C2C電子商務中的信任預測及決策研究

成 君

(南京師范大學 計算機科學與技術學院，江蘇 南京 210046)

C2C電子商務中的信任預測及決策研究

成 君

(南京師范大學 計算機科學與技術學院，江蘇 南京 210046)

針對C2C電子商務領域的信任問題，提出一種信任預測及決策架構.首先，利用貝葉斯網絡預測商家此刻的信任等級，然后將預測結果結合交易雙方的支付矩陣為消費者提供決策支持，消費者只有在確定得到收益時，才與商家進行交易.

C2C電子商務信任；預測；決策；博弈論

圖1 面向C2C電子商務的信任預測及決策架構Fig.1 Trust prediction and decision-making framework in C2C

近年來，C2C網上交易在我國實現(xiàn)了空前發(fā)展，但是由于網絡環(huán)境的極其不確定性和商品信息的不對稱性，網絡欺詐在交易過程中時常發(fā)生，這導致了消費者開始不信任商家，嚴重阻礙了C2C電子商務的發(fā)展[1].消費者如何在交易之前獲取商家的信任值，即信任問題因而成為電子商務領域的研究熱點.目前，針對C2C電子商務信任問題的研究主要集中在兩個方面：一是C2C電子商務中信任的影響因素分析[2-4]；二是C2C電子商務信任模型的構建[5-6].信任預測研究是對上述兩項研究的拓展，是在它們的基礎上發(fā)展而來的，信任模型提供信任值的計算模型，信任預測則提供成功進行交易的概率.

本文提出一種面向C2C電子商務的信任預測及決策架構，架構主要分為兩層，分別是貝葉斯網絡層和博弈控制決策層.貝葉斯網絡的主要任務是根據統(tǒng)計數據進行信任預測，而博弈理論則是用來結合預測結果指導現(xiàn)階段交易決策的.

1 面向C2C電子商務的信任預測及決策架構

本文提出一種面向C2C電子商務的信任預測及決策架構，如圖1所示.

貝葉斯網絡為博弈控制決策層提供預測出的商家信任等級；博弈理論則是結合商家信任等級和交易雙方的收益矩陣進行博弈推導，得到納什均衡，從而指導現(xiàn)階段的交易決策.

架構的整體工作流程如圖2所示：假設有一商家A，某一與其有過多次交易的消費者B欲決定是否與其再進行一次交易.

2 基于貝葉斯網絡的信任預測

“信任”衍生于社會學，帶有主觀性和籠統(tǒng)性，這不利于對電子商務中商家行為信任的量化.因此，我們將整體的商家行為信任分解為若干信任屬性，這樣可以有效避免信任的上述特性[7].例如可以將商家的整體信任劃分為：與描述相符信任、物流信任、服務信任等.一個商家信任預測的貝葉斯網絡模型是一個有向無環(huán)圖，如圖3所示，它由變量節(jié)點和連接變量節(jié)點的有向邊構成.變量節(jié)點包括商家整體信任T及其分解后的信任屬性，有向邊則表示節(jié)點之間的父子關系，由父節(jié)點指向子節(jié)點.

圖2 架構的整體流程Fig.2 Architecture of the overall process

圖3 商家信任預測的貝葉斯網絡模型Fig.3 Bayesian network model of trust prediction of merchants

為有效進行預測，首先需要對各變量節(jié)點劃分信任等級L.以淘寶網為例，將商家整體信任分為三級，“好評”為T1，“中評”為T2，“差評”為T3；將信任屬性劃分為5個信任等級，[4,5]為一級、[3,4]為二級、[2,3]為三級 、[1,2]為二級、[0,1]為五級.每次交易后，買家記錄下與商家交易的信息，包括：交易后給出的整體信任等級、與描述相符等級、物流等級、服務等級.用Ti、Mi、Wi和Si分別表示商家整體信任、與描述相符信任、物流信任和服務信任的等級，用|Ti|、|Mi|、|Wi|和|Si|分別表示與該商家交易歷史中整體信任、與描述相符信任、物流信任和服務信任的值分別落在Ti、Mi、Wi和Si內的次數.

