■ 楊 欣 孟慶鉑 孫 萍 副教授 魏津瑜(、天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院 天津 300380 、天津理工大學(xué)管理學(xué)院 天津 300384)
網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物具有交易便利、選擇廣泛、優(yōu)惠活動(dòng)較多等優(yōu)勢(shì),越來(lái)越多的消費(fèi)者選擇從網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)農(nóng)產(chǎn)品,使得農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)具有積極的市場(chǎng)前景,同時(shí),交易過(guò)程中商家的信用度也被消費(fèi)者看得至關(guān)重要。
“云模型”是在傳統(tǒng)的模糊集理論和概念統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上,借助隸屬函數(shù)的思想建立起來(lái)的一種用于實(shí)現(xiàn)定性定量不確定性轉(zhuǎn)換的模型。直接信任評(píng)價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)就是具有模糊性和隨機(jī)性,可以把直接信任評(píng)價(jià)的定性描述換成定量空間上的每個(gè)點(diǎn)(云滴)。所以,可以將云模型應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)的直接信任評(píng)價(jià)問(wèn)題中研究定性概念的量化方法,具有直觀性和可操作性。
“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”是一種使用統(tǒng)計(jì)方法去表示不同元素之間概率關(guān)系的關(guān)系型網(wǎng)絡(luò),它的理論基礎(chǔ)是貝葉斯公式:
p(h)是假設(shè)h的先驗(yàn)概率;p(e)是證據(jù)e的先驗(yàn)概率;p(h/e)是在給定證據(jù)e下的h的概率;p(e/h)是在給定假設(shè)h下的e的概率。
一個(gè)樸素的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),它由一個(gè)根節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)組成。我們可以使用一個(gè)樸素的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來(lái)表示節(jié)點(diǎn)間的信任。
農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)中商家的總信任評(píng)價(jià)值由兩部分組成,通常會(huì)根據(jù)評(píng)價(jià)的自身需要對(duì)兩部分的權(quán)重進(jìn)行設(shè)定。
1.第n次交易完成后消費(fèi)者的直接信任評(píng)價(jià)值。其受多種因素影響,如農(nóng)產(chǎn)品交易金額、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、評(píng)價(jià)用戶(hù)的信用度等。
2.其他用戶(hù)的推薦信任評(píng)價(jià)值。其設(shè)定是為了使新商家能夠公平地進(jìn)行網(wǎng)上交易,使之與差評(píng)的商家有所區(qū)別。對(duì)于新商家來(lái)講,推薦信任評(píng)價(jià)值是其總信任評(píng)價(jià)值的最關(guān)鍵、最直接的影響因素。
當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)交易完成后,綜合考慮專(zhuān)家意見(jiàn)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí),評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為因素集U={好,較好,一般,較差,差},該值對(duì)應(yīng)了專(zhuān)家們的主觀評(píng)價(jià),可以用非精確的語(yǔ)言進(jìn)行描述。這5個(gè)定性概念在評(píng)判集V={v1,v2,v3,v4,v5},vi=C(EXi,ENi,HEi)采用“一維正態(tài)云”方法來(lái)表示:v1=C(95,5/3,0.05),v2=C(85,5/3,0.05),v3=C(75,5/3,0.05),v4=C(65,5/3,0.05),v5=C(55,5/3,0.05)。然后,可以運(yùn)用正向云發(fā)生器把指標(biāo)層的定性指標(biāo)轉(zhuǎn)換為定量指標(biāo),再運(yùn)用逆向云發(fā)生器計(jì)算數(shù)值特征(分別是期望Ex、熵En和超熵He),并由正向云發(fā)生器產(chǎn)生評(píng)價(jià)指標(biāo)的云圖,如圖1所示,反復(fù)進(jìn)行計(jì)算最終獲得評(píng)價(jià)結(jié)果及每項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化值。
如:首先使用德?tīng)柗品?,綜合專(zhuān)家意見(jiàn),形成對(duì)直接信任值的評(píng)價(jià)體系。然后,在運(yùn)用層次分析法等方法對(duì)指標(biāo)體系中的指標(biāo)設(shè)置各自權(quán)重,如表1所示。完成以上各步驟后,再利用正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器計(jì)算每項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果,如表2所示。最后,采取加權(quán)和的計(jì)算方法計(jì)算得到最終的直接信任評(píng)價(jià)值。
