[发明专利]基于二维动态展示的电子商务信誉传播方法

摘要

本发明公开了一种基于二维动态展示的电子商务信誉传播方法。该方法给出了一种健壮的信誉计算模型，设计并实现了一个二维信誉动态展示的信誉传播模型，通过信誉计算和二维信誉的动态跟踪、展示，不仅可以充分展示近期卖方的信誉变化规律，有效降低消费者网上购物的不确定性和风险感知，提高诚信商家的可甄别度，还可以抵御伪装、重复评价、价值不平衡、漂白、共谋性好评、共谋性好评及诋毁等攻击信誉评价模型的行为，提高了C2C电子商务交易环境的可信性。

主权项

基于二维动态展示的电子商务信誉传播方法，其特征在于，包括如下步骤：a建立信誉计算模型，并定义以下参数：1)x_i表示评价者；2)x_j表示被评价者；3)rating(x_i,x_j)代表C2C电子商务平台最新获得的评价者对被评价者的商品/服务的评分，rating(x_i,x_j)的取值范围为[0，10]；4)R(x_j)为被评价者的旧信誉，取值范围为[0，10]；该信息由C2C电子商务平台计算和管理；新卖方用户注册时以行业平均信誉作为其初始信誉，新买方用户注册是以零作为其初始信誉；5)R'(x_j)为新评价累积之后被评价者的新信誉，由C2C电子商务平台的信誉评价模型计算获得；6)是评价时的行业平均信誉，是C2C电子商务平台提供的统计信息，该值随着评分的动态增加而动态变化；7)R(x_i)为评价者的当前信誉，由C2C电子商务平台计算和管理；8)price是评价者购买商品/服务的价格，由卖方设定；9)n是评价者在过去15天里对被评价者的评价次数，由电子商务平台记录、统计；10)称为关于n的阻尼函数，σ是阻尼因子，σ越大，阻尼函数值变化越慢，由C2C电子商务平台设定；11)α是阻尼函数缩放因子，α∈(0,1)，α越大表示缩放程度越低，由C2C电子商务平台设定；评价者提交对被评价者的评价后，会触发C2C电子商务平台中的信誉计算模型，该信誉计算模型基于以上参数计算被评价者新信誉值的过程分以下几步：a1、从电子商务平台获取以下信息：评价者ID x_i，被评价者ID x_j，评分rating(x_i,x_j)，评价时间d_r，被评价者的信誉R(x_j)，当前行业平均信誉评价者打过分的被评分者集合S，给被评价者打过分的评价者集合C，评价者的当前信誉R(x_i)，商品销售价格price，评价者最近15天从该商家购买商品的次数n，阻尼因子σ，阻尼函数缩放因子α，价格权重函数的阈值l₁,l₂,l₃,l₄；a2、根据如下公式(1)和公式(2)得到新评价到来之后被评价者的新信誉R'(x_j)；$R^{\′}\left(x_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}\begin{array}{cc}10& if\end{array}& TR\left(x_j\right)\≥10\\ \begin{array}{cc}0& if\end{array}& TR\left(x_j\right)\≤0\\ TR\left(x_j\right)& otherwise\end{array}\right.---\left(1\right)$$TR\left(x_j\right)=R\left(x_j\right)+\left(rating\right(x_i,x_j)-\stackrel{\‾}{R}+b_{x_i}+b_{x_j})\×w\left(price\right)\×\mathrm{\α}\×(1-\frac{1}{1+e^{\frac{10-n}{\mathrm{\σ}}}})\×R\left(x_i\right)---\left(2\right)$其中，和分别代表评价者和被评价者的偏差；w(price)是price的权重函数；和按照如下公式(3)和公式(4)计算：$b_{x_i}=\frac{\underset{x_k\∈S}{\Σ}\left(rating\right(x_i,x_k)-\stackrel{\‾}{R}-b_{x_k})\×{\mathrm{\λ}}^{(d_c-d_r)}}{25+\left|S\right|}---\left(3\right)$$b_{x_j}=\frac{\underset{c\∈C}{\Σ}\left(rating\right(c,x_j)-\stackrel{\‾}{R})\×{\mathrm{\λ}}^{(d_c-d_r)}}{25+\left|C\right|}---\left(4\right)$其中，λ∈(0,1]是折扣因子，d_c代表当前时间，d_r代表rating(x_i,x_k)的评价时间，且d_c≥d_r，25为压缩系数；w(price)是价格的权重函数，按照公式(5)计算：$w\left(price\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& price\∈(0,l_1\]\\ 1,& price\∈(l_1,l_2\]\\ 2,& price\∈(l_2,l_3\]\\ 3,& price\∈(l_3,l_4\]\\ 4,& price\∈(l_4,+\mathrm{\∞})\end{array}\right.---\left(5\right)$其中，l₁,l₂,l₃,l₄为价格权重函数的阈值，由电子商务平台定期统计后按照平台中价格的分布特点设置；a3、将计算所得被评价者的新信誉R'(x_j)存储到对应数据库中；b建立信誉传播模型在得到被评价者的新信誉值R'(x_j)后，将一些信誉模型计算需要的参数存储到相应数据库中，然后设计并实现一个二维的信誉跟踪、展示模型；其中，天数为横轴，信誉值为纵轴；横轴共显示最近15天的日期，每天固定长度的区间；纵轴取值范围为0‑10分的实数，表示信誉值的变化范围；基于该信誉跟踪、展示模型，动态展示最近15天被评价者的信誉，执行过程如下：b1从数据库中查询该被评价者最近15天的评分rating(x_i,x_j)、评价时间d_r、信誉计算前的信誉值R(x_j)、信誉计算后的信誉值R'(x_j)、评价时的同行业平均信誉R，按照评价时间的顺序插入该商品的最近15天用户评分数组A中；b2将被评价者在最近15天每笔交易后的新信誉R'(x_j)、评价时的行业平均信誉R的数据映射到直角坐标系中；b3应用Java的JFreeChart时序图技术实现二维动态展示模型。