（计算机应用技术专业论文）基于灰色理论的信任机制在电子商务中的实现.pdf

摘要 基于灰色理论的信任机制在电子商务中的的实现 摘要 近几年，网上交易随着人们观念的改变越来越融入到我们的生活。据统计，2 0 0 8 年中国的网上交易金额达到1 0 0 0 多亿，而且交易额会逐年增加。同时，也暴漏出许 多问题，典型的是网上欺诈。在电子商务中，由于交易双方并非面对面交流，彼此 缺乏信息，交易双方的信任是交易能否成功的重要基础和前提，它关系到电子商务 的发展，从而信任评估成为研究的热点。 目前，信任评估是以交易成功的客户所提交的评估信息为基础，从而得出商家 的信誉级别。这种模式最大的缺点是不能避免恶意评估和对商家的信誉度评价结果 是一个定性数据。 在对网络环境下信任评估方法的深入分析后，本文针对其缺点建立以灰色理论 为基础、以聚类评估算法为主要内容的信誉机制。该方案可以在一定程度上避免目 前评估方法的缺陷。该算法的创新点是按交易物的属性对实体信任水平影响的大小 作量化排序，再使用聚类算法得出商家的信任级别，最后得出商家的一个量化性信 誉度，从而实现商家的信任具有可比性。该方案具有评价可靠，可操作性强，适合 计算机自动处理，具有一定的应用价值。 关键词：信任；评估方法；信誉机制；灰色数学 摘要 b a s e do ng r a yt h e o r yo ft r u s tm e c h a n i s mi nt h er e a l i z a t i o no f _ 一 e - c o m m e r c e a b s t r a c t a l o n gw i t ht h ec o n s t a n td e v e l o p m e n to ft h ei n t e r n e t ，p e o p l ea r ei n c r e a s i n g l ya d a p t t ot h ec o n c e p to fa d v a n c e si ni n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y o n l i n et r a n s a c t i o n sd e v e l o pr a p i d l y i nt h i s b a c k g r o u n d a c c o r d i n gt os t a t i s t i c s ，t h ef u l ls a mm o n e yo fo n l i n et r a n s a c t i o n s a m o u n tt o1 0 0b i l l i o nd u r i n g2 0 0 8i nc h i n a h o w e v e r , 弱t h et w os i d e si no n l i n e t r a n s a c t i o nc o m m u n i c a t ew i t he a c ho t h e ri n d i r e c t l y , t r a d i n go fm u t u a lt r u s ti sa ni m p o r t a n t b a s i sa n dp r e r e q u i s i t ef o rt h es u c c e s so ft h et r a n s a c t i o n ，w h i c hi sc l o s e l yr e l a t e dt ot h e d e v e l o p m e n to fe c o m m e r c e t r u s ta s s e s s m e n th a sb e c o m eah o tr e s e a r c hb ys c h o l a r sa t h o m ea n da b r o a d a tp r e s e n t ，t r u s ta s s e s s m e n tm o s t l yb a s e do nt h ei n f o r m a t i o ng i v e nb yt h ec l i e n t w h oh a v es u c c e s s f u l l yt r a n s a c t e do n l i n e ，w h i c hi sa l s ot h eb a s eo ft h ec o m m e r c e s c r e d i b i l i t y t h ed i s a d v a n t a g eo ft h i sk i n do fa s s e s s m e n tm o d e li st h a ti tc a n ta v o i d m a l i c i o u sr e c o m m e n d a t i o n t h r o u g hr e s e a r c h i n gt h er e l a t e dt h e o r ya n dk e yt e c h n o l o g yo ft r u s ta s s e s s m e n ti n t