電子商務(wù)環(huán)境下基于證據(jù)理論的信任評(píng)估模型

吳碧霞

(閩北職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，福建 南平 353000)

電子商務(wù)的興起，是世界商業(yè)史的巨大革命，正逐步改變和引導(dǎo)人們的消費(fèi)觀念，然而，由于電子商務(wù)商家在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的分布性、動(dòng)態(tài)性和自治性，交易信息的不對(duì)稱性、時(shí)空分離、新的買賣分離的都隱藏著交易風(fēng)險(xiǎn)，信任成為制約電子商務(wù)發(fā)展的瓶頸.由于理論研究滯后于電子商務(wù)的商業(yè)世間，現(xiàn)階段電子商務(wù)提出的信任管理體系和制度相對(duì)簡(jiǎn)單，與電子商務(wù)迅猛發(fā)展的趨勢(shì)不匹配，各大電子商務(wù)網(wǎng)站如淘寶、阿里巴巴都出現(xiàn)了信任危機(jī)，建立電子商務(wù)信任管理體系和信任監(jiān)督機(jī)制，以及信任的第三方管理等成為電子商務(wù)要發(fā)展必須要解決的問(wèn)題.Tan[1]指出電子商務(wù)能真正意義的成功的出路在于消費(fèi)者對(duì)虛擬電子商務(wù)環(huán)境取得普遍信任.王廣惠[2]和于寧[3]分別闡述了電子商務(wù)環(huán)境下信任危機(jī)產(chǎn)生的原因和信任的生命周期.龐川[4]建立了一個(gè)影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)信任的路徑模型，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)工具找出影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)信任的主要路徑.李沁芳[5]提出在電子商務(wù)在線交易中，應(yīng)通過(guò)正式約束以及非正式約束建立起制度信任機(jī)制，即法律、技術(shù)保障和可信的第三方中介機(jī)構(gòu)，以及在線交易主體的聲譽(yù)反饋機(jī)制、合作規(guī)范等.王魯斌[6]綜述了電子商務(wù)中的信任管理現(xiàn)存的問(wèn)題，提出了電子商務(wù)信任管理框架.程云喜[7]則從博弈的視角分析了電子商務(wù)的風(fēng)險(xiǎn).以上研究都是基于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、制度等定性方面的研究，而目前電子商務(wù)環(huán)境下企業(yè)節(jié)點(diǎn)間的信任量化方面的研究較少，缺乏對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下信任值的計(jì)量計(jì)算、動(dòng)態(tài)演化和的系統(tǒng)研究以及對(duì)整個(gè)電子商務(wù)系統(tǒng)的信任機(jī)制的建模仿真.

本文分析了電子商務(wù)環(huán)境下節(jié)點(diǎn)間的信任的影響因素，并建立了基于證據(jù)理論的信任評(píng)估模型，模型能很好的模擬交易模型，對(duì)電子商務(wù)節(jié)點(diǎn)間的信任進(jìn)行量化，對(duì)商業(yè)活動(dòng)提供輔助決策.

1 證據(jù)理論

證據(jù)理論1967年由Dempster & Shafer于提出并進(jìn)一步完善的一種不確定推理理論，也稱為 D-S證據(jù)理論，最早應(yīng)用于專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中，具有優(yōu)秀的處理不確定信息的能力.作為一種不確定推理的方法，證據(jù)理論的主要優(yōu)點(diǎn)是：滿足比貝葉斯概率論更弱的條件，適用于表達(dá)、分析和合成不確定性事件和信源，應(yīng)用于有條件地依賴多屬性的決策，可以從不完全 或不確定的知識(shí)或信息中做出推理，進(jìn)而輔助決策，克服了概率方法在處理不知道信息時(shí)的不合理性.證據(jù)理論在醫(yī)學(xué)診斷、目標(biāo)識(shí)別、軍事指揮等諸多 領(lǐng)域中獲得 廣泛應(yīng)用，本文就是證據(jù)理論在電子商務(wù)系統(tǒng)信任模型的應(yīng)用.

