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        電子商務(wù)信任度評價方法比較研究

        2012-12-31 00:00:00胡偉雄王崇
        現(xiàn)代情報 2012年11期

        〔摘要〕隨著電子商務(wù)的迅速發(fā)展,信任問題成為其發(fā)展的最大阻礙之一,對信任度進行評價是解決電子商務(wù)信任問題的一個可行方法。電子商務(wù)信任度評價是一個包含多個因素的復(fù)雜問題,采用何種評價方法對其影響很大。本文首先從優(yōu)點、缺點和適用性對電子商務(wù)信任度評價方法進行比較分析;然后選取有代表性的電子商務(wù)信任度評價研究和應(yīng)用案例來佐證上述分析結(jié)論,以供選擇電子商務(wù)信任度評價方法時參考。

        〔關(guān)鍵詞〕電子商務(wù);信任度;評價方法;比較研究

        DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2012.11.001

        〔中圖分類號〕F2241 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2012)11-0003-03

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,我國電子商務(wù)發(fā)展迅速,隨之而來的信任問題也成為其發(fā)展的最大阻礙之一。信任是主體間的一種信念,它是對主體特定上下文行為特征的主觀判斷,具有很強的主觀性、模糊性和隨機性,無法精確地加以描述[1]。信任度是實體之間的信任程度,信任度可以進行量化[2],對信任進行量化或分等級,成為近來研究熱點。

        實體信任度是一種數(shù)量性的預(yù)測,它根據(jù)交易之前的交易行為表現(xiàn)來確定其未來交易行為是否可信,是電子商務(wù)中選擇交易對象的主要依據(jù)。在電子商務(wù)領(lǐng)域,可以采用量化的信任度指標(biāo)來度量電子商務(wù)的信任程度,通過對信任度的評價來區(qū)分守信和失信的商家和消費者。因此對信任度進行評價是解決電子商務(wù)信任問題的一個可行方法。

        在電子商務(wù)環(huán)境下,很難準(zhǔn)確識別某些因素及其與信任的相關(guān)性,所以,用于評價傳統(tǒng)交易中信任的因素可能不適用于電子商務(wù),電子商務(wù)信任評價的瓶頸越來越明顯?,F(xiàn)有的信任度評價方法和評價體系還不是很完善,不能夠客觀、系統(tǒng)的對電子商務(wù)信任度進行綜合評價,實際應(yīng)用價值不高。因此,迫切需要對電子商務(wù)信任度評價問題進行深入研究。

        電子商務(wù)信任度評價包括很多方面,采用何種評價方法對其影響很大。常用的信任度評價方法有:加權(quán)平均法、結(jié)構(gòu)方程模型、層次分析法、基于概率論的評價方法、模糊綜合評價法、基于云模型理論的評價方法、灰色聚類評價法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。論文重點研究常用電子商務(wù)信任度評價方法,通過比較分析其優(yōu)缺點和適用性,嘗試建立完備的電子商務(wù)信任度評價體系。

        1 常用方法比較

        平均法 1.運用層次化結(jié)構(gòu)設(shè)定測評指標(biāo),能夠由表及里、深入清晰地表述。2.方法容易理解、簡單并且易于實現(xiàn),對原始評價數(shù)據(jù)要求不高。3.測評人員可以根據(jù)經(jīng)驗以及對測評指標(biāo)體系各項指標(biāo)重要程度的認(rèn)識,來確定權(quán)重。 1.不考慮誤差,得出的數(shù)據(jù)不一定準(zhǔn)確,不利于企業(yè)發(fā)現(xiàn)和解決問題。2.由于該方法使用的是具體的指標(biāo),很難進行跨行業(yè)比較。3.權(quán)重的確定非常主觀和不確定。4.不公正并且不能避免惡意評價和虛假評價,誤導(dǎo)消費者。 適用于垂直電子商務(wù)的信任度測評。目前應(yīng)用不廣泛。

        結(jié)構(gòu)方程

        模型 1.同時處理潛變量及其指標(biāo)。2.容許自變量和因變量含測量誤差。3.同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。4.允許更大彈性的測量模型。5.能夠估計整個模型的擬合程度。6.能夠?qū)υ囼灁?shù)據(jù)進行詳細(xì)的說明,且可以得到很直觀的通徑圖。 為了量化,使本來比較復(fù)雜的事物簡單化、模糊化,有些因素被量化后可能被誤解和曲解。 適用于社會科學(xué)以及經(jīng)濟、市場、管理等研究領(lǐng)域,特別適合對多元數(shù)據(jù)進行分析,如B2C、C2C電子商務(wù)信任評價。