h en e t w o r ke n v i r o n m e n t ，p r e s t i g er e p o r t i n gm e c h a n i s mb a s e do ng r a ys y s t e mt h e o r y u s i n gg r a yc l u s t e r i n ge v a l u a t i o na r i t h m e t i ci sd e s i g n e d i nt h i ss c h e m eo r i g i n a ld a t ai s c o l l e c t e dt h r o u g hu s i n gt a s t ec o n c o u r s e m e t h o d ，u s i n gg r a yr e l a t i o na n a l y t i c a lm e t h o d ，t h e e v a l u a t e dv e c t o r so ft h ee n t i t i e sc a nb eg o t t e n t h em e c h a n i s mc a ne f f e c t i v e l ya v o i d m a l i c i o u sr e c o m m e n d a t i o n g r a y - o r d e r - w h i t i n ge v a l u a t i o na r i t h m e t i cb a s e do ng r a y 摘要 - _ _ 目_ i _ _ _ - _ _ il - l i _ l _ l - -i- - w - _ - i - - - 自口_ _ _ _ - _ - _ _ s y s t e mt h e o r y ，w h i c hq u a n t i f i e st h ei n f l u e n c eo ft h ek e ya t t r i b u t e st ot h et r u s tl e v e l o fa ne n t i t yt os o r tk e ya t t r i b u t e s 。t h i sa r i t h m e t i cg i v e si m p r o v e ds c h e m ef o rt r u s tl e v e lo f a ne n t i t y t h es c h e m eh a ss o m ea d v a n t a g e s ，s u c ha sc r e d i b l ee v a l u a t i o n ，s t r o n g m a n e u v e r a b i l i t y ，s u i t i n gt h ea u t o m a t i cp r o c e s s i n go fs o f t w a r ee t c i th a sb r o a da p p l i c a t i o n p r o s p e c ti no p e ne n v i r o n m e n t k e yw o r d s ：t r u s t ；e v a l u a t i o nm e t h o d ；p r e s t i g es y s t e m ；g r a ye v a l u a t i o na r i t h m e t i c i l l 学位论文独创性声明 学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得直昌太堂或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 靴做储签名c 瑚：私签字醐一哆年b 脚日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解南昌太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中 国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通 过网络向社会公众提供信息服务。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位做作者签名( 瑚：系乏导师签名( 手写) 肆瓶 n 。 签字日期：钠口，年f 二月；矿日签字日期：z d p 9 年【二月，扩日 引言 1 1 论文背景 第一章引言 近几年，网上交易随着人们观念的改变越来越融入到我们的生活。据统计， 2 0 0 8 年中国的网上交易金额达到1 0 0 0 多亿，而且交易额会逐年增加。同时，也 暴漏出许多问题，典型的是网上欺诈。例如，客户收到商家的物品之后，发现物 品并没有商家宣传的那么好。因此交易双方的信誉极其重要，在电子商务中，由 于交易双方并非面对面交流，彼此缺乏信息，+ 交易双方的信任度是交易能否成功 的重要基础和前提，它关系到电子商务的发展。现实中信任的有时是凭客观产生 的，有时是凭感觉产生的。