移動(dòng)通信技術(shù)與可信支付技術(shù)下的o2o電子商務(wù)聲譽(yù)計(jì)算模型

1商家的聲譽(yù)管理線下商業(yè)運(yùn)營(yíng)是一種采用高速移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和可靠的電子支付技術(shù)的新電子商務(wù)模式，集在線營(yíng)銷、在線配送、電子支付、線下當(dāng)?shù)叵M(fèi)、體驗(yàn)反饋等于一體的新電子商務(wù)模式。它是本地服務(wù)行業(yè)利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的科技成果,為自己的發(fā)展注入強(qiáng)大活力的成功嘗試。O2O概念自Alex已有的研究表明,客觀、真實(shí)的商家聲譽(yù)能夠有效獲得客戶的信任,是買賣雙方進(jìn)行長(zhǎng)期交易的重要前提目前尚未見到O2O相關(guān)的聲譽(yù)管理研究,現(xiàn)有的O2O平臺(tái)的聲譽(yù)管理存在以下不足:(1)照搬已有B2C、C2C、P2P模式的聲譽(yù)管理方法,忽視了O2O本身的特點(diǎn)和本地服務(wù)業(yè)的特殊情況。(2)商家的聲譽(yù)采用離散數(shù)據(jù)表達(dá),計(jì)算過程采用累計(jì)平均的方式進(jìn)行,不能準(zhǔn)確表達(dá)商家的聲譽(yù)。如百度糯米就采用簡(jiǎn)單的好、中、差(對(duì)應(yīng)為1、0、-1表示)評(píng)分,這種方式雖然計(jì)算簡(jiǎn)單,但對(duì)于客戶的參考作用卻有限,也無法解決聲譽(yù)共謀、聯(lián)合欺詐等問題。(3)忽視了商家的運(yùn)營(yíng)時(shí)間和客流量這些基本的客觀數(shù)據(jù)。對(duì)于服務(wù)行業(yè),商家的運(yùn)營(yíng)時(shí)間和客流量往往是其服務(wù)質(zhì)量的重要體現(xiàn),忽視這些因素得到的商家聲譽(yù),顯然是具有很大缺陷的。(4)未考慮交易客戶的地域情況、消費(fèi)金額等因素。對(duì)于本地服務(wù)行業(yè),商家的地域距離往往是客戶選擇是否與其交易的重要因素,客戶一般不會(huì)和距離很遠(yuǎn)的商家進(jìn)行交易。2商家的聲譽(yù)計(jì)算從目前的研究來看,電子商務(wù)的聲譽(yù)系統(tǒng)研究主要集中在以下幾個(gè)領(lǐng)域:P2P環(huán)境下的聲譽(yù)評(píng)估模型、B2C電子商務(wù)中的聲譽(yù)評(píng)價(jià)機(jī)制和C2C電子商務(wù)中的聲譽(yù)評(píng)價(jià)機(jī)制。其主要基于節(jié)點(diǎn)的反饋信息、交易時(shí)間和交易次數(shù)等參數(shù)進(jìn)行聲譽(yù)計(jì)算,具有一定的效果,是針對(duì)線上商家聲譽(yù)的計(jì)算模型在O2O商務(wù)的信任研究方面,MinLiang等通過分析現(xiàn)有研究方法和平臺(tái)應(yīng)用存在的不足,本文將商家的運(yùn)營(yíng)時(shí)間、客流量、客戶的地域距離、價(jià)格偏離度等因素引入商家聲譽(yù)的計(jì)算范疇,提出了一種適合O2O商務(wù)的聲譽(yù)計(jì)算模型ES-Rep。該聲譽(yù)模型能夠真實(shí)反映商家服務(wù)質(zhì)量,有效抑制客戶的惡意評(píng)價(jià)作用和欺詐行為,促進(jìn)商家和客戶進(jìn)行誠(chéng)信交易。3esrep評(píng)估模型3.1商家服務(wù)ratch定義1聲譽(yù)R:客戶C(Customer)與O2O商家S(Seller)交易結(jié)束后,根據(jù)商家S所提供服務(wù)的質(zhì)量,對(duì)商家服務(wù)的一種體驗(yàn)性評(píng)價(jià)(Rating)。它反映的是客戶C的個(gè)人感受,具有一定的主觀性。為了更加精確地區(qū)分滿意度,論文采用連續(xù)數(shù)據(jù)來表示聲譽(yù),聲譽(yù)R∈[0,1],0表示完全不滿意,1表示完全滿意。根據(jù)式(1)對(duì)應(yīng)為五個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)。