交易模式下卖家信用的影响因素，指出卖家的信誉与知名度和卖家提供的服务影响程度尤为突出[9]。因此，如何正确、全面地将卖家信用度展现给消费者就显得至关重要。

本文通过Petri网相关知识从买家行为的角度对二手网购流程建模并对评价阶段进行优化，使买家对卖家信用评价更加的全面。最后利用PIPE对模型进行仿真模拟，证明了优化后模型的有效性。

2 Petri网基本概念

业务流程模型提供了一个简单的机制，同时又能够处理来自业务流程的复杂性。业务流程模型是一种用尽可能简单的方法来描述业务处理过程的方法。由于它的符号简单明了，所以非常易于阅读和理解业务流程。

Petri网建模技术与其他非形式化框图技术相比，避免了模糊性、不確定性和矛盾性。Petri网是一种强而有力的图形化描述过程工具，完全从过程的角度出发对复杂的业务流程进行描述与分析。它在描述并发、冲突、同步等重要行为现象上所表现出的优势，具有坚实的数学图论所支持的理论严密性，并且易于编程实现的技术特点，更加适合工作流领域的建模需求[10]。基于上述结论，本文选择使用Petri网对业务流程进行建模。

Petri网是对离散并行系统的数学表示。适合于描述异步的、并发的计算机系统模型。Petri网既有严格的数学表述方式，也有直观的图形表达方式，既有丰富的系统描述手段和系统行为分析技术，又为计算机科学提供坚实的概念基础。

3 基于Petri网的二手交易中卖家信用评定流程建模及优化

3.1 传统信用评定流程建模及问题分析

传统的信用评定流程会要求用户在注册账号以后，填写自己的个人信息（t1）后需要进行实名认证（t2），当t2发生以后，接下来所有卖家执行的有效交易都会被记录为分数，之后按照分数为好、中、差评分别给卖家的信用记录1、0、-1分，当买家对卖家评论结束（t10）以后，买家可以在一段时间以后进行追评，补足自己的文字评价（t11）。最后记录本次交易给出的分数以及评论（t12），供其他买家对该卖家的商品和信用度进行评判。

通过分析发现传统信用评定模型存在问题。（1）由于传统模型对参与本次交易的买家情况没有审核，且评分机制只是简单分级评价加上文字描述，导致会普遍出现卖家用小号刷单的情况。（2）评论中如果只针对商品或者卖家进行评价时，很容易具有局限性;且评分只有好中差三个等级，导致买家的评论可能无法准确、细致的反映用户的真实反馈结果。现实中，存在客户虽然对部分细节不满，但由于商品质量总体没问题，不至于给中评，而给好评的情况[13]。（3）一般商品短时间很难发现其存在的问题，但经过一段时间使用以后，也许会出现各种各样的问题，因此追评内容更能反映出“商品是否存在质量问题”以及“卖家是否守信”，而传统模型中追评的作用反而变得可有可无且只能以文字的形式进行追评，况且平台不可能逐一审核买家给出的文字评价，因此没有办法很好的衡量买家在使用商品的过程中的质量问题和卖家整个交易过程中的守信情况。

3.2 卖家信用评定流程优化建模

下面就针对上述三个问题对传统信用评定流程进行优化。如图2所示，所有用户使用平台时都需要先进行实名认证（t2），随后才可以开始交易（t3）。

针对问题1进行优化，为了避免刷单或恶意评价的问题，如图2中①号虚线框部分所示，系统判断买家是否与卖家为同一身份证注册的账号（t4）或是交易数目较少的小号（t7），存在其中任何一种情况视为存在刷单嫌疑，所以本次交易评分将不计入系统（t6）只保存文字评论内容，并且将会降低该类型评论的可见顺序。而如果买家不满足以上两种情况，当达成交易以后（t8）会以买家为卖家第一次打分，与传统的信用评价流程一样买家直接选择好中差评中的一种，随后系统将会相应分数并保存第一次评分的分数（t17）。

针对问题2，将本次交易划分为3段分别进行评价。如图2中②号虚线框部分所示，第一部分是售前态度（t19）即是否耐心解答顾客的问题，为买家提供他们所需要的商品信息;第二部分是发货速度和物流（t20）由于是二手交易，是否在约定的时间内发货也非常重要，因此发货速度也是影响卖家信用的一个重要因素;第三部分商品质量以及售后的情况（t21），网购的商品买家收到以后时候存在明显的质量问题，存在质量问题时卖家的态度如何在二手交易中也是十分重要的。以上三部分评价也是以选择的方式进行的。之后就是文字评价，买家可以具体说明给出每项选择好中差评的原因以及其他想要表述的内容。至此，系统会记录第二次分数以及文字评价，买家的评论操作暂时结束。