由于电子商务中交易的低成本和商品价格低廉，从而 带来了更多的交易机会。因此电子商务中的商家将面临信任这一重要问题。 目前的信任机制是以统计为基础，比如，商品外形的属性用1 ；- - 1 0 0 等数据 表示。事实上，用户对商家的评估结果往往没有严格遵循正态分布。从而用户的 评估值往往也没有遵循正态分布i 。因此，用简单的累积计算方法是没办法计算 商家的信任度的，也不利于比较商家的信任度。目前网站上使用较多的信任评估 模型有；推荐库提供了大量商家信息，让用户从很多评级中自行判断商家的信誉 度，然后选择交易商家。这种方法不但花费时间，而且用户容易凭主观意识选择 商家，从而会影响客观性。还有一种评估模型是协同过滤系统，该方法是不论客 户的交易额是多少，每个客户的评估权重相等，且不论物品各属性的重要性，各 属性对信任评估的效果是相同的，然后采用累积计算方法。这种算法也难以准确 反映商家的实际情况，且上面两种方法不能避免恶意评估l z 】。 另外，有些学者指出大多数信誉累积计算方法缺乏健全的信誉和信任理论支 持。从而唐文p l 等学者提出用模糊集合理论【4 1 来描述信任，认为信任是具有树状 层次结构的概念树，对于复杂的信任类型，需要构造多级概念树，通过从叶到根 的反复迭代来获取信任向量等。这种方法的缺点计算复杂，而且还影响到信誉评 价结果【5 ，6 】。 其实对信任而言，就只有两种：信任与不信任。而事实上并没有这么简单。 例如网上交易客户与商家之间可能不是完全的信任，交易能否成功，就取决于双 方在多大程度上信任对方。因此我们可以看出信任具有不确定因素的。要实现对 引言 各种不确定性信息的描述，如果沿用上面的方法，即用古典数学中的确定性信息 很难准确表示出交易双方的信任度，故必须采用能表达不确定性信息的描述形式 来表达电子商务中的信任问题。 出于以上的原因，控制理论学者艾什比【7 j 就用黑白来描述信息缺乏的对象和 系统。该方法用“黑”表示信息缺乏的情况，用“白 表示信息完全的情况。信 息不充分、不完全就称为“灰 ，从而对信息不完全的系统，我们就称为灰色系 统。由于网络环境中的电子商务交易双方对彼此信息了解的不充分，从而电子商 务中交易的双方的信任问题符合艾什比提出的黑白理论，故电子商务上的交易就 构成了一个灰色系统。 基于灰色理论的信誉报告系统是一种新的计算信任的方法。该方法将根据客 户的评价指标，按照某种计算方法，能得到商家的综合评估值，使得商家的信任 能被量化，从而商家之间的信任具有可比性，用户就可以从中进行选择具有良好 信誉的商家。 本文首先对目前网站上使用的信任评估方法中存在的缺点等关有问题，进行 深入的研究，从而提出以灰色数学理论为基础、以聚类算法为主要内容的信誉评 估机制，进而设计并实现基于灰色理论的信誉评估方案。 1 2 国内外研究概况 我国信息系统风险评估的研究是近几年才起步的，目前主要工作集中于组织 架构和业务体系的建立，相应的标准体系和技术体系还处于研究阶段，但随着电 子政务、电子商务的蓬勃发展，信息系统风险评估领域和以该领域为基础和前提 的信息系统安全工程在我国已经得到政府、军队、企业、科研机构的高度重视， 具有广阔的研究和发展空间。 无论国外还是国内，在信息系统的风险评估中，安全模型韵研究、标准的选 择、要素的提取、评估方法的研究、评估实施的过程，一直都是研究的重点【引。 在网络环境中，信任与信任管理起着非常重要的作用，信任管理是解决计算 机系统中安全控制的一个发展方向，也是当前学术界的研究热点。学者们根据对 信任的不同理解，提出了许多不同的信任管理模型，也建立了一系列的信任管理 2 引言 系统。 信任是一个客户评价商家实际行为的可能性问题，评价在对该行为进行监控 之前和该行为对其自身产生影响的情况下进行1 9 】。对于信任的定义，一般说来， 如果一个实体假定另一个实体会严格地像它期望的那样行动，那么称它信任那个 实体。其中的实体是指在网络中具有独立决策和行动能力的终端、服务器或智能 代理等f 1 0 , i i 】。在本文中实体指电子商务中的商家和客户。 根据信任的特点，信任可以分为客观的和主观的信任。比如，某人信任自己 的房屋的防盗门很可靠，也信任某个同事，前者的信任是建立在防盗门是著名的 厂商建造，质量好能抵抗小偷的盗窃，是客观信任；后者的信任是相信对方不会 有恶意的行为，不会中伤自己，这种信任是带有主观性。 在客观信任中，信任的定义是：实体a 信任实体b 是指a 相信b 在特定环境 下会以一定的方式执行或不执行某项活动【1 2 1 ，在整个p k i 体系中，第三方可信 机构是必须存在的。一般在实际中使用的c a 信任关系呈层次结构。为扩展信任 关系增强互操作和扩大规模，使用交叉认证和桥c a 1 3 1 6 1 。 在主观信任中，信任是表征一个商家或客户执行特定活动的主观可能性程 度，该特定活动在事先是不可监控的。主观信任放弃了实体间的固定关系，认为 是一种经验的体现，对信任进行量化或者分等级，成为近来研究热点【1 7 1 。主观信 任包括三个特性：信任是主观的；信任受活动的影响：信任程度随双方活动的结 果丽进行不断修正。在不同的主观信任模型中，信任程度的划分和计算也不同。 下面介绍几种典型的信任模型。 