定義2初始聲譽(yù)R定義3商家服務(wù)聲譽(yù)R定義4商家實(shí)體聲譽(yù)R定義5商家綜合聲譽(yù)R定義6信任閾值O3.2商家s的綜合聲譽(yù)rESRep聲譽(yù)模型的工作流程如圖1所示?？蛻鬋準(zhǔn)備和商家S進(jìn)行交易前,要先查詢商家S的綜合聲譽(yù)R根據(jù)ESRep模型,商家S的服務(wù)聲譽(yù)R3.3商家的瞳認(rèn)值商家的實(shí)體聲譽(yù)R定義7商家的運(yùn)營(yíng)時(shí)間T對(duì)于O2O的商家來講,主要是從事本地服務(wù)業(yè)。而服務(wù)業(yè)的運(yùn)營(yíng)時(shí)間長(zhǎng)度,是其服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)重要反映因素。定義8商家的運(yùn)營(yíng)時(shí)間影響因子τ:商家運(yùn)營(yíng)時(shí)間在商家實(shí)體聲譽(yù)R當(dāng)T定義9商家的近期平均客流量CP可以設(shè)置為一個(gè)星期的長(zhǎng)度,也可由用戶設(shè)定,以避免取單獨(dú)某個(gè)天數(shù)的客流量造成失衡,C定義10商家的客流量影響因子ρ:商家的客流量在商家實(shí)體聲譽(yù)RC計(jì)算商家的實(shí)體聲譽(yù)R其中,α+β=1,0≤α≤1,0≤β≤1。α和β的值由用戶根據(jù)行業(yè)類型不同自行設(shè)定,也可以由系統(tǒng)設(shè)定為默認(rèn)值。通常情況下,β>α,因?yàn)閷?duì)于客戶來講,近期的客流量往往更能反映商家的服務(wù)質(zhì)量變化情況。在最初的商家經(jīng)營(yíng)時(shí)期,其τ值較小,而后逐漸趨于1,使得商家運(yùn)營(yíng)時(shí)間的權(quán)重逐漸增加。3.4地域距離d的確定在ESRep聲譽(yù)計(jì)算模型中,商家的服務(wù)聲譽(yù)R定義11客戶的地域距離D其中,C在計(jì)算地域距離系數(shù)ε時(shí),以商家坐標(biāo)為中心,地域距離D定義12客戶消費(fèi)金額偏離度δ:當(dāng)前客戶消費(fèi)的金額F與商家的平均客戶消費(fèi)金額通常O2O服務(wù)消費(fèi)中,商家的平均消費(fèi)金額用戶評(píng)價(jià)R的加權(quán)計(jì)算方法如下:通過地域距離系數(shù)ε、δ這兩項(xiàng)參數(shù)的限制,使典型服務(wù)消費(fèi)者、距離商家近的消費(fèi)者評(píng)價(jià)權(quán)重提高,而降低那些希望通過小額欺詐或高額交易欺詐的客戶評(píng)價(jià)權(quán)重,有效防止客戶惡意評(píng)價(jià)的影響。商家服務(wù)聲譽(yù)R其中,R3.5r公司的全面聲譽(yù)獲得了商家的實(shí)體聲譽(yù)R當(dāng)商家初次進(jìn)入系統(tǒng),尚未產(chǎn)生任何交易時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為其分配一個(gè)綜合聲譽(yù)值R4運(yùn)營(yíng)時(shí)間節(jié)點(diǎn)分布本節(jié)通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)ESRep聲譽(yù)模型進(jìn)行有效性分析,并與其他聲譽(yù)模型進(jìn)行性能對(duì)比分析。整個(gè)實(shí)驗(yàn)采用Java程序編制,模擬O2O商家與客戶的交易過程。主要實(shí)驗(yàn)參數(shù)如下。(1)節(jié)點(diǎn)類型:分為Seller節(jié)點(diǎn)和Customer節(jié)點(diǎn),Customer節(jié)點(diǎn)和Seller節(jié)點(diǎn)的地理位置實(shí)現(xiàn)隨機(jī)分布,D(2)節(jié)點(diǎn)數(shù)量:設(shè)置20個(gè)Seller節(jié)點(diǎn),200個(gè)Customer節(jié)點(diǎn)。