基于灰色理论的信任机制在电子商务中的实现_图文(精)

1、南昌大学硕士学位论文基于灰色理论的信任机制在电子商务中的实现姓名：余学兵申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：段隆振20091230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 00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

2、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BasedonGrayTheoryoftrustmec

3、hanismintherealizationof_ 一EcommerceAbstractAlongwiththeconstantdevelopmentoftanimportantbasisandprerequisitefor thesuccessofthetransaction，whichisclo selyrelatedtOthedevelopmentoferce.Trustassessmenthasbecomeahotresearchbyscholarsathomeandabroad.Atpresent,trustassessmentmostlybas edonhelnterttothec

4、technolrapidlytatistinsactio8inChin etransaindirecnet，peop onceptofogy.Onliinthisbacs，thefu nsamounta.Howevectioncom tly，tradleareinadvancenetrans ckgrounllsammotolOObi r ，弱thetmunicatingofmucreasinsininfoactionsd.accorneyofon llionduwosides ewitheatualtruglyadap rmationdevelop dingtoslinetra ring2O

5、Oinonlinchotherstisc ommetheinformationgivenbytheclientwhoh avesuccessfullytransactedonline,whichisalsothebaseofthecommerce SCredibi lity.thedisadvantageofthiskindofassessmentmodelisthatitcanta voidmaliciOUSrecommendation.Throughresearchingtherelatedtheory andkeytechnologyoftrustassessmentinthenetwo

6、rkenvironment,prestigerepo rtingmechanismbasedongraysystemtheor yusinggrayclusteringevaluationarith meticisdesigned.Inthisschemeoriginaldataiscollectedthroughusingtasteconc oursemethod,Usinggrayrelationanalyti calmethod,theevaluatedvectorsoftheentitiescanbegotten.Themechanismcaneffectivelyavomalicio

7、usrecommendation.grayorder whitingevaluationarithmeticbasedong rayH摘要_目_I_ _Il ll_ l_ l- I-wz_ I-自口_systemtheory,whichquantifiestheinfluenceofthekeyattributestothetr ustlevelofanentitytosortkeyattributesoThisarithmeticgivesimprovedschemefortrustlevelofanentity.Theschemehassomeadvantages,suchascredib

8、leevaluation,strongmaneuverability,suitingtheautomaticprocessingofsoftwareetc.Ithasbroadapplicationprospectinopenenvironment.KeyWords:trust;evaluationmethod;pr estigesystem;grayevaluationarithmeti cIll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

9、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

10、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：zDp9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，20 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

11、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; /10 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

12、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1Z】。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pl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

13、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【7J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

14、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

15、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，

16、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19】。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flO,II】。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

17、 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E是指A相信E在特定环境下 会以一定的方式执行或不执行某项活动【12 1，在整个PKI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CA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CA13 ? 161。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【17 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

18、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。F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.Beth，M.Borcherding，B.Klei n提出的信任 管理模型（简称BBK模型）最具有代表性BBK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BBK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VEO, 11,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

19、算法进行信任计算BBK信任计算模型实际上是基于二元关键属性的 可信性是在0,1】上的均匀分布181。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V0,1】，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。BBK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

20、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19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Tj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，米用自然语言来描述，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

21、，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

22、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

23、个优点是，它能进一步计算用户的累积评级。而这个优点 中包含有它的缺点一一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

24、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

25、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

26、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

27、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

28、口：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

29、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12 0斤以下，等等都可以用灰数描述为：(160)、(120)。4、灰色理论的形成灰色理论是中国邓聚龙教授1982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SYSTEMSANDCONTR OLI肺R刊物上。文章发表后引起了国

30、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，贝U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

31、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

32、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。11.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”。

33、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(GreyHazySet )是可以兼容0与1,兼容【0,1】， 并具有演变动10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0P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

34、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

35、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)ep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2.1所示。f(x)O0.40.81Xala2blb2图2 1白化权函数定义2.1设

36、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)= M)，单调增，XE【al，a2】2.f)=R(x)，单调减，XE【bl,b2】.2.f(x)=max = 1(峰值)，单调增，x【a2，bl】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【a2，b1】为峰区，称al为起点，称b2为终点a2、bl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