1 以概率统计为基础的信任管理模型 以t b e t h ，m b o r c h e r d i n g ，b k l e i n 提出的信任管理模型( 简称b b k 模型) 最具 有代表性。b b k 信任管理模型以用户为中心，将信任分成：不认识、不信任、接 近信任、完全信任四个等级。这种分等级的方法比较粗糙，没有量化标准和有效 计算方法。从而也不利于客户有比较性的选择商家。 3 引言 另外b b k 主观信任管理模型将信任分为直接信任与推荐信任赋予信任一 个实数值v e 【o ，1 1 ，认为成功信任的尺度等同于失败信任的尺度，并采用简单 的算术平均算法进行信任计算。b b k 信任计算模型实际上是基于二元关键属性 的可信性是在【o ，1 】上的均匀分布【1 8 l 。直接信任是指一个实体相信另一个实体完成 任务的能力，两个实体间可能有推荐路径，也可能没有。推荐信任是指一个实体 相信另一个实体推荐别的实体的能力，推荐信任值越大，实体对另一个实体推荐 的实体的信任程度越高。赋予信任一个实数值v 【0 ，1 】，0 代表完全不信任，1 代表完全信任，实体可以通过设置信任阐值来确定是否值得信任。用成功、失败 的次数来记录某个实体完成某项任务的情况。 b b k 信任计算模型中存在如下一些问题：信任成功和失败的尺度相同，不 符合现实中人们对信任的认识，有恶意推荐现象和不公平现象，计算结果可能出 现严重的不稳定现象且计算由于只采用分布时计算而时延较大【1 9 刎。 2 基于模糊集合的信任管理模型 在该模型中，用多个模糊子集合t j 矽( ) ( ) ( j = 1 ，2 ，m ) 定义具有不同信任度的 商家集合( 简称信任集合) 。该模型采用概念树来描述信任的类型。即用离散的 标度 1 ，2 ，m 】来描述商家信任的高低，同时，采用自然语言来描述，具有直观、 实际的意义。 评价该类信任的过程就是一个简单模糊综合评判的过程。在对信任的综合评 判中，有四个基本要素：因素集、评价集、因素评判矩阵、各因素评价矩阵。因 素集包含的是构成信任类型的所有属性，即概念树的所有叶子结点。评价集描述 的是对特定商家的属性所作的不同等级的评价，评价的等级与信任集合的等级相 对应。从属性到评价的模糊关系表示对各个因素作各种评价的可能性。 对于复杂的信任类型来说，信任的综合评判所要考虑的因素很多，需要采用 多层次综合评判对商家信任进行评价，由于概念树按照信任类型的内在结构将构 成信任的子因素分类组成了多级结构，并指定了它们之间的权重分配，所以概念 a 引言 树符合这种信任的评判。使用反复的从叶子结点到根结点的评价，最终可以算出 商家的信任值。这种算法的缺点是计算复杂，另还不容易使用程序实现。 3 在线推荐系统和协同过滤系统 最早用在电子商务评估的是推荐系统，它的思想是：用户对商家的评级或提 供反馈。反馈系统的目的是统计商家过去行为被评定的等级，并提供给其他用户 作为评估的依据，以此来建立信任。系统对当前信誉报告系统设计中的多元属性 的电子交易情况进行了基础的理论性的框架探讨。缺点是没有结合安全系统作实 际应用方面的研究，从而没有应用基础。另把用户过去有交易经历作为信誉最可 靠的信息。但只依靠直接经历不仅不足，而且危险，因为用户只有在发生一次欺 骗经历时才能发现对方不值得信任。 还有一个用的比较多的是协同过滤系统。该系统处理包含在推荐库【2 1 】中原始 评级以帮助用户只注意一些对他们有用的评级。其思想是：从某用户自己的主观 角度准确预测其他用户的信誉，使用用户过去提交的评级作为基础搜索对用户可 能最有用的其他用户及其评级。 协同过滤系统另外一个优点是，它能进一步计算用户的累积评级。而这个优 点中包含有它的缺点累积计算方法将每个用户的评价权重视为相等，这种算 法是不公平的。 计算用户累积评价对于信誉的累积计算非常有用，它减少了用户的主观判 断。然而，在现代系统中，建立信任系统的输入常带有误导性和危险性。有学者 已提出信誉累积计算方法并没有健全的信誉和信任理论支持【2 2 】：另外，在前面提 出的对信任水平的计算，无论是相对的还是绝对的，都需要可信性完整的分布情 况。而一个简单规模的累积方法是难以描述可信性的。 为了避免上面的情况，现实中我们可以采取多种形式，如评估中介、鉴定机 构等。 5 引言 1 3 课题的主要研究工作 论文主要研究电子商务中的信任问题，提出了以灰色数学理论为基础，以聚 类评估算法为主要内容的信誉报告系统，主要做了以下的工作。 1 研究信任管理模型 传统的信任管理模型是以概率统计为基础的，由于对实体信任度的评估往往 没有严格遵循典型的分布，用简单规模的累积方法不足以描述计算信任所需的可 信性，从而容易受恶意推荐的影响。以模糊集合理论来描述信任，认为信任是具 有树状层次结构的概念树，或者认为评价已经符合树状层次结构的特点，如此假 设，影响了信任评价结果的客观性和可信性。 2 研究电子商务交易中的信任计算方法。对电子商务中的信任理解、产生 和评估机制进行分析，对可信性呈正态分布和二元关键属性的两种情况进行分 析，指出缺点，从而提出信誉报告系统是一种较好的电子商务信任产生机制。 3 分析灰色数学理论并提出基于灰色系统理论的信誉报告机制 对灰色数学中涉及到本问的基本理论和概念进行分析，并将灰色数学理论同 概率统计及模糊数学的进行详细的比较。