劉抗

摘 要： 交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是保證電子商務(wù)系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，當(dāng)前電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估存在準(zhǔn)確性差、結(jié)果不可靠等難題，為了提高電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的正確率，提出基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。對(duì)當(dāng)前電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究情況進(jìn)行分析，并構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)體系；根據(jù)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)收集數(shù)據(jù)，并采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)建立電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；最后對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估性能進(jìn)行分析，回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)電子商務(wù)交易過(guò)程中存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效挖掘，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)變化態(tài)勢(shì)，評(píng)估結(jié)果可以為電子商務(wù)交易人員提供有用的信息。

關(guān)鍵詞： 電子商務(wù)； 交易風(fēng)險(xiǎn)； 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)； 評(píng)估指標(biāo)

中圖分類號(hào)： TN911?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）05?0074?04

Abstract： The transaction risk assessment is the foundation to guarantee the normal operation of the electronic commerce system. To improve the poor accuracy and unreliable result of the current e?commerce transaction risk assessment， an e?commerce transaction risk assessment model based on data mining is proposed. The study situation of the current e?commerce transaction risk assessment is analyzed. The evaluation indicator system of the e?commerce transaction risk was constructed. The data is collected according to the assessment indicator of the electronic commerce transaction risk. The echo state network of the data mining technology is used to establish the assessment model of the electronic commerce transaction risk. The assessment performance of the e?commerce transaction risk is analyzed. The echo state network can mine the risk existing in the e?commerce transaction process effectively and find out the risk change rules. The assessment results can provide the useful information for the e?commerce transaction staff.

Keywords： electronic commerce； transaction risk； echo state network； evaluation indicator

0 引 言

電子商務(wù)是一種集成了計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的在線交易模式，隨著Internet的飛速發(fā)展，近幾年電子商務(wù)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，然而，由于電子商務(wù)交易過(guò)程中的虛擬性，買賣雙方交易在非面對(duì)面的條件下進(jìn)行，是一種明顯的信息不對(duì)稱系統(tǒng)，交易風(fēng)險(xiǎn)相當(dāng)大[1?2]。對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，可以降低交易的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)正常開展電子商務(wù)活動(dòng)具有重要的意義[3]。

為了提高電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的正確率，提出基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。首先構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)體系，然后采用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)建立電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，測(cè)試結(jié)果表明，回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)提高了電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性，評(píng)估結(jié)果具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1 電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究現(xiàn)狀

由于電子商務(wù)用戶的規(guī)模大，經(jīng)濟(jì)應(yīng)用價(jià)值高，電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)，針對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題，研究學(xué)者們從不同角度、采用各種技術(shù)進(jìn)行了深入的探討，出現(xiàn)了眾多的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[4]。電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自身份的盜用、網(wǎng)絡(luò)入侵、聲望的毀壞等，電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)分析包括定性分析、定量分析[5?6]，定性分析主要有失效樹分析、事件樹分析、專家系統(tǒng)等，它們的工作過(guò)程比較復(fù)雜，可操作性差，而且電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的可信度低[7]。定量分析通過(guò)非線性學(xué)習(xí)理論對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)建立相應(yīng)的評(píng)估模型，有基于聲譽(yù)的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、基于模糊支持向量機(jī)的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[8?10]。在實(shí)際應(yīng)用中，基于聲譽(yù)的評(píng)估模型不考慮交易行為的客觀風(fēng)險(xiǎn)，只考慮交易行為的主觀風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估結(jié)果不科學(xué)，難以保證電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可信度；模糊支持向量機(jī)可以建立更優(yōu)的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，但評(píng)估結(jié)果的解釋性差，說(shuō)服力欠缺，評(píng)估的實(shí)時(shí)性差，難以滿足大規(guī)模的電子商務(wù)用戶的交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題求解，因此如何改善電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果有待進(jìn)一步研究[11]。

2 電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)

在傳統(tǒng)商務(wù)交易過(guò)程中，由于各種各樣的因素影響，難免存在安全隱患問題，如：非法竊取重要信息等，再加上網(wǎng)絡(luò)開放性，軟、硬件產(chǎn)品的多樣性，電子商務(wù)交易安全隱患問題更加嚴(yán)重，主要風(fēng)險(xiǎn)為：

（1） 重要信息的非法篡改。一些非授權(quán)用戶非法入侵到電子商務(wù)交易系統(tǒng)中，通過(guò)一定技術(shù)對(duì)一些重要信息進(jìn)行篡改和破壞，使接收者無(wú)法識(shí)別信息的真?zhèn)巍?/p>

（2） 惡意破壞。一些非法用戶利用電子商務(wù)交易系統(tǒng)的缺陷，非法接入到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，對(duì)一些信息進(jìn)行任意修改，實(shí)施惡意破壞，給電子商務(wù)交易安全帶來(lái)嚴(yán)重影響。

電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際上是一個(gè)相對(duì)概念，主要根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值與預(yù)先設(shè)置閾值的關(guān)系來(lái)確定交易是否安全，而電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是對(duì)當(dāng)前交易客體的威脅、弱點(diǎn)進(jìn)行分析，確定風(fēng)險(xiǎn)值的大小，然后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的值制定相應(yīng)的防范措施。本文引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以獲得更優(yōu)的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