        層次

        分析法 1.適用于存在不確定性和主觀信息的情況。2.允許以合乎邏輯的方式運用經(jīng)驗、洞察力和直覺。3.將人的主觀判斷用數(shù)量形式表達和處理,簡單明了。4.提示人們對某類問題的主觀判斷前后有矛盾。5.提出了層次本身,使得買方能夠認(rèn)真地考慮和衡量指標(biāo)的相對重要性。6.可靠度比較高,誤差小。 1.評估過程帶有明顯的模糊性,主觀性較強,其結(jié)果不可能是一個確切的實數(shù),而是介于這個實數(shù)左右的區(qū)間。2.評價對象的因素不能太多。3.如果所選的要素不合理,其含義混淆不清,或要素間的關(guān)系不正確,都會降低方法的結(jié)果質(zhì)量,甚至導(dǎo)致方法決策失敗。 適用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論和多目標(biāo)綜合評價,如:電子商務(wù)中用戶行為信任評價等。

        基于概率

        論的評價

        方法 1.能夠很好地處理不確定性問題。2.采用精確的數(shù)學(xué)模型來量化信任的隨機性。3.能夠?qū)崿F(xiàn)較復(fù)雜的系統(tǒng)。 1.結(jié)果歸結(jié)為精確的概率數(shù)值,將信任的模糊性等同于隨機性,忽略了信任本身具有的模糊特性。2.樣本數(shù)量大,并要求對象服從某種典型分布。 適用于研究“隨機不確定”現(xiàn)象。如:B2C、C2C電子商務(wù)的信任問題

        模糊綜合

        評價法 1.結(jié)果清晰,系統(tǒng)性強,能較好地解決模糊的、難以量化的問題。2.能夠克服傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法中“惟一解”的弊端,根據(jù)不同可能性得出多個層次的問題題解,具備可擴展性,符合現(xiàn)代管理中“柔性管理”的思想。 1.沒有客觀反映信任的隨機性,存在評判失效的問題。2.不能解決評價指標(biāo)間相關(guān)造成的信息重復(fù)問題。3.評價值與評價因素值之間的函數(shù)關(guān)系確定不科學(xué)。4.建立隸屬函數(shù)、白化函數(shù)和確定指標(biāo)權(quán)值的過程繁雜。5.權(quán)重確定存在隨意性、主觀性。 廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟和信息等方面,適合各種非確定性問題的解決。如:B2B、B2C、C2C電子商務(wù)信任度綜合評價問題。

        基于云模

        型理論的

        評價方法 1.把定性概念的模糊性、隨機性和不確定性有機地集合在一起,更全面地反映信任的本質(zhì),使信任評價結(jié)果更加客觀、真實。2.把精確數(shù)值有效轉(zhuǎn)換為恰當(dāng)?shù)亩ㄐ哉Z言值,克服了模糊數(shù)學(xué)用精確、惟一的隸屬函數(shù)嚴(yán)格表示模糊概念的缺點。 獲取信任信息有誤差。 適用于自然科學(xué)、社會科學(xué)中大量的不確定現(xiàn)象。如:C2C電子商務(wù)信任評價和開放式網(wǎng)絡(luò)的信任評價等。

        灰色聚類

        評價法 1.將信任進行合理量化,使其具有可比性。2.克服了傳統(tǒng)方法的不足,對樣本量沒有特殊要求,分析時不需要典型分布,計算量小,可靠性高,可操作性強,適用性廣泛。3.不會出現(xiàn)灰關(guān)聯(lián)和量化結(jié)果與定性分析不一致的情況,信任值的準(zhǔn)確性和可信度提高。 1.不能很好地避免虛假或惡意評價。

        2.建立隸屬函數(shù)和白化函數(shù)時,過程繁雜。3.將評價模型中指標(biāo)權(quán)值的確定放在系統(tǒng)之外進行,計算復(fù)雜、求解煩瑣。

        4.被確定的權(quán)值是否公正可用、是否有效,沒有一個衡量的尺度。 主要解決“小樣本、貧信息”的不確定性問題。適合軟件自動化處理,電子商務(wù)中對實體信任度的評估。

        BP神經(jīng)

        網(wǎng)絡(luò)算法 1.網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)能力、可容錯性,能夠處理非線性、非局域性與非凸性的大型復(fù)雜系統(tǒng)。2.避開權(quán)數(shù)確定問題,實現(xiàn)評價的自動化和智能化。3.避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo),操作過程簡單易行。4.不需要對每一級別逐一建立相應(yīng)的函數(shù),在樣本缺損和參數(shù)漂移的情況下,仍能保證穩(wěn)定的輸出,實現(xiàn)評價的準(zhǔn)確性 1.可以使權(quán)值收斂到某個值,但并不能保證其為誤差平面的全局最小值。2.網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇一般是根據(jù)經(jīng)驗或者通過反復(fù)實驗確定,尚無理論上的指導(dǎo)。3.精度不高,需要大量的訓(xùn)練樣本等?!肌竭m用于可信網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為信任問題和電子商務(wù)初始信任評價問題。

