基于客户诚信交易的信誉计算模型

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1、基于客户诚信交易的信誉计算模型木文捉出的模沏在倍誉计算屮，考査商家在交砧过程屮的行为表现的同时，也将评分客户的倍脊状况纳入考査范围，并根裾客户的具体行为采取相应的奖励和惩罚措施。模型在考虑客户对商家信誉反馈以及对M他客户的推荐信息的真实可靠性何题上，会M吋参考评分客户本身的信誉状况，由此得到的客户反馈或推荐信息更M•有客观性和准确性。这样不但可以降低恶意川户进行共谋推荐和恶意反馈的可行tt，而且也权助于减少部分不&评分对商家信誉计算的干扰作HJ。1信任的建立信任倍息主要來自于实体的观察判断以及笫三方的推荐信息

2、，这些冈素构成了交易实体对目标实体的总体认识。主观倍任是一种人类的认知现象，是对实体的特征或行为的认知程度的主观判断，也是倍任关系的重要前捉和旌础。仅仅综合考虑一部分交易客户反馈的信息，而不考虑客户ft身对交易对象的哀接信任，存在明显的缺陷。由于信任决策依赖于综合评价信任，如果部分信息不可信,必然会误导客户。为了避免这种缺陷，客户的交易决策应该依赖于直接信任和推荐信任。直接信任足指通过实体之间的直接交互信息得到的信任关系。推荐信任足指两个以前没有建立信任关系,但双方与共同的第三方有信任关系，这个可信的第三方可

3、为两个实体的信任进行担保，山此建立起來的信任关系。信任模型的影响因素主耍体现在交场价值、商家信誉和客户反馈三个方而。交场价值是影响信任的重耍因素。交易价值越人，交易风险也越人，客户也更加难以倌任商家。也就足说对交易n杯的倌誉耍求也会更ra。m小交易额相比，大额交易的成功对商家的信誉增位应该更大，同时，大额交易的失败对商家的信誉损失也会更大。为此耑要参考交易价值因索，根据不同的交易价值來衡罱商家信脊伉的变化，一方如可以鼓励大额诚信交易，另一方面也能降低倍誉欺诈行为对倍任计算的负面效应。外，由于其他交鉍实体也无法

4、对推荐客户的倍任度行一个较为准确的定性，因此在计算信任度吋，应考虑评分客户本身的信誉值，对多个客户的反馈评分统一衡虽，既耍尽虽冇效地利用客观、可靠的客户评分，准确地反映客户的评价倌息，M吋乂盟降低某些不良评分的负而影响，降低共谋评分的影响效米和可行性。这样可以在一定程度上抵制恶意容户之W的信脊共谋、防范信脊欺诈行为，也能够作为其他客户对推荐反馈者的信任度参考信息。2商家信誉值商家倍抨值通常足客户决定足否与其进行交易活动的主要因索，迕本模型屮主要坫山系统对交易的成败进行评分以及多个交鉍客户的反馈评分共同决定的。

5、为鼓励诚信交易，打击网上恶意欺诈行为，系统根据交易结果对商家采取客观、准确的奖励或惩罚措施。对在一次电子商务交易中，商家在一次成功交易中所涉及的价位越商，则该商家就越可信，相应的信誉父励也应该越人。同样地，在一•次电子交易中，商家进行欺诈交易所涉及的价值越髙，系统对其信誉的惩罚力度也越重。Zn假没z农示当前-•次交易的交易额，4z)农示商家交易成功后，系统对其信卉位的奖励加分位，当交易额越大，系统的奖励效应也越大，这样宥利于鼓励商家进行大额诚信交易。农示最近纳入考虑范阑的第z*次(1

6、该商家最近所进行的交鉍数，即仅采川最近的Z?次交鉍价值來衡量倍誉值。Zo是商家信脊变化幅度调节因子。由丁•成功交易额越大，所带来的奖励效应越大，因此得到5/Z)的计算式：+z0川/(Z)表示交易失败后，系统对信齊分值的惩罚函数，冈为欺诈交易额越大，所带來的惩罚力度就越大，设m为纳入评分考虑范围的敁近m次交易，且约记当交易成功吋，/(z)=0；交易失败时，系统将根据恶意商家的具体欺诈行为采取不同程度的惩罚措施。因此得到惩罚函数/幻的计算式：/⑵+z0

7、z

8、Siz/i'•=1电子交易过程屮tt往存在这样一种现象

9、:当商家信誉值较低吋进行正当交易以实现信誉值的增长，当信誉值增长到一定程度时就开始进行欺诈行为，如此反复下去。为降低这种交易欺诈行为的可行性，引入惩罚系数因子c(n),用米凋节对不良交易行为的惩罚力度。K屮，n表示截止到圾近一次交易为止,该商家进行欺诈交易的尜计次数，c(n)随欺诈交杨的累计次数成非正比变化。由丁乂0)随欺诈交易尜计次数的增多而快速变化，当而家首先通过多次小额交易获取-定的信脊位后，再伺机进行大额欺诈交易时，那么该商家在下一次小额成功交易屮所获取的奖励分会急剧减少：同时，当该商家再度重复进行M

10、样的欺诈交场行为时，系统对K惩罚力度也会逐步加剧。这样可以在很人程度I:降低上述这种欺诈交易方案的可行性和发生概率，为防d:已注册尚家因为信荇问题而变换身份重新注册来继续进行交易欺诈行为这种现象，可以规定新注册用户的初始信普值为0,且注册商家可以支付一定赀用来提萵K初始信普值。信誉反馈评分是计算商家信誉值的箱础信息，是由信誉值较商的交易客户对商家的评分数裾，一般能客观反映商家信脊位的变化情况。在计算