Customer節(jié)點(diǎn)只和Seller節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交易,交易結(jié)束后,Customer節(jié)點(diǎn)根據(jù)接受服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。(3)時(shí)間參數(shù):時(shí)間周期P設(shè)置為7天,對(duì)應(yīng)為一個(gè)星期。服務(wù)提供方的運(yùn)營(yíng)時(shí)間計(jì)量單位為年,影響因子τ的參數(shù)N設(shè)置為1。(4)交易規(guī)則:Seller節(jié)點(diǎn)的初始聲譽(yù)R(5)商家服務(wù)質(zhì)量:根據(jù)商家提供的服務(wù)質(zhì)量,將其劃分為terrible、bad、normal、good、wonderful共5種服務(wù)質(zhì)量的商家,對(duì)應(yīng)于式(1)所述的評(píng)價(jià)區(qū)間。4.1服務(wù)提供方聲譽(yù)本實(shí)驗(yàn)主要考察ESRep聲譽(yù)模型的有效性。在商家最初進(jìn)入系統(tǒng)時(shí),以及商家的服務(wù)質(zhì)量發(fā)生變化時(shí),檢驗(yàn)該模型能否有效反映商家的聲譽(yù)變化情況,同時(shí)也對(duì)其應(yīng)對(duì)聲譽(yù)詆毀的能力進(jìn)行檢驗(yàn)。圖2顯示了商家初次進(jìn)入O2O系統(tǒng),運(yùn)營(yíng)了10個(gè)時(shí)間周期后的聲譽(yù)變化情況。可以看出,wonderful服務(wù)商家的聲譽(yù)是一條增長(zhǎng)較快,然后在0.9左右趨于平穩(wěn)的聲譽(yù)曲線。商家的初始聲譽(yù)為0.6,隨著交易周期的增加,由于商家提供的是wonderful服務(wù),因此其客戶評(píng)價(jià)始終維持在(0.8,1.0]的水平,進(jìn)而可以得到一個(gè)較好的服務(wù)聲譽(yù),促使綜合聲譽(yù)值的提高,以此帶動(dòng)更多的客戶參與交易,提高客流量,使得實(shí)體聲譽(yù)值增加,最后促使綜合聲譽(yù)維持在一個(gè)比較高的狀態(tài)。而對(duì)于normal服務(wù)質(zhì)量商家,在最初的5個(gè)周期內(nèi),商家的聲譽(yù)處于下降狀態(tài),這是因?yàn)橄到y(tǒng)賦予的初始聲譽(yù)高于商家的服務(wù)水平,拉高了商家的聲譽(yù)值,但在用戶的真實(shí)評(píng)價(jià)始終處于低于0.6的水平,使得商家的聲譽(yù)不斷下降,但過了5個(gè)周期,由于商家實(shí)體聲譽(yù)的作用,其聲譽(yù)開始不斷趨于平穩(wěn),最終維持在0.51左右的水平。而對(duì)于提供bad服務(wù)商家,其得到的評(píng)價(jià)會(huì)處于(0.2,0.4]的水平,使得其服務(wù)聲譽(yù)不斷下降,但由于系統(tǒng)賦予的最初聲譽(yù)為0.6,因此商家的綜合聲譽(yù)并沒有直接下降為0,當(dāng)商家的綜合聲譽(yù)低于客戶的信任閾值0.5時(shí),不再有交易產(chǎn)生,商家的綜合聲譽(yù)處于急劇下降狀態(tài),最后降為0。相比較terrible服務(wù)商家的聲譽(yù),則下降得更為明顯迅速。從圖2的對(duì)比可以看出,本文的聲譽(yù)模型是和服務(wù)業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況相符合,一個(gè)bad服務(wù)商家在營(yíng)業(yè)后,并不會(huì)馬上倒閉,而是在運(yùn)營(yíng)一段時(shí)間后,其口碑趨于越來越差,以致無法正常運(yùn)營(yíng)下去。而提供wonderful服務(wù)商家,也只有在經(jīng)營(yíng)了一段時(shí)間后,其服務(wù)才可以得到客戶的稱贊,形成自己的口碑,聲譽(yù)才會(huì)不斷地累計(jì)增加。根據(jù)圖2可以看出,根據(jù)本模型的計(jì)算結(jié)果,bad和terrible服務(wù)質(zhì)量的商家是無法長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)下去的。而對(duì)于normal服務(wù)商家,其經(jīng)營(yíng)下去的狀態(tài)不太穩(wěn)定,隨時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)倒閉的情況。