針对问题3，为了增加追评在整个信用评定体系中的重要程度。如图2中③号虚线框部分所示，本次给出的选项并非传统的好中差评，而是以商品质量是否存在问题，以及使用过程中是否符合卖家描述进行评价，并且以商品交易分数和卖家信用分数分开记录。即在使用过程中商品无质量问题（t34），则买家可以选择交易评分+4分（t36）;商品在使用过程中存在质量问题（t35），则买家可以选择交易评分-4分（t37），以上是用户在使用商品15-60天内是否出现质量问题所给出的评分。接下来买家将会根据使用商品的过程中是否符合卖家的描述来对卖家个人信用进行评分，使用过程中如果商品基本符合卖家的描述（t38），则买家将会选择为卖家的个人信用+1分（t40）;如果使用过程中商品明显不符合卖家描述（t39），则买家将会选择为卖家的个人信用-1分（t41）。之后买家仍然可以对本次进行的选择给出详细的文字评价（t42）。最后由系统记录本次交易的分数和评论（t43），再将该卖家所有评分相加之后算出平均数（总交易次数要大于10次），得到的分数就是平台为买家展示的卖家信用评分并以此来评定卖家的信用。

优化后的业务流程以10分制的商品交易评分以及1分的卖家信用评分组成，如果10次有效交易产生以后，卖家的任意一项分数低于0分，将会对卖家进行封号查验。整个流程中，买家文字评论次数和传统的信用评分体系一样，仍然只需要进行两次文字描述，但是在增加了分别对不同的类目进行打分即红色和黑色虚线框中的内容。对比传统信用评定体系，在不增加买家过多操作的同时实现更全面的评价系统。

4 优化模型分析

4.1 实际可行性理论分析

与源模型相比，优化后的模型以增加买家最少的操作为前提，实现了对卖家的信用评价更加具体和符合客观事实情况的目标。买家只需要动动手指选择选项就可以对卖家不同方面做出评价，这样买家不会因为过多的操作而疲于评价。并且如果买家想要对交易评价进行描述，可以在后续步骤的文字描述中具体说明。在传统信用评定系统中买家即使在追评中提出问题也会以好评记录在卖家的信用评定里面，而此时提出卖家存在的问题就很容易被忽略，因此适当提高追评在整个信用评定系统中的地位是非常有必要的。

在检测买家账号及交易数量的步骤中，为了判断买家账号是否与卖家为同一身份证注册以及买家的交易数量，使t4和t5为排他序，t7和t8为排他序，只能选择其中一条路径执行。在后续的评论过程中售前服务态度、发货速度和商品质量这三个方面是买家都必须进行选择的，因此t19、t20、t21都必须执行所以p16、p17、p18都必须获得一个token，t19、t20、t21为交叉序关系。追评时以及选择三档评价时也只能选择其中一种情况，因此t34、t35、t36、t37为排他序。

因此从理论上来说，优化后的信用评定模型可以更加全面的衡量卖家在每次交易中商品质量以及个人信用。

4.2 优化后模型仿真分析

一个工作流网是合理的当且仅当：（1）对于任意的标识，都存在一个发生序列M，使得初始库所可以通过M到达终止库所;（2）通过一个初始标识发生而发生的中间标识，如果此时的终止库所里至少有一个token，该状态就是终止状态。终止时，该工作流网终止库所中有且仅有一个标识，并且整个工作流程只有唯一的一个标识;（3）无死锁，即该Petri网是活的[14]。

为了验证图2的合理性，本文利用Petri网分析软件——PIPE对优化后的模型进行结构分析，使用PIPE软件对该优化模型进行仿真。首先在PIPE上画出优化后的信用评定流程图，如图3所示;然后对模型进行仿真，得到的结果如图4所示.从图4可以看出，优化后的模型安全，有界，无死锁，这表明优化模型是合理的。

5 总结

本文基于Petri网对现有的二手交易中卖家信用评定流程进行建模，通过分析模型发现了该信用评定系统中存在的三个问题，并对该系统流程进行了优化改进。首先，解决了传统模型中卖家可能存在刷单、刷好评、恶意差评的问题，防止一些没有意义的评价来影响卖家的信用评分;其次，从传统信用评定模型中的整体分级评价变成了将卖家信用和商品质量分开评定，使得买家在不增加烦琐操作的同时，还可以更好地从不同角度对卖家信用进行评定，不会因为商品质量问题来影响对卖家信用度的评价;最后，优化后的模型强调了追评的重要性，可以使买家更方便地表达出在使用过程中的感受以及整体评定卖家的信用程度。但由于现实中用户在交易以后容易因为个人因素对卖家以及商品进行恶意评论，以及二手交易平台中可能还存在着买家在收退货过程中存在诈骗情况，因此如何解决这两类问题，是未来的探究方向。

参考文献：

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