37、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(Poin-setTopology )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

38、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

39、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

40、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 nternet中间商开发的，并没有进行系统 的研究，MIT的ChrysanthosDellarocas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

41、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14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1一1O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

42、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

43、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=sili-1，。客户集：客户组成的集合称为客户集，记作K=kjlj = 1，2，.，11).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=xhlh1，2-.,e）。如果一个关键属性不是客观o IN量的，称为主观可测量关键属 性【31】。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

44、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16 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

45、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 .40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=gkIk=l，2，.，r），其中g Ic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

46、理卖家的可能行为有16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，)tdR(Uo(R)为增函数)足。Ro巧O,) f,t(R,t,)?炽(【，。(R)为减函数)k两个公式中Rootr;1o)o1.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

47、正态 分布IV(J ， 仃)，则上面的公式可进一步简化为月on巧（。1一卜；俾，幸dR.妒掣三与（u （R）为增函数）：0巧（f, ）R卜o;（R,f,）? dR.暑驴（幽（U（R）为减函数）巧（f,）一rr;（R,f,）?一驴（兰二斗（R）为减函数:-Gr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 fl（R,t,

48、）17电子商务中的信任W（/ 1,口1）, ff2似，t,）W（肛2,仃2）,那么由公式可 得：譬1（ fj）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仁，）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）p3.3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

49、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1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

50、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【27捌。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xOr(t)的二维平面内作

51、 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31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。19电子商务中的信任图31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

52、基本模型，而 且模型非唯一，故称为灰色模型记为GM(GreyModel)o灰色理论所以能建立微分方程模型是基于下述概念、观点、方法和途径。(1)灰色理论将随机量当作在一定范围变化的灰色量；将随机过程当作在一定幅 区、一定时区变化的灰色过程。(2)灰色理论将无规律的原始数据生成为较有规律的生成数列再建模。(3)灰色理论针对符合光滑离散函数条件的数列建模，而一般原始数据经累 加生成后可得到光滑离散函数。(4)灰色理论在光滑离散函数收敛性与关联空间极限概念的基础上，定义了 灰导数。(5)灰色理论认为微分方程是背景值与各阶灰导数的某种组合。电子商务中的信任(6)灰色理论通过灰数的不同生成、数据的不同取

53、合、不同级别的残差MG模型的补允、调整、修正，提高模型精度。(7)灰色理论中MG模型一般米用三种方法检验和判断模型精度。即残差检 验；关联度检验；后验差检验。(8)通过GM模型得到的数据，需经逆生成作还原后才能用。(9)灰色理论对高阶系统建模，采取一阶MG模型群建立状态方程的方法解 决.(10)灰色模型在考虑残差MG模型的补充后，变成了差分微分模型。(11)灰色理论根据关联子空间某种特定关联映射下的关联收敛来选择参考 模型。关联收敛是一种有限范围的近似收敛4、.五步建模思想与方法在本征性灰色系统中，包括哪些变量？变量间有什么关系？人们并不很清楚， 因而建立模型很困难.对此，灰色理论采用定性分析

54、与定量分析相结合的方法。即 建模时，不仅运用控制理论的数学模型，而且还直接利用经验判断知识，综合概括 为一个五步建模的过程【291。所谓五步建模即将建模分为几个阶段，每个阶段都用一定的方式加以表 达，这些表达式称为阶段模型。所处的阶段不同，模型的性质也不同。这五个阶段 模型分别称为语言模型、网络模型、量化模型、动态模型、优化模型。通过这五步 建模，就可逐步得到系统中各因素问，前因与后果间，作用与响应间等关系。这是 一个由定性到定量，由粗到细、由灰变白的建模过程。第一步：建立语言模型.通过思想开发，形成概念，明确系统的目的、目标、方向、途径、条件等，然 后用准确简练的语言表达出来，便构成语言模型