3 電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建是進(jìn)行電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估建模的第一步，當(dāng)前電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)相當(dāng)多，太多指標(biāo)使得評(píng)估過(guò)程太復(fù)雜，指標(biāo)數(shù)量太少，評(píng)估結(jié)果不可靠，根據(jù)科學(xué)、合理的原則，建立如圖1所示的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系[12]。

不同的指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果的貢獻(xiàn)不相同，有的對(duì)評(píng)估結(jié)果貢獻(xiàn)大，有的對(duì)評(píng)估結(jié)果貢獻(xiàn)小，甚至有的指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果有干擾作用，為此，需要設(shè)置不同的權(quán)重值刻畫每一個(gè)指標(biāo)對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響[13]。為了科學(xué)、準(zhǔn)確計(jì)算每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值，采用層次分析法建立指標(biāo)的判斷矩陣，即有：

5 電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)測(cè)研究

5.1 數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

針對(duì)當(dāng)前電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估存在可信度低、實(shí)際應(yīng)用價(jià)值小等難題，提出了數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，其工作原理為：首先構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)體系，并采用層次分析法確定電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)值；然后采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)建立電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；最后對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的性能進(jìn)行分析，具體如圖3所示。

5.2 結(jié)果與分析

以某個(gè)電子商務(wù)交易平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)，收集到200個(gè)樣本，每一個(gè)樣本包含10個(gè)輸入向量，采用其中100個(gè)樣本對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析。采用層次分析法確定每一指標(biāo)的權(quán)重，各指標(biāo)的權(quán)重值見表1，最后選擇6個(gè)重要指標(biāo)作為電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的輸入。

回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行建模，對(duì)100個(gè)驗(yàn)證樣本的值進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如圖4所示，從圖4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，評(píng)估結(jié)果可信度高，可以為電子商務(wù)管理員和客戶提供有意義的信息。

選擇文獻(xiàn)[12?13]的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，每一種模型執(zhí)行50次，計(jì)算它們的平均評(píng)估精度，結(jié)果見表2。對(duì)表2的電子商務(wù)交易評(píng)估精度進(jìn)行對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn)，本文模型的平均評(píng)估精度比文獻(xiàn)[12?13]分別提高了2.75%和2.27%，電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估結(jié)果更加客觀、科學(xué)。

6 結(jié) 語(yǔ)

為了提高電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可靠性，保證用戶的正常權(quán)益，提出數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，采用層次分析法確定指標(biāo)的權(quán)值，使得無(wú)用指標(biāo)沒有被選擇，采用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)擬合電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)變化的特點(diǎn)，提高了電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的正確率，而且通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了其優(yōu)越性，其評(píng)估結(jié)果可以為電子商務(wù)交易過(guò)程提供寶貴的參考意見。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉韜，蔡淑琴，謝儲(chǔ)暉.電子商務(wù)交易風(fēng)險(xiǎn)研究評(píng)述[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化，2007（11）：141?142.

[2] 李瑞軒，高昶，辜希武，等.C2C電子商務(wù)交易的信用及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究[J].通信學(xué)報(bào)，2009，30（7）：78?85.

[3] 徐巧枝，劉東升.一種用于P2P電子商務(wù)的信任模型[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（21）：134?138.

[4] ALAM A F， RAO H R， PEGELS C C. Consumer?perceived risk in e?commerce transactions [J]. Communication of the ACM， 2003， 46（12）： 325?331.

[5] 薛君.交易成本視角下的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者行為研究[J].商業(yè)時(shí)代，2005（29）：53?55.

[6] 井淼.互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物環(huán)境下的消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)維度[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2006，40（6）：47?50.

[7] 伍永鋒.基于模糊支持向量機(jī)的電子商務(wù)交易安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J].科技通報(bào)，2012，28（9）：181.

[8] 李琪，于珊珊.交易成本視角下B2C電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的感知風(fēng)險(xiǎn)研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2010，25（11）：101?106.

[9] 衛(wèi)志誠(chéng)，邵堃，劉磊.一種結(jié)合客觀風(fēng)險(xiǎn)的電子商務(wù)交易評(píng)估模型[J].計(jì)算機(jī)工程，2012，38（11）：277?280.

[10] 張徐，高承實(shí)，戴青.P2P電子商務(wù)中一種基于交易標(biāo)的額的信任評(píng)價(jià)模型[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2010（1）：93?98.

[11] 李莉，楊文勝，蔡淑琴.基于網(wǎng)絡(luò)中介的電子商務(wù)市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)控制[J].系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用，2004，13（3）：255?260.

[12] 彭冬生，林闖，劉衛(wèi)東.一種直接評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)誠(chéng)信度的分布式信任機(jī)制[J].軟件學(xué)報(bào)，2008，19（4）：946?955.

[13] 李道全，吳興成，郭瑞敏.一種基于二層節(jié)點(diǎn)和客觀風(fēng)險(xiǎn)的電子商務(wù)交易信任模型[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43（5）：117?121.

[14] 劉穎，時(shí)飛飛，趙珺，等.基于改進(jìn)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高爐煤氣產(chǎn)耗預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2011，23（10）：2184?2190.