作為服務(wù)行業(yè),經(jīng)常會(huì)面臨優(yōu)秀服務(wù)人才的流失,管理水平的下降等不確定因素,從而導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降。我們假設(shè)商家的服務(wù)質(zhì)量逐步降低為原來服務(wù)質(zhì)量的60%。在圖3的實(shí)驗(yàn)中,我們?cè)O(shè)定的商家為具有3年運(yùn)營(yíng)時(shí)間的wonderful服務(wù)商家、good服務(wù)商家和normal服務(wù)商家。從圖3可以看出,當(dāng)wonderful服務(wù)提供方發(fā)生服務(wù)質(zhì)量變化,服務(wù)提供方的聲譽(yù)表現(xiàn)出了一定程度的下滑,這是因?yàn)樵谟?jì)算服務(wù)提供方的服務(wù)質(zhì)量時(shí),客戶的評(píng)價(jià)時(shí)間越近,權(quán)重越大,進(jìn)一步影響服務(wù)提供方的綜合聲譽(yù),而綜合聲譽(yù)的下降,又會(huì)降低交易成功的概率,使客流量進(jìn)一步降低,如此循環(huán),最后聲譽(yù)值在0.73左右下降趨勢(shì)變得更加平緩,這是因?yàn)樯碳业倪\(yùn)營(yíng)時(shí)間起到了一定的緩沖作用,隨著測(cè)試周期的增長(zhǎng),能夠?qū)⒎?wù)提供方的聲譽(yù)如實(shí)地反映出來。而對(duì)于good服務(wù)提供方,在聲譽(yù)值從0.71至0.5時(shí),其聲譽(yù)下降的較為平滑,但仍然比wonderful服務(wù)提供方的聲譽(yù)值下降更快,雖然有服務(wù)提供方的實(shí)體聲譽(yù)的平衡作用,但因?yàn)槠淇土髁勘旧砘鶖?shù)較小,細(xì)微的下降都會(huì)產(chǎn)生更加明顯的趨勢(shì)。相對(duì)而言,因?yàn)閚ormal服務(wù)提供方的聲譽(yù)本身就在0.52左右徘徊,所以當(dāng)期服務(wù)質(zhì)量下降,聲譽(yù)值很快便跌于0.5以下,不再有交易產(chǎn)生,快速趨向于0.1。圖3所反映的服務(wù)提供方聲譽(yù)與現(xiàn)實(shí)情況是吻合的,具有wonderful服務(wù)的服務(wù)提供方,其口碑效益會(huì)給其帶來一定的優(yōu)勢(shì),即使其服務(wù)質(zhì)量下降,也不會(huì)立刻對(duì)其聲譽(yù)產(chǎn)生很大的損害。對(duì)于normal服務(wù)提供方,抗風(fēng)險(xiǎn)能力最差,在服務(wù)質(zhì)量下降的情況下,很容易面臨倒閉的危險(xiǎn)。而對(duì)于good服務(wù)提供方,其抗風(fēng)險(xiǎn)能力則介于兩者之間,可以維持一定的時(shí)間周期。圖4的實(shí)驗(yàn)中,客戶中50%為誠(chéng)信客戶,如實(shí)給予反饋評(píng)價(jià),50%的客戶為惡意客戶,惡意用戶隨機(jī)選擇商家進(jìn)行交易,并給出最低負(fù)面評(píng)價(jià);商家為具有3年運(yùn)營(yíng)時(shí)間的wonderful服務(wù)商家、good服務(wù)商家和normal服務(wù)商家?？梢钥吹?good服務(wù)商家遭遇到惡意詆毀行為后,其聲譽(yù)從0.71開始至0.5是一個(gè)下降較為平緩的過程,因?yàn)樽畛鯋阂庥脩暨M(jìn)行聯(lián)合詆毀商家的時(shí)候,由于商家的經(jīng)營(yíng)時(shí)間較長(zhǎng),其實(shí)體聲譽(yù)能夠起到一定的平衡作用,這時(shí)商家的聲譽(yù)下降得較為緩慢;而當(dāng)聲譽(yù)詆毀超過6個(gè)周期后,商家的聲譽(yù)低于0.5時(shí),由于不再有交易產(chǎn)生,客流量值為0,商家的聲譽(yù)下降劇烈,但聲譽(yù)在0.1左右時(shí),商家的聲譽(yù)下降趨于平穩(wěn),這是因?yàn)樯碳业膶?shí)體聲譽(yù)仍然發(fā)生作用,使得整個(gè)聲譽(yù)不會(huì)為0。相比之下,normal商家的聲譽(yù)下降,則更為明顯。