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一种改进的电子商务信用评价模型-论文网

时间:2015-02-25  作者:祁燕

论文摘要:一种改进的电子商务信用评价模型-论文网
论文关键词:电子商务,信用评价
 

1.概述

根据我国权威的中国互联网信息中心(CNNIC)的调查报告显示,从2007-2009的对比看,网络消费指数增长明显,具有较高的增长空间,同时,65.9%的网民认为“网络交易不安全”。这些问题无疑制约着网络消费类应用的深度发展,其中最难解决的问题就是信用问题。据315TS发布的数据显示,2009年,315TS共接到网络购物的投诉21657宗,与2008年相比,增长了248.58%。网络消费投诉已经成了新的热点,投诉量在增长,电子商务,这种新兴的交易方式吸引了大量的中小企业和个人消费者,但是由于其交易方式的特殊性,以及监管的困难,各种问题日益增多,其中,信用问题已经成了制约电子商务发展的重要问题。信用评价模型在电子商务信用评价管理中利用率越来越高,而建立一套较为完善的信用评价体系对于电子商务的发展尤为重要,它可以客观地反映交易主体的历史交易获得的评价,从而大大提高了交易的成功率。

2.电子商务信用评价体系分析

我国电子商务从90年代初开始兴起,然而有意识的电子商务交易信用评价出现也只仅限于90年代末期出现的B2B和C2C中,现在的淘宝、拍拍这种信用评价已经成为衡量一个店铺信用级别的唯一标准。

2.1信用评价指标分析

对目前国内外电子商务网站的信用评价指标进行分析,可以发现这些影响信用评价的指标主要可以划分为两个部分,一部分叫静态信用评价,静态信用评价是衡量网店信用的重要组成部分;另一部分是动态的信用评价,是在交易的积累和反馈中不断变化的,这部分信用是可以通过交易历史或炒作达到的,并且在交易过程中不断变化的,所以在用户购买物品时只可作为部分参考信用,不能看成是衡量网店信用的全部。

2.2现有的电子商务信用评价体系的问题

信用评价大都只是简单的对每次交易的评价结果进行累加,该方法将用户得到的所有信用反馈评分进行累加,作为用户的总体信用值。淘宝、易趣等大多拍卖网站都采用这种累计信用模型。累加信用模型表示为:

其中R表示用户的当前信用度,R表示用户近期信用度,r表示用户得到第n次信用反馈评分,r∈{-1,0,1}。

现有的信用评价中静态、动态各有不足:静态信用评价更加注重卖方进行身份认证;缺乏监管机制;忽视交易双方所在地区、交易方式等表示买卖双方基本信息的数据;动态信用评价容易助长信用炒作;信用评价体系不完善,信用数据无法共享;信用数值的可比性和区分度差;忽视评价人的信用状况;缺乏行业及商品类型特点。

3.改进的信用评价模型实现

本文在分析电子商务信用评价指标的基础之上,结合我国电子商务的特点,利用模糊综合评价方法,构建电子商务的双层模糊综合信用评价模型,从而通过对电子商务信用评价指标进行量化,来为买卖双方提供信用参考,使交易主体做出合理的选择,降低交易风险。根据上述分析,该文利用模糊综合评价方法,提出改进后的交易主体的信用评价模型――双层模糊综合信用评价模型,如图1所示:

图1双层模糊综合信用评价模型原理图

3.1数学模型

(1)静态信用评价指标评分矩阵确定

说明:

U:是静态信用指标评分矩阵;

V:是静态信用评价指标集合;

V=(v,v,v,v,v,v,v)

=(年龄,性别,婚姻状况,学历,职业,银行存款,月收入)

T:是各个指标的等级域;指标不同,n的取值不同,对于空位以“0”填充;

T={t,t,…t}

S:它是每个指标对应论域上的取值;

(2)动态信用评分模型

根据已经建立的动态信用评价指标,利用模糊隶属函数,得到模糊评分矩阵如下:

说明:

U:一次交易的动态信用评价指标评分矩阵

V=(v,v,v,v,v,v)=(买家信用度,交易金额,时间,质量,售后服务,价格)

T={u,u,…,u}={很满意,满意,基本满意,不满意,非常满意},根据指标不同,T的域也有所不同,但基本以上述五项为主。

(3)近三个月信用评分模型

设置静态信用评价和动态信用评价两上因素的权重分别为W1’,W2’;根据专家制度法,得到权重分配为W1’=0.45,W2’=0.55

说明:

S0:是交易主体近三个月内的交易评分总值;

S1:是交易的静态信用评分;

S2i:是一次交易的动态信用评分;

n:是交易主体在三个月内进行交易的总次数;

(4)双层模糊综合信用评价模型

利用式(4-6),根据信用评分的积累次数,计算出某交易主体的综合信用积分,

说明:

S:它是交易主体进行所有交易所得到的信用积分,反映了交易主体进行交易的整体信用情况;

S:三个月内的信用积累评分;

m:信用评分的累积次数。

3.2双层模糊综合信用评价模型程序实现

本文着重阐述双层模糊综合评价模型程序实现,对静态、动态信用评价程序不予表述。根据静态和动态信用评价阶段的信用评价得分,得出用户的两个综合信用评分;设置静态信用评价和动态信用评价两上因素的权重分别为W’,W’;根据专家制度法,得到权重分配为W’=0.45,W’=0.55,运用matlab程序,计算出近三个月的信用评价得分和综合评价得分,程序如下:

function[ScoreSta,ScoreDyn,ScoreCol,ScoreInt]=FullFuzzy(Static,Dynamic,Colli,Integrate)

%获取静态输入指标

Age=str2num(cell2mat(Static(1)));

Sex=cell2mat(Static(2));

Marry=cell2mat(Static(3));

Degree=cell2mat(Static(4));

Career=cell2mat(Static(5));

Wage=str2num(cell2mat(Static(6)));

Savings=str2num(cell2mat(Static(7)));

%调用静态评价函数

[ScoreSta,U1]=StaticFuzzy(Age,Sex,Marry,Degree,Career,Wage,Savings);

%获取动态输入指标

Credit=cell2mat(Dynamic(1));

Trade=cell2mat(Dynamic(2));

Time=cell2mat(Dynamic(3));

Qc=cell2mat(Dynamic(4));

Sale=cell2mat(Dynamic(5));

Price=cell2mat(Dynamic(6));

%调用动态评价函数

[ScoreDyn,U2]=DynamicFuzzy(Credit,Trade,Time,Qc,Sale,Price);

%近三个月的评价得分

[r,c]=size(Colli);

Credit=zeros(r,1);

Trade=zeros(r,1);

Time=zeros(r,1);

Qc=zeros(r,1);

Sale=zeros(r,1);

Price=zeros(r,1);

ScoreDynCol=zeros(r,1);

fori=1:r

Credit=cell2mat(Colli(i,1));

Trade=cell2mat(Colli(i,2));

Time=cell2mat(Colli(i,3));

Qc=cell2mat(Colli(i,4));

Sale=cell2mat(Colli(i,5));

Price=cell2mat(Colli(i,6));

ScoreDynCol(i)=DynamicFuzzy(Credit,Trade,Time,Qc,Sale,Price);

end

%权重系数,根据专家制度进行赋值

W=[0.450.55];

%近三个月的评价得分

ScoreCol=ScoreSta*W(1)+sum(ScoreDynCol)*W(2);

%近三个月的评价得分

[r,c]=size(Integrate);

fori=1:r

[rr,cc]=size(Integrate{i,:});

forj=1:rr

Credit=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,1));

Trade=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,2));

Time=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,3));

Qc=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,4));

Sale=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,5));

Price=cell2mat(Integrate{i,:}(rr,6));

ScoreInt(i,j)=DynamicFuzzy(Credit,Trade,Time,Qc,Sale,Price);

end

end

ScoreSum=sum(ScoreInt');

ScoreInt=ScoreSta*W(1)+ScoreSum*W(2);

ScoreInt=sum(ScoreInt);

3.3实例验证

(1)设置静态指标为:(27,男,未婚,大学,普通职员,1500,5000)

(2)设置第一次“近三个月交易动态指标”为:;(很高,大,很满意,满意,基本满意,基本满意')和(很高,一般,不满意,满意,满意,基本满意);第二次“近三个月交易动态指标”为:(很高,很大,很满意,满意,基本满意,不满意)(很高,低,基本满意,满意,很不满意,满意)(很高,一般,不满意,满意,满意,基本满意)

运用Matlab程序计算,输入及获得结果如图:

图2matlab运算界面

即:静态信用评分为:0.3665;一次动态信用评分为:0.81;近三个月信用评分为:1.0064;综合信用评分为:2.3098。

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