1.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信任模型的建立。在電子商務(wù)交易中,商家能力的度量不是統(tǒng)一的。有些商家通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交易,而有些商家由于各種原因所處的網(wǎng)絡(luò)速度較慢;有些商家與客戶(hù)的交流較好,而有些商家提供產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比較高。因此,商家的能力可以通過(guò)不同方面表現(xiàn),如:提供產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比、物流速度、與客戶(hù)交流的態(tài)度等,如圖2所示。
不同情況下消費(fèi)者的需求也不同。有些消費(fèi)者想了解商家的整體能力,有些消費(fèi)者只對(duì)商家某個(gè)方面的能力感興趣。如:有些消費(fèi)者只在乎商家所提供產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比,而對(duì)于物流速度并不特別敏感;有些消費(fèi)者既對(duì)商家所提供產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比敏感,也對(duì)物流速度敏感。
圖1 云圖
圖2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信任模型
表1 農(nóng)產(chǎn)品直接信任值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
表2 指標(biāo)層各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)值
表3 節(jié)點(diǎn)XJB的CPT
消費(fèi)者可以采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型把這兩方面的信任值連接起來(lái)并判斷該商家是否值得信任。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以發(fā)展成為一個(gè)樸素的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并且相互交易的節(jié)點(diǎn)之間相互連接。每一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)都有一個(gè)根節(jié)點(diǎn)T,該根節(jié)點(diǎn)有兩個(gè)值,分別是“滿(mǎn)意”或“不滿(mǎn)意”,用“1”或“0”來(lái)表示。P(T=1)代表消費(fèi)者對(duì)商家能力的全部信任,它由相互交易中滿(mǎn)意交易的比例來(lái)表示,P(T=0)代表不滿(mǎn)意交易的比例,假設(shè)所有交易次數(shù)為n,滿(mǎn)意交易次數(shù)為m。
2.條件概率表(CPT)的確定。在根節(jié)點(diǎn)下的葉子節(jié)點(diǎn)代表了商家在不同方面的能力描述。每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)條件概率表(CPT)建立聯(lián)系。如:節(jié)點(diǎn)XJB代表產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比,假設(shè)它包括五種值,分別是“好、較好、一般、較差、差”,它的條件概率如表3所示。每一欄遵循一個(gè)約束,與根節(jié)點(diǎn)建立聯(lián)系,整個(gè)欄的值的總和為1。
p(XJB=好/T=1)表示的是在交易為滿(mǎn)意的情況下,產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比為好的可能性,可以通過(guò)公式計(jì)算:
其中,p(XJB=好,T=1)是交易為滿(mǎn)意且產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比為好的概率,,m1是當(dāng)產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比為好的時(shí)候交易滿(mǎn)意的次數(shù)。
p(XJB=好/T=0)表示的是在交易為不滿(mǎn)意的情況下,產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比為好的可能性,通過(guò)表3可以用相同的方法計(jì)算其概率值。
節(jié)點(diǎn)WLSD表示的是物流速度,它分為“快、中、慢”三個(gè)值。節(jié)點(diǎn)JLTD表示的是商家的交流態(tài)度,它也可以由“好、中、差”三個(gè)值表示。它們的條件概率表的建立與表3類(lèi)似。
本文只考慮了與信任相關(guān)的三個(gè)因素,諸如“客服對(duì)服務(wù)的喜好程度”等更多相關(guān)因素也可以加到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中去考慮。
一旦得到了每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率表,消費(fèi)者就可以利用貝葉斯法則去計(jì)算商家在不同方面的信任值。如:p(T=1/XJB=好)表示的是在產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比為好的情況下,交易為滿(mǎn)意的可能性,p(T=1/WLSD=快)表示的是在物流速度為快的情況下,交易為滿(mǎn)意的可能性。消費(fèi)者可以根據(jù)他們的需要去設(shè)置條件,每一種概率代表著商家在某一個(gè)方面的能力。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,消費(fèi)者可以通過(guò)相關(guān)概率去推斷他們需要的各方面的信任值,這可以幫助消費(fèi)者節(jié)省時(shí)間。