从而提出以灰色数学理论为基础，建立 信誉报告机制的数学框架。在这个基础之上设计并实现了一个模拟系统。 1 4 论文的组织结构 本论文通过分析现有的信任模型和信誉评估机制及其存在的不足，结合当前 的安全需求和现状，给出一种以灰色数学为基础的信誉报告机制。论文的组织结 构如下。 第1 章分析当前信任管理模型和信誉机制，总结国内外的研究概况，说明本 论文的主要研究工作。 第2 章介绍灰色数学中涉及到本文的理论知识。 6 引言 第3 章描述电子商务中的信任定义与信任产生机制。描述一个有关信任的完 整的数学框架定义，包括关键属性、主观和客观可测量关键属性、可信性、信誉 和信任，最后给出灰色建模的方法和步骤。为以后的章节提供基础。 第4 章本章首先从介绍算法中的几个基本概念；从分析当前评估系统算法的 缺点引出新算法；接着介绍新算法的基本思想；最后通过新算法的运算结果证明 本算法克服了传统算法的缺点，使得商家的信誉度可以量化，从而具有可比性。 第5 章本章首先从软件工程的角度分析了信誉报告系统的目标任务；再从 需求分析得到系统的功能模块和数据库的主要表格。在设计功能模块时给出了 部分系统界面。 第6 章指出需要进一步研究的问题。 7 灰色数学的理论知识 第二章灰色数学的理论知识 在电子商务中，买卖双方对彼此信息知之甚少，由于了解的信息少，导致双 方的信任具有不确定性。交易能否实现，取决与双方在多大程度上信任对方。经 典数学所研究的是确定性信息，要实现对网上交易不确定性信息的描述，只有采 用不确定的理论。对于信任这种信息少、数据不确定的问题，使用灰色数学理论 能够将电子商务中的信任数量化，从而使信任具有可比性。 2 1 灰色数学中的基本概念 k 灰含义 “白”指信息完全知道；“黑”指信息完全不确知；“灰 则指信息部分确知， 部分不确知，或者说是信息不完全。这是“灰 的基本含义。 2 、白色、黑色和灰色系统 信息完全明确的系统称为白色系统。如：一个家庭，其人口、收入、支出、 父子、母子间的关系等等完全明确。 信息完全不明确的系统称为黑色系统。如遥远的某个星球，其体积、重量、 距 离地球多远、是否存在生命等等全然不确知，这样的一类系统是黑色系统。 介乎于上述两者之间的，即信息部分明确，部分不明确的系统称为灰色系统。 比如，人体，其身高、体重、年龄等等外部参数和血压、脉搏、体温等内部参 数是 已知的，这是明确的信息。但人体穴位的多少，穴位的生物、化学、物理性能； 生 物信息的传递；温度场；意识流等尚未确知或知道不透彻。因此，这是灰色系统。 r 灰色数学的理论知识 3 、灰度 狄性的本质是“少 与“不确定”。这二者之间既有区别又有联系：既可独 立存在又有因果关系。下面概述由“少 导致“不确定”的表现。灰性的表现有： 运行机制灰性、结构灰性、关系灰性、模糊灰性、认知灰性。 灰数是指信息不完全的数。“这项工程的将在5 0 天左右完成”，5 0 天左右便 是灰数，可记为o ( 5 0 ) ( 读作“灰5 0 ) 。这是由于人们对这项工程的完成进度缺 乏了解，对其确实的完成状况缺乏信息此外，如身高在1 米6 以上，体重在 1 2 0 斤以下，等等都可以用灰数描述为： ( 1 6 0 ) 、 ( 1 2 0 ) 。 4 、灰色理论的形成 灰色理论是中国邓聚龙教授1 9 8 2 年3 月在国际上首先提出来的。第一篇灰 色系统的文章发表在由北荷兰出版公司出版的s y s t e m sa n dc o n t r o l i 肺r 刊物上。文章发表后引起了国际上的重视，受到了好评。 灰色理论的产生，从思维逻辑的观点看，是由“黑箱 到“灰箱 再到“灰 色 系统 。“黑箱 指内部结构、特性、参数全部未知的对象，只从对象外部来研 究它。“灰箱”指对象中有了部分明确的信息，但其框架没有打破，箱的约束依 然存在，因此其研究方法和黑箱方法一样还是从对象外部进行。“灰色系统 不 同于“灰箱”，它突破了箱的约束，主张从事物内部去研究系统，充分利用那部 分白色信息。 灰数、灰元、灰关系往往是灰色现象的特征，是灰色系统的标志。 灰元是指信息不完全的元素。股票是灰元，股票的面值大小并不表示它的实 际购买能力，当发行该股票的公司面临破产，则该公司股票的价值会一落千丈； 反之，则股票的价值上升。此外，如货币、房地产、古董等均为灰元。总之， 经过某种命定后，即具有某种特殊价值、特殊功能的元素、物品均为灰元。 9 灰色数学的理论知识 5 、灰色理论的研究内容 从白化的角度看，灰色理论的研究内容包括下述七个方面：灰数白化、关联 度分析方法、灰映射、生成、灰色建模、灰色决策、灰色预测。 其中的关联度分析方法是指：一个系统关系因素很多，各种因素关系不清， 影响不明，通过灰色系统理论的方法使关系量化、序化，这是因素关系的白化； 次色建模是指：经过处理后的数据列，虽然有了初步的规律，但不一定能够用数 学关系做出更为精确的表达。灰色系统理论将这些加工后的数据列，建立数学关 系，这是模型的白化，相应的模型称为灰色模型，这个建模过程称为灰色建模【2 3 1 。 