電子商務(wù)環(huán)境下的農(nóng)產(chǎn)品信任評(píng)價(jià)模型研究

■ 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)，交易過程中商家的信用度也被消費(fèi)者看得至關(guān)重要。

云模型及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的引入

“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。

基于“云模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型”的農(nóng)產(chǎn)品信任評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

（一）參數(shù)設(shè)置

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)用戶的信用度等。

2.其他用戶的推薦信任評(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。

（二）直接信任評(píng)價(jià)值的計(jì)算

當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)交易完成后，綜合考慮專家意見、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：首先使用德爾菲法，綜合專家意見，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。

（三）推薦信任評(píng)價(jià)值的計(jì)算

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；有些商家與客戶的交流較好，而有些商家提供產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比較高。因此，商家的能力可以通過不同方面表現(xiàn)，如：提供產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比、物流速度、與客戶交流的態(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)的性價(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)的性價(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“滿意”或“不滿意”，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，它由相互交易中滿意交易的比例來(lái)表示，P（T=0）代表不滿意交易的比例，假設(shè)所有交易次數(shù)為n，滿意交易次數(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)的性價(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意的情況下，產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比為好的可能性，可以通過公式計(jì)算：

其中，p(XJB=好，T=1)是交易為滿意且產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比為好的概率，，m1是當(dāng)產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比為好的時(shí)候交易滿意的次數(shù)。

p(XJB=好/T=0)表示的是在交易為不滿意的情況下，產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比為好的可能性，通過表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)的性價(jià)比為好的情況下，交易為滿意的可能性，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)。如果一次交易是滿意的，則m的值和n的值均增加1；如果交易是不滿意的，則只有n的值增加1。在交易過程中，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)定的滿意度臨界值，則認(rèn)為此次交易滿意，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)的性價(jià)比，發(fā)送請(qǐng)求可以為“商家提供產(chǎn)品和服務(wù)的性價(jià)比好嗎？”；而另一個(gè)消費(fèi)者既關(guān)心產(chǎn)品和服務(wù)的性價(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價(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題。如果一個(gè)推薦者以前在被推薦的商家處接受過產(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)本次推薦的滿意程度。

結(jié)論

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。

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