        2 典型研究案例

        為了較為科學(xué)地解決信任的評價問題,在MBlaze[3]等人提出了信任管理的概念之后,國內(nèi)外許多科研人員相繼展開了對信任度量的研究。本文通過對相關(guān)研究成果進行研究分析,佐證表1中給出的結(jié)論。

        加權(quán)平均法參考了社會網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的信任評價方法,eBay和EigenTrust[4]兩個信任模型利用此方法建立了信任評價機制。但是模型中權(quán)重的確定非常主觀和不確定,導(dǎo)致測評結(jié)果不公正,正如表1所描述的那樣。該方法使用的是具體的指標(biāo),在垂直電子商務(wù)的信任度測評中有一定的研究價值。

        結(jié)構(gòu)方程模型是度量變量之間相關(guān)性的一個很好的模型,能夠同時處理潛變量及其指標(biāo),而電子商務(wù)信任中存在很多潛變量和指標(biāo),胡偉雄[5]等人結(jié)合這一具體情況,應(yīng)用此方法對B2C和C2C電子商務(wù)信任度量進行理論分析,取得了較好的效果。但是單純采用定量的評價方法會使本來比較復(fù)雜的事物簡單化,導(dǎo)致結(jié)果不是很精確。

        層次分析法是一種綜合的評價方法,能夠有效地處理那些難以完全用定量方法來分析的復(fù)雜問題。徐應(yīng)濤[6]等人利用此方法解決了電子商務(wù)中用戶行為信任評價問題。這些學(xué)者同時指出此方法的評估過程依賴于專家的專業(yè)知識以及對評價系統(tǒng)的認(rèn)知程度,具有較強的主觀性(參見表1)。

        模糊綜合評價法能較好地解決模糊的、難以量化的問題。為此,唐文[9]等人引進模糊理論對電子商務(wù)信任問題進行研究,得出此方法的適用范圍。但是由于模糊理論本身的特點,不能很好地反映信任的隨機性本質(zhì)。

        在主、客觀世界中,隨機性和模糊性是不確定性存在的兩種主要形式。單一采用概率來量化隨機性,或者采用模糊數(shù)學(xué)相關(guān)工具來確定模糊值,沒有實現(xiàn)對信任信息的全面評估。云模型理論作為處理定性描述到定量表示的轉(zhuǎn)化工具,把模糊性和隨機性有機集合在一起,通過隸屬云及云發(fā)生器等算法,較好地解決了定性概念與定量的統(tǒng)一。張杰[10]等人將云模型理論引入信任管理領(lǐng)域,解決了信任難以描述的問題,具有一定的實際意義。但是應(yīng)用此方法在獲取信息時可能會有誤差。

        對于電子商務(wù)信任這種信息少、數(shù)據(jù)不確定的問題,徐蘭芳[11]等人采用灰色系統(tǒng)理論的相關(guān)原理將信任量化,認(rèn)為此方法對樣本量沒有特殊要求,可操作性強,對解決“小樣本、貧信息”的不確定性問題具有很好的適用性。但是此方法也存在不能很好地避免虛假或惡意評價等缺點。

        BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦信息處理方法的非線性系統(tǒng)。胡偉雄[12]等人運用此方法構(gòu)建C2C電子商務(wù)信任度評價模型,并且給出該方法的優(yōu)缺點及適用性(參見表1)。

        3 結(jié) 論

        本文通過歸納比較得出了常用電子商務(wù)信任度評價方法的優(yōu)點、缺點和適用性,又通過對幾個典型研究案例的分析,佐證了這些方法的優(yōu)缺點及適應(yīng)性,為建立電子商務(wù)信任度評價體系選擇合適的研究方法提供了有意義的參考和借鑒。下一步將針對電子商務(wù)信任度評價中某一個問題分別用不同的方法進行比較研究,給出更為準(zhǔn)確的電子商務(wù)信任度評價方法選擇指南。

        參考文獻

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        [2]馬禮,鄭緯民.信息網(wǎng)格環(huán)境下的綜合信任度評價模型[J].清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2009,49(4):599-603.

        [3]Blaze M,F(xiàn)eigenbaum J,Lacy J.Decentralized trust management[C]∥Proceedings of the 1996 IEEE Symposium on Security and Privacy.New York:IEEE Computer Society Press,1996:164-173.

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