基于复杂网络的网上商品交易行为特征研究

发布时间：2016-12-01 20:33

  本文关键词：基于复杂网络的网上商品交易行为特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

《北京邮电大学》 2015年

基于复杂网络的网上商品交易行为特征研究

姚春光  

【摘要】：随着互联网技术的进步,电子商务的网上商品交易在我国得到了非常迅速的发展,但同时也暴露出一些问题,如电子商务信用缺失严重,商家不遵守承诺,网络欺诈等频频发生。这些问题的出现严重影响了我国电子商务的发展。目前来看,信誉反馈机制已经成为电子商务健康发展的重要保证,交易双方的信用是制约网上交易的关键因素,因此研究电子商务平台上的商品交易问题具有重要的理论价值和实践意义。 实际上,网上交易过程和买卖双方信誉的建立受到诸多要素影响,不仅包括网上交易平台结构自身的复杂性,用户消费模式和商品交易评价机制也极大程度地影响了网上交易的方式。从电子商务主要依托的平台结构与特征来看,它具有明显的社会网络特性,具备复杂网络结构的特征,以此为出发点,研究网上交易平台机制成为必然。复杂网络中的小世界现象是社会学研究领域的一个重大发现,它表明：任意两个社交关系网络中的人都可以通过少量的边连接在一起,继小世界现象提出后,许多基于其特征的网络模型相继建立,如随机图模型、Albert-Barabasi(BA)模型、Watts-Strogatz(WS)模型等,为研究社会学、物理学和经济学等学科中的网络特征提供了工具支持。 因此,本文以复杂网络的时变动态模型和扩展小世界模型研究作为切入点,基于复杂网络的聚类特性,通过复杂网络模型的计算方法,对网络社区结构的发展趋势和客户网上评价观点传播模式进行统筹分析,拓展和深化电子商务中客户信任传递机理,深入研究了目前电子商务网上交易中存在的主要问题。 首先,在对已有复杂网络文献进行梳理的基础上,从理论上分析了复杂网络的一般特征。通过对复杂网络的详细剖析,将时间变化作为核心要素来测量并构建与电子商务网络特性相匹配的复杂网络模型,最后在深入分析时变复杂网络模型的基础上,联系扩展小世界模型,分析了该模型的特点与优点,形成了基于时间要素的复杂网络理论基础。 其次,基于复杂网络网上交易社区结构的研究。研究了电子商务中用户购买行为的社区属性,不同的用户通过网上交易,逐步形成稳定的社区结构,并具有一定的消费黏度。通过复杂网络的群聚特征对电子商务中的顾客群体行为特征进行研究。通过对复杂网络聚类算法的理论回顾以及不同算法之间优劣性的比较,确立分析了网上交易平台社区结构的聚类方法。在所构建的复杂网络模型的基础上,将信誉、信任、用户舆论传播等电子商务交易行为中的关键变量融入其中,建立电子商务复杂网络模型,然后通过优化已有算法对网络交易平台进行社区结构挖掘,并利用计算机软件进行模拟实验,以真实数据验证算法模型的可靠性。 再次,进行网上交易信息与评价观点传播研究。通过理论建模和仿真分析,分析了客户消费过程中信息传播形成的复杂网络,并且进一步讨论了网络社区的意见和观点具有自发组织性的特征,这是形成网络意见领袖所必须的社会基础,同时通过网络意见领袖的识别方法,讨论了通过网络结构来发现网络社区的意见领袖等内容。 最后,研究了电子商务中客户信任传递机理。分析了信任的产生和传递过程,以及建立电子商务企业客户信誉关系的重要作用；讨论了个性化推荐以及客户互动对建立信任传递机制的关键影响。在此基础上,建立了一个基于推荐的动态信任模型,通过对人类社会推荐过程的分析,研究了变量测量方法以及具体算法,利用计算机仿真软件对构建的模型进行仿真实验,实验结果从实际数据层面再次验证了本文理论分析以及模型构建的正确性,给出了一种基于人脉关系的推荐信任搜索机制,建立了一个有效的评价信任网络模型,解决了电子商务交易中有关信任传递问题难以量化的问题。 本文主要在以下几个方面做出了理论和实践贡献： 第一,基于建立个性化推荐,根据诚信原则进行推荐来研究电子商务中客户信任传递机理。解决了以下难点：单纯的以节点来分配模型的权重并不能够完全呈现出复杂网络的真实结构,因为存在购买量的不对称性与评价的个体性、购买量的大小因为时间和其他相关要素的影响而存在着程度上的差异、评价好坏的度等问题。论文在保持精确度降低较小的情况下进行具体的细节构造,用聚合推荐节点给出推荐值的方法来对推荐信任进行度量。通过对人类社会推荐过程的分析,给出了一种基于人脉关系的推荐信任搜索机制,确定每个推荐节点给出推荐值的可信度,取得了较好的效果。 第二,分析了电子商务中网上交易信息与评价观点传播模式。构建了虚拟社区和元胞空间相对应的矩阵模型,倾向度转化原则的有效实施很好的解决了网络意见的溢出问题,即为了规避误差而对整个网上消费者的评价信息进行统计整理,划分相应的比值和程度,论文在倾向度转化方面采取了上、中、下的取值锁定方式,成功的用公式和溢出函数解决了这个阻碍。在此基础上,描述了客户观点随时间变化而变化的网络消费体验与评价的形成过程,建立观点传播和评价产生的动态演化过程模型。该模型在反映网上交易网络中观点的传播和消费体验与评价形成过程方面准确有效,能够真实地反映现实中的网络交易过程。 第三,通过优化已有算法对网络交易平台进行社区结构挖掘,在明确了构建网上交易平台的复杂内容和问题后,研究也针对此提出了相应的模型解决方案。首先针对拓扑结构而采用优先增长假设,根据已知数据设定优先增长方案,从而简化拓扑结构,寻找到了关键的节点；其次,针对信息选择与扩散发挥传播免疫机制的重要作用,通过正面和负面的消息与评价内容来分析信息选择的整体趋向；最后,用计算机软件模拟技术进行实验,以真实数据验证算法模型的可靠性,深入探讨网上交易用户之间信息沟通和关系的影响与作用。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F713.36
【目录】：

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本文编号：201284