3.交易過(guò)程的評(píng)估。在每次交易評(píng)價(jià)后,節(jié)點(diǎn)可以更新它們相關(guān)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。如果一次交易是滿(mǎn)意的,則m的值和n的值均增加1;如果交易是不滿(mǎn)意的,則只有n的值增加1。在交易過(guò)程中,消費(fèi)者兩方面的因素是需要考慮的,即:他們的交易速度SD和他們交易產(chǎn)品的質(zhì)量ZL。如果這兩方面因素的綜合評(píng)定值大于事先設(shè)定的滿(mǎn)意度臨界值,則認(rèn)為此次交易滿(mǎn)意,T賦值為1,否則T賦值為0。
4.推薦信任的處理。在交易過(guò)程中,消費(fèi)者可以根據(jù)自身需求去發(fā)送各種推薦請(qǐng)求。如:一個(gè)消費(fèi)者在交易時(shí)關(guān)心產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比,發(fā)送請(qǐng)求可以為“商家提供產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比好嗎?”;而另一個(gè)消費(fèi)者既關(guān)心產(chǎn)品和服務(wù)的性?xún)r(jià)比又關(guān)心物流速度,那么發(fā)送請(qǐng)求可以為“商家是否能提供高性?xún)r(jià)比的產(chǎn)品和服務(wù)并且物流速度較快?”。當(dāng)另一個(gè)提供推薦的節(jié)點(diǎn)收到這些請(qǐng)求時(shí),它將會(huì)檢查它們的信任值描述,如它們的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),去了解它能否回答這樣的問(wèn)題。如果一個(gè)推薦者以前在被推薦的商家處接受過(guò)產(chǎn)品或服務(wù),他將發(fā)送含有p(T=1/XJB=好)的值去回答這個(gè)問(wèn)題。消費(fèi)者在同一時(shí)間會(huì)收到許多這樣的推薦值,這些推薦值來(lái)自熟悉的節(jié)點(diǎn)或是陌生的節(jié)點(diǎn),如果推薦不可信,消費(fèi)者會(huì)立即拒絕他的推薦。消費(fèi)者應(yīng)把來(lái)自可信的推薦和陌生的推薦整合起來(lái),以得到對(duì)商家的整體推薦值:
其中,rij是第i個(gè)消費(fèi)者得到的關(guān)于第j個(gè)商家的整體推薦值。k代表的是可信的推薦的數(shù)量,g代表的是陌生的推薦的數(shù)量。tril是在第1個(gè)可信推薦中的來(lái)自第i個(gè)消費(fèi)者的信任值。tlj是指在第j個(gè)商家中的第1個(gè)可信推薦的信任值。tzj是在第j個(gè)商家中的第z個(gè)陌生的推薦的信任值。wt和ws代表了可信推薦和陌生推薦的權(quán)重。因?yàn)楣?jié)點(diǎn)通常有不同的偏好和觀點(diǎn),節(jié)點(diǎn)的可信推薦者是那些具有相同偏好和觀點(diǎn)的節(jié)點(diǎn),所以一般情況下節(jié)點(diǎn)對(duì)于從可信節(jié)點(diǎn)給出的信任值要比從陌生節(jié)點(diǎn)給出的信任值更重視,賦予更高的權(quán)重。
5.對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)推薦信任的更新。每一次交易結(jié)束之后,都要對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)所提供的信任信息利用如下公式進(jìn)行更新處理:
tri為對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)i原先的推薦信任,tr0為對(duì)本次推薦的滿(mǎn)意程度。
在我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)朝著信息化方向邁進(jìn)的進(jìn)程中,農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)交易平臺(tái)為消費(fèi)者提供了快速獲取農(nóng)產(chǎn)品的有效途徑。鑒于目前我國(guó)很多地區(qū)尚未建立成熟的農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)交易平臺(tái)和食品安全、營(yíng)養(yǎng)、健康對(duì)于消費(fèi)者的重要性,“信任”便成了消費(fèi)者在進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)交易時(shí)首先應(yīng)考慮的要素。本文試圖構(gòu)建一種有效評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)信任值的評(píng)價(jià)模型,為消費(fèi)者進(jìn)行商家選擇提供參考。對(duì)直接信任值的評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)了量化計(jì)算并使用云模型等技術(shù)進(jìn)行完善;對(duì)推薦信任值的評(píng)價(jià),運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算與更新。
1.謝苑.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)信任模型研究[D].河南大學(xué),2010
2.劉玉龍,曹元大,李劍.一種新型推薦信任模型[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2004(29)
3.李丹.基于云模型的多屬性決策系統(tǒng)應(yīng)用研究[D].黑龍江科技學(xué)院,2010
4.孫萍.基于云模型的文化產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)研究[J].商業(yè)時(shí)代,2014(11)