1)基本概率分配

基本概率分配：Basic Probability Assignment，簡(jiǎn)稱BPA.在識(shí)別框架上的BPA是一個(gè)2Θ[0,1]的函數(shù)m，稱為mass函數(shù).并且滿足其中A代表了一個(gè)可能的評(píng)價(jià)子集.m(A)為A這個(gè)評(píng)語(yǔ)的支持度.滿足：

(A)=1 且m(φ)=0

2)合成規(guī)則

Dempster合成規(guī)則(Dempster’s combinational rule)也稱證據(jù)合成公式，其定義如下：對(duì)于A，識(shí)別框架上的有限個(gè)mass函數(shù)m1,m2,…,mn的Dempster合成規(guī)則為：

(1)

其中:K為歸一化常數(shù):

可以證明D-s證據(jù)合成規(guī)則具有交換性和結(jié)合性，所以多條(n)證據(jù)的合成 可按照證據(jù)的合成公式合成n-1次獲得融合值，并且最終獲得融合信任值與組合次序無(wú)關(guān).得到如下的融合公式:

(2)

2 電子商務(wù)環(huán)境下信任模型及其證據(jù)理論表達(dá)

2.1 信任評(píng)估模型

電子商務(wù)環(huán)境下中的信任評(píng)估模型采用分布式環(huán)境，電子商務(wù)系統(tǒng)中企業(yè)節(jié)點(diǎn)間兩兩進(jìn)行信任的量化評(píng)估，信任的評(píng)估是一個(gè)雙向評(píng)價(jià)的過(guò)程，節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間互為主體客體關(guān)系.信任的獲取取決于客體對(duì)主題的交易歷史的表現(xiàn)以及其他曾經(jīng)與客體發(fā)生交易的第三方的推薦信任，隨著客體在整個(gè)電子商務(wù)環(huán)境下交易行為的變化而改變.根據(jù)以上前提設(shè)計(jì)了基于DS證據(jù)理論的信任評(píng)估模型.該信任模型模擬人類社會(huì)學(xué)信任形成的特性，將電子商務(wù)環(huán)境下的信任表示為直接信任和間接信任的融合.首先，評(píng)估節(jié)點(diǎn)根據(jù)主客體雙方的交易歷史根據(jù)交易的成功率和滿意度建立對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的直接信任值，并根據(jù)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的在后續(xù)交易表現(xiàn)變化進(jìn)行更新；其次，評(píng)估主體節(jié)點(diǎn)咨詢其他與客體有交易歷史的節(jié)點(diǎn)提供對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的信任作為客體的間接信任值 ；最后根據(jù)式(1)、(2)合成規(guī)則將直接信任值和間接信任值合成，得到對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的綜合信任值，作為下一次交易決策的輔助支持.

2.2 電子商務(wù)環(huán)境下信任的證據(jù)理論形式化定義

設(shè)定信任的識(shí)別框架為θ={T(信任)，-T(不信任)}，θ的冪集2θ為{{φ}，{T},{-T},{T,-T}}，其中：m(φ)=0.因此，本模型中節(jié)點(diǎn)的信任值定義為如下向量形式：(m{T},m{T,-T}，m{-T})，其中：m({T})表示對(duì)企業(yè)節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)為信任的支持度，m({-T})表示證據(jù)對(duì)企業(yè)節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)為不可信的支持度.Bel({T})=m({T})，Pl({T})=m({T})+m({T，-T})，{T}的中性證據(jù)區(qū)間寬度為m({T，一T})，m({T，一T})表示為證據(jù)對(duì)節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià)的模糊程度.m({T，-T})也反映了證據(jù)對(duì)節(jié)點(diǎn)信任的或不可信的不確定程度，其長(zhǎng)度越大表示不確定度越大.

2.3 直接信任的量化

直接信任值用DT(Direct Trust)表示.設(shè)節(jié)點(diǎn)u對(duì)節(jié)點(diǎn)v進(jìn)行信任評(píng)估，則節(jié)點(diǎn)u對(duì)節(jié)點(diǎn)v的直接信任值為DT.DT= (m{T},m{-T},m{T,-T}).DT的計(jì)算過(guò)程是利用初始化的初始信任值根據(jù)主客體的交易歷史進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新的過(guò)程，更新的過(guò)程主要是節(jié)點(diǎn)u對(duì)節(jié)點(diǎn)v的交易行為的表現(xiàn)結(jié)果(如：交貨的準(zhǔn)時(shí)度、貨物的質(zhì)量、資金準(zhǔn)時(shí)度等)的統(tǒng)計(jì)：好的次數(shù)為a，壞的次數(shù)b，不確定的次數(shù)c.“不確定”指的是無(wú)法判斷被評(píng)估節(jié)點(diǎn)行為此次交易的好壞，是評(píng)估節(jié)點(diǎn)交易行為中自身表現(xiàn)的模糊性以及主題表現(xiàn)出的認(rèn)知的主觀模糊性影響導(dǎo)致的結(jié)果.按照下列公式進(jìn)行直接信任的動(dòng)態(tài)更新 .

