基于D-S证据理论的C2C电子商务信任评价模型研究

发布时间：2020-07-12 18:46

【摘要】：近年来我国电子商务产业得到了迅速的发展,广大消费者也切实感受到了不出门即可轻松在网上购买所需要商品的便利。在带来消费、购物便利的同时网络购物也隐藏着许多的安全隐患和威胁,由于互联网用户之间信息的不对称、用户的匿名性带来的信任问题、网络本身存在的安全性等问题的存在,预示着我国C2C电子商务的发展道路并不平坦,消费者购物过程中面对的对商家的信任问题亟待解决。因此,在C2C电子商务的技术研究领域中如何构建一套高效、可靠的电子商务平台购物信任评价模型以帮助交易对象之间获取可靠地信任信息仍是一个热点。本文首先对现有的信任评价模型进行了分析与总结,结合C2C电子商务系统中的具体交易环境,提出了基于D-S证据理论的动态信任评价模型。其次针对原始模型中合成规则的缺陷问题,采取对证据理论进行改进,对冲突概率重新分配并且引入权重系数的方式,优化了原始D-S证据的合成规则。优化后的证据理论合成规则能够有效提高证据合成的合理性与可靠性,将优化的证据理论运用到C2C电子商务评价系统的模型中,构建了一套新的C2C电子商务动态评价信任模型。本文将构建的动态信任模型中的信任度分为三种:直接信任度、间接信任度和综合信任度,直接信任度来自根据证据理论的基本概率分配函数计算用户之间直接交互的历史数据得到的,间接信任度借助改进的证据理论合成规则融合来自多个用户的推荐证据信息得来的,综合信任度在给直接信任度和间接信任度分配权重因子得到的,用户间能否成功交易取决于综合信任度的高低。本文模型在计算信任度时,充分考虑了信任的时间衰减性,并设置了时间衰减函数来修正信任值,保证了模型的动态性。基于D-S证据理论建立的动态信任评价模型的信任值是一个对各个命题支持的比例列表,相比传统信任模型中简单的数值比较本文模型是根据对命题的支持强度的比例列表而定的,所得到的信任度表示方式和判别方式将更加全面、更加灵活的考虑用户的实际交易情况。本文设置了对比本文模型与传统信任模型判别用户信任值的仿真实验,通过对生成的数据图像分析表明本文模型能有效地评估用户的信任度、识别和隔离恶意用户,在恶意用户不同的交易行为中高效的辨别用户在网上的交易情况,计算出用户信任值,通过验证实验表明本文提出模型能够有效应用于C2C电子商务购物系统中。
【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.6;F224

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本文编号：2752348