55、.它是对系统主要环节及运行特征 的高度概括，如某地综合农业区规划提山 发挥技术优势，抓工业促农业，21电子商务中的信任翻两番达小康”；某市总体规划提出 城乡一体，双向开拓，联合四城，开拓三 边，谋求区域共同发展”的战略。这都可以说是语言模型。第二步：建立网络模型。根据语言模型，进行因素分析、对比、找出影响系统发展的前因后果，并用框图表示出来。一对前因后果构成一个环节。如图33所示：后果输出Y产出？二二三 .一前因Z输入投入图3.3网络因果图一般，系统是多因素间相互关联的整体，因而有许多环 节。有时，同一变量既是上一环节的后果，又是下一环节的前因，有时还会相互穿插、交替影响。，将所有关系明确后，

56、便可构成一个相互关联的多环节框团这样的总体模型 就称为网络模型，此框图也称网络图。以上两步为定性分析阶段。定性是定量的基础，只有定性准确才能搞好定量， 如果定性错了，定量就可能变成数学游戏。第三步：建立量化模型。将网络模型中各环节的前因与后果加以量化，明确它们之间的数量关系。把 网络图中所有环节的量化关系都填上，便得到量化模型。如若zi表示第1个前因，Yi表示第i个后果，两者间是比例关系，其比值为1( i，艮卩Yi/Zi=Ki,Ki为常数第四步：建立动态模型。在复杂系统中，各环节的输入、输出部分是一组时间序列数据，即fZi o(t)，t=1，2，nYi o(t)，t=1，2，n应找出它们之间随

57、时间而变化的关系，需要建立MG模型，并将模型用LPa lace关系填入框内，如：电子商务中的信任盲：1誓一1一:一-一目1一_1_1目j I;鲁已皇一目自 一一 - 电- 一I鼻目I由皇I一一丨6删=糍=熹=毒第五步：建立优化模型;动态模型反映系统的结构机制和动态特征，但不一定令人满意，即系统功能不 一定是最佳。因此需要采取措施按MG分析系统的动态品质，通过调整与修改系 统结构和参数。使系统功能尽可能达最优处理后得到的模型称为优化模型陋 圳。3.5小结本章主要是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。第四

58、章信誉报告系统的算法分析与实现通过前面章节的分析，我们知道：信息不完全，但因素明确、关系清楚、结构 已知、作用原理明了的系统是白色系统。由于信任受各种因素的影响，交易双方在 网络环境中对彼此信息了解的不够充分，因此电子商务中交易双方的信任问题就构 成一个灰色系统。4.1当前信誉报告系统的算法4.1 .1评估算法思想原始数据的处理使用味集群方法。该方法的基本思想是：将客户对关键属性的 评分同分数集中所有的分值区间相比，如果偏离超出了一定范围，则可认为该评分 无效。同时将客户相应的数据库信息做上标记，当用户所进行的无效评分超过限制 的次数时，可认为该客户为恶意客户。如果客户所做的评分有效，则接受该

59、评分， 如果客户的评分和分数集的评分最接近，则将客户并入客户集中，最后将有效的评 分以群为单位进行统计，即可得到某用户群对商家的关键属性的评分。4.1.2灰类函数1、灰类白化函数、权重矩阵设聚类实体集D=dili=1，2.，m/，关键属性集A=ahlh=1，2，.，c灰类集G=gkIk=l，2，.，r)，Ti(ah)表示实体di的关键属性ah的评分值，定义单调函数缸为灰类白化函 数，如图4 1所示，E(x咄，1)为转折点，fhk(Ti(ah):o.81表示评分值Ti(ah)属于黜灰类的可能性为0 .81。权重矩阵定义为W,详见图4.2所示，其中矩阵元素Whk=入hk/(入lk+入21( .+入

60、hk+ +入ck)，1 i m，l h e，1 k 4(o) , h(3) 4(o) , h(4。)4(0)- (0.,0,1,0) o第五步：按照灰序白化分析得出主体的关键属性对主体的信任水平的影响次 序。Zr信誉报告系统的算法分析与实现对于q =1 h(l (O) = (h(l l(O),h(l 2(0),h(l 3(o),h(1 4(0)=(0.181,0,0.4,0)max(h(1 )(0”=h(1 ) 3(o)=O.4，可得x3E1。即关键属性a3(办事效率)属于第一位。对于q =2h(2)(0) = (h(2)1(0) ,h(2) 2(0) ,h(2 ) 3(0) , h(2 )