表現(xiàn)很穩(wěn)定的是wonderful商家的聲譽(yù),因?yàn)閷⑸碳业倪\(yùn)營(yíng)時(shí)間計(jì)入了商家的實(shí)體聲譽(yù),而客戶的評(píng)價(jià)則受到地域距離、客戶消費(fèi)金額偏離度兩個(gè)因素的制約,客戶的地域距離與商家的地理位置過遠(yuǎn)、客戶消費(fèi)金額偏離度過大的客戶評(píng)價(jià),產(chǎn)生的作用都很小,能夠抵消相當(dāng)一部分的惡意評(píng)價(jià),從而使商家的綜合聲譽(yù)維持在一個(gè)較好的水平。通過圖4可以看出,在聲譽(yù)詆毀的作用之下,normal商家的抗攻擊能力相對(duì)較弱,good商家的抗攻擊能力相對(duì)較強(qiáng),能夠抵御住6個(gè)周期的攻擊,wonderful商家所受影響則最小,能夠繼續(xù)維持下去。4.2電子商務(wù)商家的選擇本實(shí)驗(yàn)主要考察ESRep聲譽(yù)模型與其他同類聲譽(yù)模型的性能對(duì)比情況。為了驗(yàn)證論文提出的ESRep聲譽(yù)模型的穩(wěn)定性和有效性,本文與文獻(xiàn)[13]的Avg模型以及文獻(xiàn)我們定義聲譽(yù)計(jì)算誤差RCE(ReputationComputeError)為商家在當(dāng)前環(huán)境下的聲譽(yù)與同一商家在誠(chéng)信交易環(huán)境下聲譽(yù)的比值。比值越接近1,說明聲譽(yù)計(jì)算誤差越小。通過聲譽(yù)計(jì)算誤差來進(jìn)行這三個(gè)模型的性能對(duì)比。由于大部分O2O商家為本地服務(wù)商家,主要依靠服務(wù)質(zhì)量生存,不存在其他電子商務(wù)商家類似的欺詐行為。為了方便對(duì)比,我們將本文模型的good、wonderful服務(wù)商家對(duì)應(yīng)于Avg、C2CRep模型的誠(chéng)信賣家節(jié)點(diǎn),normal服務(wù)商家因?yàn)槠浞?wù)質(zhì)量存在波動(dòng)情況,將其對(duì)應(yīng)于Avg、C2CRep模型的震蕩服務(wù)節(jié)點(diǎn)。圖5的實(shí)驗(yàn)中,商家為誠(chéng)信商家,而客戶節(jié)點(diǎn)中50%的客戶為惡意客戶。從圖5中可以看出,對(duì)于誠(chéng)信商家,本文的ESRep模型具有最好的精度,這是因?yàn)樵谟?jì)算商家聲譽(yù)時(shí),由于商家具備了3年運(yùn)營(yíng)時(shí)間,其實(shí)體聲譽(yù)能夠?qū)阂庠u(píng)價(jià)產(chǎn)生一定的緩沖作用,而且,服務(wù)聲譽(yù)的計(jì)算將價(jià)格偏離度、距離因素考慮進(jìn)來,也使一些惡意節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)產(chǎn)生的影響較小。而Avg模型因?yàn)椴捎玫?jì)算的方式,現(xiàn)有的聲譽(yù)評(píng)價(jià)會(huì)逐漸增加其在節(jié)點(diǎn)聲譽(yù)中的權(quán)重,因此下降較為平緩。C2CRep模型則由于設(shè)置了社區(qū)最高聲譽(yù)等級(jí)HM作為計(jì)算因子,當(dāng)HM值下降的情況下,會(huì)造成整個(gè)聲譽(yù)系統(tǒng)的數(shù)值下降,所以其下降最為明顯。在圖6的實(shí)驗(yàn)中,ESRep模型震蕩較為劇烈,在4個(gè)周期之前,具備一定的下降趨勢(shì),而到了4~7周之間,則震蕩較為劇烈,這是由于部分震蕩商家在4周以后的聲譽(yù)低于用戶的信任閾值,導(dǎo)致無交易產(chǎn)生,而使得其整體聲譽(yù)受影響劇烈。但是,到了第7個(gè)周期以后,由于商家的聲譽(yù)趨于穩(wěn)定,整個(gè)聲譽(yù)計(jì)算誤差有所回調(diào),后期的精確度反而高于另外兩個(gè)模型。相對(duì)于Avg模型的較為平緩的下降曲線,C2CRep模型由于其共謀因子T的存在,導(dǎo)致震蕩節(jié)點(diǎn)的后期的交易下降,從而使其節(jié)點(diǎn)的聲譽(yù)在第6周后下降得更為劇烈。5商家的綜合聲譽(yù)本文提出了O2O商務(wù)下的ESRep聲譽(yù)模型,綜合考慮了商家本地服務(wù)業(yè)的特性,