信息少，难以将事物运行机制阐述清楚，难以对运行机制有明确的认知，从 而导致运行机制的灰性；信息少、数据不完整，对事物的结构不可能有全方位的 认知，从而导致结构的灰性；信息少、数据不足，难以建立完整的函数空间，从 而导致模型在性质、功效方面的不确定性，即模糊灰性；认知灰性：信息少、只 能获得局部的认知，不确定的认知，默认性的认知，即认知灰性。 2 2 不确定性理论的比较 到目前为止不确定性理论有灰色理论、概率论与模糊理论，出于本文需要将 从以下几个面进行叙述它们的不同点。1 1 研究内容 灰理论研究“少数据不确定”；概率论研究“大样本不确定”；模糊理论研究 “认知不确定”。 2 理论基础 灰色为灰朦胧集；概率为康托集；模糊为模糊集。 灰朦胧集( g r e yh a z ys e t ) 是可以兼容0 与1 ，兼容【o ，1 】，并具有演变动 1 0 态的集；是信息由少到多不断补充的集合；是元素由不明确到明确、由抽象到具 体、由灰到白的集合。记属于集合a 的元素其特征值为1 ，不属于a 的元素特 征值为o 。 康托集是“1 ”与“0 的集，元素具有“是”或“非”的特征。 模糊集是1 与o 之间的集，元素的特征值可以取o 到1 之间的任何值。 3 理论依据 灰色为信息覆盖；概率论为规律分布：模糊为隶属度函数。 信息覆盖是指一组信息去包容、覆盖给定的命题。比如，用集合【虫蛹、毛 毛虫、蝴蝶) 覆盖蝴蝶成长的过程；用前言来覆盖一本书的主要内容。信息覆盖 的实质是：不完全信息的汇集，认知的灰性。 4 研究手段 灰色为灰生成；概率为统计；模糊集为边界取值。 由于概率论中的统计，模糊集运算取大与取小均为人们熟知，故只解释灰生 成。 灰生成是数据处理、信息加工、其目的是为灰分析、灰建模、灰预测、灰决 策等提供可比、合理、同极性的数据；是为了发现数据中隐含的规律。 5 数据特点 灰色为少数据；概率为大样本；模糊为经验。 灰色为少数据的概念是：灰动态模型的建立，可少到4 个数据；灰关联分析 模型的建立，每一序列可少到3 个数据；灰局势决策，每一目标，可少到3 个样 本。 6 数据分布要求 灰色允许数据为非典型分布；概率要求典型分布；模糊为隶属度函数。 灰色研究少数据不确定，既然是少数据，就不可能构成某种分布。 灰色数学的理论知识 2 3 灰数的白化权函数 所谓灰数的白化，就是将不确定值的灰数，按照白化权函数【2 4 】取一个确定的 值。或者说，对属于某一个区间的灰数，按照某种“偏好”的程度，在该区间取 白化值。在灰色系统理论中，称x 为灰数o ( x ) 的白化值，由于任何一个o ( x ) 都由x 组成，因此x 在 ( x ) 中的权最大。而o ( x ) e p 其他的值，权不一定相等。 如果用函数f ( x ) 表示o ( x ) 中不同x 的权，则称f ( x ) 为o ( x ) 的白化权函数。例如， 质量“较好 表示评分在8 0 分左右，其白化权函数如图2 i 所示。 f ( x ) o 0 40 81 x a 1a 2 b 1b 2 图2 - 1 白化权函数 定义2 1 设有图2 1 所示的白化权函数f ( x ) ，f ( x ) 【0 ，1 】，如果满足 1 f ( x ) = ) ，单调增，x e 【a l ，a 2 】 2 f ) = r ( x ) ，单调减，xe 【b l ，b 2 】 2 f ( x ) = m a x = l ( 峰值) ，单调增，x 【a 2 ，b l 】 则称f ( x ) 为典型的白化权函数，称埝) 为左增函数，称r ( x ) 为右减函数，称 【a 2 ，b 1 】为峰区，称a l 为起点，称b 2 为终点。a 2 、b l 为转折点，其值称为转折或 阙值。 2 4 灰关联因子空间 灰色系统由于数据少、信息不完全与不确定，因此，难以了解系统的边界； 灰色数学的理论知识 难以判断系统与环境的相互影响；难以确定因子间的数量关系；难以分清系统的 主要因子与次要因子。灰关联分析的目的就是对信息不完全与“少数据不确定 的系统，作因子间的量化与序化。灰关联分析的“实质 是整体比较，是有参考 系的、有测度的比较【州。 距离空间中的“距离 是比较的测度，但这种比较只限于两点之间，即“两 两比较”；点集拓扑( p o i n - s e t t o p o l o g y ) 是整体比较，是领域的比较，但没有测 度，所以，距离空间与点拓补空间结合，构成有参考系的、有测度的整体比较， 这就是灰关联分析空间，简称灰关联空间。 灰关联分析的整体比较，可以作统观全局的、全貌的分析；灰关联分析的比 较测度，可以对系统的因子作量化分析。 因子集的形成与构成是灰关联分析的前提，而因子状态阃的“接近”、“比较、 “辨识 、“评估 是灰关联分析的基础，若将灰关联因子集中的因子作为空间的 点，将同一因子在不同指标、不同意义、不同目标、不同方位下的分量作为点的 分坐标，并按距离三公理定义距离作为点的接近测度，作为“区别 、“评估”不 同点的依据，则可构成距离空间，这样可依托距离空间定义灰关联空间，因此灰 关联空间的形成可以用以下推导来说明：因子空间毒距离空间j 灰关联空间。 灰关联空间是距离空间的升华，距离空间是灰关联空间的特例。 2 5 小结 本章首先介绍灰色数学的基本概念，接着比较概率统计、模糊理论、灰色系 统理论三种不确定理论，最后介绍灰数白化与白化权函数、灰关联分析为下一 章的研究做了铺垫。 