(3)

2.4 間接信任的聚合

間接信任值用IT(Indirect Trust)表示.當(dāng)主體企業(yè)節(jié)點(diǎn)u需要決定是否與被評(píng)估企業(yè)節(jié)點(diǎn)v合作時(shí)需要向其它節(jié)點(diǎn)咨詢節(jié)點(diǎn)V的間接信任值，然后進(jìn)行信任值的綜合，利用所得的綜合信任值作為是作為是否盡心交易的輔助決策資源.本模型中間接信任值的推薦采用向與被評(píng)估節(jié)點(diǎn)交易過(guò)的企業(yè)節(jié)點(diǎn)征求其對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的直接信任作為主體對(duì)客體的間接信任并進(jìn)行融合，為防止惡意節(jié)點(diǎn)的夸大和詆毀等攻擊，采用改進(jìn)的證據(jù)理論融合方法-基于相似支持度的證據(jù)理論合成方法[8]進(jìn)行融合.計(jì)算過(guò)程如下：

按照公式計(jì)算各個(gè)證據(jù)的沖突距離:

du,v=sqr[(||mu,j||2+||mv,j||2-2[mu,j,mv,j])/2]

(4)

節(jié)點(diǎn)u通過(guò)式就可以確定任意兩個(gè)分信任值間的沖突程度，其中j為提供推薦信任的節(jié)點(diǎn).

sij=1-dij

(5)

將所有分信任值兩兩間的相似程度表示為矩陣形式，所得矩陣稱為相似支持度矩陣S，如式3所示.分信任值的相對(duì)權(quán)重計(jì)算:

(6)

權(quán)重的確定方法是：某單個(gè)推薦信任值與群體分信任值的相似度越高，說(shuō)明其越可信，其分配的權(quán)重也越大.即個(gè)體推薦信任值的權(quán)重與其受支持的程度成正比例關(guān)系.權(quán)重的計(jì)算公式如下:

(7)

(8)

將各個(gè)推薦信任值按照其推薦信任值獲得的權(quán)重進(jìn)行修正，將修正后的證據(jù)按照合成規(guī)則進(jìn)行合成，得到的信任值即為其綜合信任值.

3 數(shù)值模擬

這里利用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的性能進(jìn)行檢驗(yàn).實(shí)驗(yàn)基于Matlab平臺(tái).模擬了100次直接交易.得到交易后的結(jié)果為a=60,b=20,c=20得到信任的概率分配函數(shù)為(m{T},m{T,-T},m{-T})=(0.6,0.2 ,0.2)，共有四個(gè)節(jié)點(diǎn)與被評(píng)估節(jié)點(diǎn)有直接交互歷史，收到4個(gè)間接信任值：IT1=(0.60，0.10，0.30)，IT2=(0.60，0.30，0.10)，IT3=(0.70，0.20，0.10) ,IT4=(0.00，0.95，0.05)顯然第四個(gè)推薦信任值，存在很大沖突距離，可以認(rèn)為是惡意推薦.如果不利用基于改進(jìn)的證據(jù)理論直接合成受到IT4的干擾得到的結(jié)果為(0.51,0.48,0.01)這與現(xiàn)實(shí)情況不符.使用改進(jìn)的證據(jù)理論方法計(jì)算得到相似支持度矩陣為:

得到的權(quán)重為:W=(1.000 0 0.920 4 0.987 5 0.963 7 0.457 2)顯然第4個(gè)得到的權(quán)重較小，說(shuō)明其可能為惡意節(jié)點(diǎn)，最后利用合成規(guī)則得到的信任值為(0.865 5 0.131 3 0.003 2),顯然該模型通過(guò)給惡意節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)很小的權(quán)重來(lái)減小了其對(duì)整個(gè)評(píng)估結(jié)果的影響，模型較好的摒除了惡意推薦的影響.

4 結(jié)論

本文提出了一種基于DS證據(jù)理論電子商務(wù)環(huán)境下企業(yè)節(jié)點(diǎn)間的信任評(píng)估模型.實(shí)現(xiàn)了信任的量化表達(dá)和動(dòng)態(tài)更新，以及信任的融合，很好的模擬了真實(shí)環(huán)境下社會(huì)學(xué)中的信任機(jī)制，能夠?yàn)樘摂M交易系統(tǒng)中的企業(yè)節(jié)點(diǎn)提供良好的決策輔助.

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