基于时间衰减和交易信息加权的动态电子商务信任模型

• 作 者: 张宇 朱卫祥
• 机 构: 浙江理工大学,杭州,中国,310018
• 出 处: 第十届全国高校电子商务教育与研究学术研讨会暨第四届网商及电子商务生态学术研讨会
• 发表日期: 2011年7期
• 关键词: 电子商务 信任模型 时间衰减 交易信息加权

本文针对目前C2C电子商务信任模型存在的一些不足,通过对淘宝网真实交易数据和信用数据进行深入的挖掘和分析,利用在线购物环境中的交易金额、交易时间,以及信任因素等信息提出了一个动态电子商务信任模型.仿真实验和真实案例分析表明,本文提出的信任模型能够提高恶意卖家的炒信成本,促进中小卖家的成长,并在一定程度上起到弱化马太效应的作用.
本文针对目前C2C在线购物网站信任模型存在的一些不足，通过对淘宝网真实的后台数据进行挖掘和分析，利用在线购物过程中的上下文信息构建动态信任模型，包括交易价格、交易时间和信任因素等权重。通过引人交易价格加权，增加了网上炒信和刷钻的成本，提高了出售正品和高品质卖家的信任值，降低了出售伪劣和低质产品卖家的信任值，更有助于买家购买到满意的商品，同时也促进了淘宝网整体网上购物品质的提升。通过引人时间衰减系数，能够将近期交易状况差的卖家筛选出来，避免部分卖家依赖初始的信用积累而消极服务，同时也降低了新卖家的进人门槛，有助于促进中小卖家的成长，在一定程度上能够弱化马太效应。通过采用信任因素加权，考虑买家在购物过程中所关注的信任因素，并根据调研结果进行权重的设计，重点突出了商品质量和服务态度，通过引人该权重对卖家提高商品质量和服务水平有较好的促进作用。从在真实的淘宝网数据上进行仿真实验和案例分析可以看出，综合采用上述方法，淘宝网卖家的整体结构稳定，提高了在线购物网站上刷钻和炒信成本，能够促进中小卖家成长，并在一定程度上起到弱化马太效应的作用。