电子商务中的信任 第三章电子商务中的信任 在电子商务中，没有信任，就无法延续存在。在网上交易中，买卖双方由于 某些原因可能进行欺骗。例如，当买家收到商家寄出的商品后，发现商品的质量 或功能没有商家在网上宣传的那么好，可是钱款已经付出。必然导致客户的不满 意，而当初客户了解到的是该商家的信誉度很高。还有一种情况就是，商品的质 量只能在交易完成后相当长的一段时间后才能体现出来。从而商家可利用这个特 点进行欺骗。 在现实生活中，有一系列措施来规避这种风险，如当面交易、合同、商业法、 信用卡公司和第三方担保等。这些可以减少交易中的风险，但无法完全消除。一 般来说，交易双方分开越远越久，风险越大。行动真正信赖对方的承诺，即有足 够信任度时交易才会发生。现实生活中的信任产生一般是基于某些线索。有时是 客观的，有时纯粹凭直觉。电子商务由于成本低从而带来更多的交易机会，但是 参与电子商务的商家或个人将面临信任这一重要问题。 目前多数信誉评估系统是由i n t e r n e t 中间商开发的，并没有进行系统的研究， m i t 的c h r y s a n t h o sd e l l a r o c a s 对在线交易的可靠性任管理系统进行了系统研究， 定义了可信性和信任的数学框架。基于这种框架，定义了信誉，并指出信誉报告 系统是一种很重要、极有前途的信任产生方式。 3 1 基本定义 1 、交易：是指事务类型中参与的一组代理的子集。 比如，通过淘宝网进行交易。交易事务是双边的，只涉及两个代理，用买家 和卖家表示交易双方。 2 、物品关键属性：买家相对于买家的关键属性是依赖卖家的行为并影响买 1 4 电子商务中的信任 家的活动基础的属性。 从上面可看出，关键属性与代理个体应用有关，因而是主观的，在相同类型 事务中可能因代理的不同而异。例如，淘宝网的一个买家觉得关键属性集为 售 后服务、最终价格 ，而另一个买家认为是 最终价格、书的质量) ，并不关心售 后服务而是关心书的质量。另外，关键属性不必与卖家本身的属性相关联。例如， 电脑交易中，最关键的属性是电脑本身的质量。 关键属性可能是连续量，也可能是离散量。例如价格是连续量属性。服务质 量用整数1 一l o 表示是离散量。二元属性是一类特殊的离散属性，只有两个值。 例如“货物发送是否在最终期限内”只有两个值 是，否) 。 如果一个物品的关键属性不是客观可测量的，则称为主观可测量关键属性 例如，“产品价格 和“送货期限 是两个客观可测量属性，“售后服务 是 主观可测量属性在绝大多数交易中，至少有一个属性是主观可测量的。 3 、满意的最小阙值；买家在交易结束后愿意接受的最小效用。 4 、信任水平：买家在最小阙值的期限内对卖家的主观评价 灰色系统理论认为信任的不确定性本质在于其灰性。基于灰色系统理论的信 誉报告机制是根据用户对商家的直接评价为依据，对样本量的多少没有过分要 求，也不需要典型的分布规律，计算量小，且不致出现灰关联度的量化结果与定 性分析不一致的情况，其结果具有直接的量化效果，很适合软件自动化处理，从 而能使用户客观的衡量商家的信任水平。用灰色系统理论描述电子商务中的信 任，有如下定义。 5 、商家集、客户集 商家集：被评价的商家组成的集合为聚类实体集，记作s = s i li - 1 ，2 ，m 。 客户集：客户组成的集合称为客户集，记作k = k j l j = 1 ，2 ，1 1 ) 6 、关键属性集 电子商务中的信任 商家相对于客户的关键属性是依赖商家的行为并影响客户的活动基础的属 性；商家的关键属性组成的集合称为关键属性集x ，记作x = x h ih - 1 ，2 ，e ) 。 如果一个关键属性不是客观o - i n 量的，称为主观可测量关键属性【3 1 】。 电子商务中有的客户认为购买产品的关键属性集为 产品型号，售后服务 ， ( 关键属性由客户自行认定) 其中产品的属性有些是客观可测量的，有些是主观 可测量的。比如，产品价格可以用一个确定的数，如用1 6 0 元表示，因此是价格 属性是客观可测量的。对于像售后服务这类，我们难以用确定的数值表示，一般 用好、比较好、中等和不好等来表达，所以说它是主观可测量的。 为了方便信誉系统的评估，我们可以在系统里设定一些关键属性，而且用户 参与评价时，必须对关键属性进行评价。 7 、灰类集 客户对商家的信任，取决于许多因素，用“十分信任 、“比较信任 、“一般 信任 、“不信任 等信息，可以确切地描述这些状态。因此引入灰元、灰数、灰 量与灰类的概念。灰元是指信息不完全的元素，灰数是指信息不完全的数，灰变 量是指信息不完全的变量，灰变量的一个特定值是一个灰类。例如，用户对产品 质量的评估就是一个灰元；产品质量评估值，如o 4 0 分左右就是一个灰数；所有灰 类组成的集合称为灰类集，记作g = g k ik = l ，2 ，r ) ，其中g i c 为第k 灰类。 为了避免有些客户的恶意推荐，可以设置一些集合，其中的每个集合中对应 一个物品的属性，并且每个集合有一个区间值，用户的评分值必须落在这个区间 内，否则作为无效评价。为了达到这个目的，从而引出下面的概念。 8 、评分集：用来记录商家某种商品被客户评分的值区间，只有客户的评分 值在此区间内，才认为评分有效。 