3 基于信任預測的博弈決策

大家知道，信任和風險是并存的，因此如果僅單獨依靠預測的信任等級就進行決策是十分片面的，必須在控制決策中進行風險分析，而博弈論就是一種很好的風險分析理論.利用博弈論，可以結合之前的預測結果找出納什均衡，從而進行控制決策.

根據博弈論相關知識[8]，可以得到一個支付矩陣，且商家信任等級不同，支付矩陣也會不同.

從上式可以看出，若要提高消費者選擇交易的概率，可以有三種方法：①增加商家欺騙成本；②減少商家欺騙的額外收益；③加大商家欺騙懲罰.

可以看出，混合納什均衡策略的優(yōu)勢在于給商家一個不確定的博弈結果，商家縱然知道消費者的支付矩陣和決策概率，但具體如何決策并不明確.在這博弈模型中，消費者以α*的概率進行交易，也只有在消費者以混合納什均衡策略α*交易，以1-α*的概率選擇不交易的情況下，商家對欺騙和不欺騙兩者之間才是無差異的，這時候消費者沒有給商家投機機會.

上述公式計算出了消費者的混合納什均衡策略，解決了以怎樣的概率進行決策這一問題，但具體情況時該如何決策還尚未可知，這主要還與商家的信任等級有關.不同信任等級的商家選擇的策略是不一樣的，這也決定博弈支付矩陣不是固定的.本文中，認為如果可以算出消費者從交易中得到收益函數值大于0的話，那么消費者選擇交易，否則選擇不交易.消費者的收益函數值：

如果這個值大于0，則說明消費者獲得的收益大于0，那么選擇交易，否則拒絕交易.其中Ptk是之前通過貝葉斯網絡求出的商家處于各信任等級的概率.

4 結論

針對C2C電子商務領域的信任問題，本文提出一種信任預測及博弈決策機制，該機制是一個兩層架構模型：貝葉斯網絡層和博弈控制決策層.信任預測主要是通過貝葉斯網絡實現(xiàn)的，其預測結果被用來結合博弈理論為消費者提供決策支持.消費者通過計算收益值來決定是否與當前商家進行交易.

[1] 谷斌，鐘建權.C2C電子商務中基于多影響因素的商家信任模型研究[J].科技管理研究，2012(20)：210-214.

[2] Hoffamn K L,Novak T E,Peralta M.Building consumer trust online[J]. Association for Computing Machinery, Communication of ACM,1999,42(4):80-103.

[3] Urban F Sultan,W J Qualls.Placing trust at the center of your Internet Strategy[J]. Strategies for E- Business Success, Jossey-Bass Press,1999(7):153-177.

[4] 李睿.商務信任管理研究[J].中央財經大學學報，2006(1)：73-76.

[5] Giorgos Z. Collaborative Reputation Mechanism in Electronic Marketplaces[J].Decision Support System, 2003,33(12):371-338.

[6] Josang A,Ismail R.The beta reprtion system[D]//Proc. Of the 15thBled Conf. on Electronic Commerce, Bled,2002:17-19.

[7] 田立勤.可信網絡中一種基于行為信任預測的博弈控制機制[J].計算機學報，2007，30(11)：1930-1938.

[8] 張維迎.博弈論與信息經濟學[M].上海：上海人民出版社，1996.

ResearchonTrustPredictionandDecisioninC2C

CHENG Jun

(School of Computer Science and Technology, Nanjing Normal University, Nanjing 210046, China)

For the trust problems in C2C area, this article proposes a trust prediction and decision-making framework. Firstly bayesian networks are used to forecast the trust level of the merchants,then the prediction results are combined with the payoff matrix of both parties to help the consumers to make a decision. Consumers will choose to conduct a transaction while they are sure to get benefits.

C2C e-commerce trust; prediction; decision;game theory

2013-05-10.

成君(1989- )，女，碩士生，主要從事電子商務的研究.

F062.4

A

1008-8423(2013)02-0225-03