上面的定义与我们日常生活的直觉相近，有下面一些特点： ( 1 ) 可信性是主观的，不同的买家在相同交易中对代理卖家的可能行为有 1 6 电子商务中的信任 不同的评估。 ( 2 ) 可信性与特定的关键属性相关。在不同的属性集上买家可能有不同的 可信性。而且可信性与时间有关，是时间的函数。可信性被定义为一种概率分布， 而不是一个单个的值。 3 2 信任的灰色数学函数表示 在交易中，信任函数是给定关键属性的单调函数。例如，现实生活中买家信 任是“产品质量 的增函数，是“总价的减函数。在这种情况下，公式i 冽可以 简化如下： 巧( ) = 卜；俾，f ，) t d r( u 。( r ) 为增函数) 足o r o 巧o ，) - f , t ( r ，t ，) 炽 ( 【，。( r ) 为减函数) k 两个公式中r 。t r ；1 。) 。 1 正态分布规律的可信性函数 对上面的公式，如果f ；僻，t ，) 近似正态分布( j 【，仃) ，则上面的公式可进 一步简化为 月on 巧( ) 。1 一卜；俾，) 幸d r 妒掣三与( u 。( r ) 为增函数) ：0 ， 巧( f ，) 。r 卜o ；( r ，f ，) d r 暑驴( 幽 ( u 。( r ) 为减函数) 巧( f ，) 一r r ；( r ，f ，) 一驴( 兰二斗 ( 。( r ) 为减函数 ：- g r 式中0 ) 是标准正态分布函数。 2 相对信任 在某些情况下，买家已决定参与交易，但可能面临一个问题，如何在两个合 格的卖家选择出较好的交易伙伴。一般认为卖家将选择更可信的卖家。因此，买 家计算每个卖家的信任水平，如果譬1 ) 砰2 ) ，将选择卖家1 ；否则选择 卖家2 ，这时相对信任更有用。 如果信任函数为单调增函数，并且可信性服从正态分布：f f l ( r ，t ，) 1 7 电子商务中的信任 ( l ，口1 ) ，f f 2 似，t ，) ( 肛2 ，仃2 ) ，那么由公式 可得： 譬1 ( f j ) 彳沁扣妒( 警m ( 学等等 警 a ，仃，口， 如果进一步假设，那么上式可简化为：砰1 ( 厶) 彳2 ( f ，) 营弘。 肛2 存在一种特殊情况：关键属性集包含一个二元关键属性，它有两个值v + 和 v 一。分别对应交易结束后的受益输出和受损输出，其概率分别为p 和1 一p ，则 有： 带1 ( 厶) - - p 3 3 信任产生机制 从上面的公式可知，信任的产生有3 个先决条件： ( 1 ) 买方知道自己的信任函数。 ( 2 ) 买方必须设一个与交易有关的满意度的最小阙值。 ( 3 ) 买方必须评估期望交易的伙伴的可信性。 在信任计算的这3 个元素中，第一个元素通常是买方内部私有的；第二个元 素可以是内部的，也可以是通过在进行交易中协商得到的外在元素：第三个元素 ( 可信性) 是最难判定的，它是主观过程的结果，同时结合了卖方信任配置的外 在信息。外在信息在这种情况下扮演着重要的角色。一个卖方成功产生信任主要 依靠的是它能帮助成员构建对其他成员的可信性的判断能力。鉴于此，交易有下 面3 种运作方式【2 6 1 ： ( 1 ) 保障制度和规范 ( 2 ) 间接线索 ( 3 ) 信誉信息 第一种方法制定行为规范和严格制度，减少交易行为的不确定性。应用于电 子商务时存在缺陷：评估制度或规范的有效性很繁琐，尤其对新成员，而且，制 l 电子商务中的信任 度或规范对于电子商务的效力比现实社会小得多。此外，大多数在线社团用户很 容易改变标识。 间接线索是指代理的一些特殊属性，根据我们的经验或直觉，这些属性与某 种可能行为相关。例如，大多数人认为穿着体面的商人比粗鲁蛮横的商人可信。 在电子商务中并不存在这些线索【2 7 捌。 信誉信息方法主要是观察在相似情况下商家过去的行为，由可信第三方、信 用评级中介、消费者协会等统计并发布相应消息。如果已存在相似经历并在一段 时间内相当稳定，信誉信息可以帮助代理建立对其他代理可信性的评估。 3 4 灰色建模 1 、模块 所谓“模块 ，实际上就是经过一定方式生成后的时间数列( 生成数列，生成 函数) 。将数据时间序列 x “( t ) ) ，t ( 1 ，2 ) 在横坐标为t ，纵坐标为x o r ( t ) 的二维平面内作“折线 ，以改折线的包络线 为边，以横坐标为底所包围的区间，就称为“模块 ，如图3 1 所示。原始数 据作生成的目的有两个： ( 1 ) 弱化其随机件，强化其规律性； ( 2 ) 为建模提供小间信息。 灰色模块理论是微分拟合方法的基础，它为微分拟合提供处理过的中间数 据。 1 9 电子商务中的信任 图3 - 1 模块图 图3 - 2 白色模块外推灰色模块图 2 、白色模块与灰色模块 由白色数据构成的模块，称为白色模块。而由白色模块外推到未来的模块， 即由预测值构成的模块，称为灰色模块，如图3 2 所示。 3 、灰色模型建模机理 灰色理论基于关联空间、光滑离散函数等概念，定义了灰导数和灰微分方程， 进而用离散数据列建立了微分方程型的动态模型。它是本征灰系统的基本模型， 而且模型非唯一，故称为灰色模型记为g m ( g r e y m o d e l ) 。 灰色理论所以能建立微分方程模型是基于下述概念、观点、方