基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型探究

王金良（廣東科技學院管理系 廣東東莞 523083）

引言及文獻概述

電子商務作為跟隨網絡共同成長的商務形式，在電子商務進程中歷經從B2B、B2C等現有C/S方式后，過渡到P2P電子商務模式（吳慶田，2016）。在整個P2P電子商務體系中，貿易雙方既為買方又為賣方。當前我國主流電子貿易企業如淘寶、易趣、亞馬遜等均開通了企業P2P電子貿易系統（劉景艷，2016），統計信息表明，P2P電子貿易系統的成交數額不斷攀升。學術領域給出的信任監管機制往往針對分布化體系，該體系容易被惡意襲擊（趙虹茜，2016），盡管很多學者提供了處理方案，但該狀況很難根除。本文設計基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型，能夠隨時獲取惡意攻擊，并規避惡意計算機操作，能夠有效提高基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型的準確程度、信任結果測算方式以及抗襲擊能力（郭彬，2016）。

國內外學者對P2P信任機制展開了大量研究，美國學者Marsh根據社會學體系和心理學體系獲取信任機制各個方向，帶入大量變量，使得整個模型太過復雜，在現有的P2P電子貿易模式中很難實現；Beth則很早開始探究分布化信任測算模式，并在信任定量化的基礎上，把信任劃分為直接信任機制和推薦化信任機制，研究了信任測算和合成機制；Rahman則在P2P信任體系下引出peerTrust信任機制，并將貿易滿意程度、貿易整體數目、可信度回饋、貿易前后參量、社區前后參量帶入，給出信任程度測算解析式如下：

式中，U（v）為時間節點v和全部節點的貿易數目，Sa（v，i）是節點v的第i次貿易目標，Em（v，i）代表節點v從節點Sa（v，i）處獲得對第i次貿易的歸一化滿意度，Kx（Sa（v，i））表述節點Sa（v，i）的回饋信任程度，Sx（v，i）是節點v完成第i次貿易的上下文參量，Sq（v）是節點v的社區上下文參量，α與β表述綜合評判參量。

國內學者侯亞軍（2016）給出一種在概率統籌方案下的信任度評判體系，該體系能夠防止設定欺詐以及不誠信推薦帶來的威脅，尤其是繁雜的協同化方式帶來的欺詐式襲擊；馮一綱（2016）則在改進D-S機理下設置信任模型，綜合了匯聚推薦數據處理的不確定性和強制組合矛盾推薦體系帶來的性能降低狀況；繆苗（2017）則給出一種在Gossip機制下的信任迅速結合機制，提升整體模型功能，該方式處理了信任表達、信任迅速融合狀況。但上述信任機制均未和P2P電子貿易的現行雙層拓撲模式融合，而是在限定范圍內完成合謀、振蕩機制防范。

P2P電子商務和信任機制概述

（一）電子商務

我國電子商務發展現狀。根據我國2017年2月發布的CNNIC網絡發展數據統計信息，截至2016年，國內手機終端的網民數目達到7.012億人，增長速度連續三年高于10%，2016年度網民網絡支付比例從58.9%增加到69.2%。各類網民以及網絡應用數目不斷增加，商務類網絡應用明顯，網絡商務和網銀使用者數量增長率均為18.2%。選擇網絡購物的網民數增長12.5%，伴隨中小型公司電子貿易和網絡銷售業務的常態化，電子貿易市場主體不斷增長。圖1為2009-2016年網絡購物用戶規模對照。

網絡貿易使用者數目和購物應用率增長，展現了電子商務的進展模式。此外，我國網絡貿易規模也持續增長，圖2為2009-2016年我國網絡貿易規模。國內電子商務發展形勢預判。CNNIC網絡發展數據統計信息表明，國內電子商務消費總量迅速增長。電子貿易、網絡規模迅速增長是推動網民消費的重要因素，電子商務市場整體狀態處于騰飛階段。此外，大眾網絡消費方式將不僅是傳統網絡購物，而是向多元化轉變，2009-2016年整體消費模型和預期如圖3所示。

（二）P2P電子商務

在P2P模式下完成電子商務貿易劃分為三個階段：獲取貿易目標、互相驗證和貿易，上述三個階段能夠在混合化P2P網絡模式下完成。本文給出的信任機制即針對混合化P2P電子商務。P2P網絡貿易除去電子商務共性風險外，其自身狀況也常引發一些貿易風險，如節點的自私特點、匿名特點以及身份的隨意特征，并且根據不同需要進行劃分（施穎，2017）。

基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型設計

（一）P2P電子商務各身份節點貿易動作分析

P2P電子商務貿易體系中包含三種身份：單純的買家身份，即僅參與買入操作；單純的賣家身份，即僅參與賣出操作；買賣貿易合體，即同時參與買入和賣出操作。現有節點間由于貿易構建網絡關聯，進而給出評判，并依據自身貿易經驗和貿易同伴推薦制定決策。P2P各身份節點貿易動作如圖4所示。

（二）局部聲譽測算模型設計

局部聲譽測算作用因子。局部聲譽機制即依據節點間現有的貿易記錄，測算一個節點對應另外一個節點的信任程度（張輝，2017）。節點現有的局部聲譽機制主要依據另外一個節點對此節點的歷史貿易操作進行評判。

局部聲譽測算模型設計。本文將T0用作信任的初始時刻，nV是T0時刻后買入用戶節點i向賣出用戶節點j的貿易成果數目，N為i全部買入次數，MV是貿易數額，tV、mV與UV表述T0時刻后，i和j的第l次貿易時刻、貿易數額和i以買家身份對賣家的貿易評判。σV反饋貿易時刻對賣家局部聲譽作用，也反饋貿易數額對賣家的局部聲譽作用。LV則為j關于i的賣家局部聲譽，初始時刻的賣家局部聲譽LV設定為0.6，則其定義模型如下：

若i向j買入貿易數目在全部購買經驗中和節點j的貿易數目相對其他買家而言越多，則i對j越發信賴；此外，i和j進行貿易時的數額比例大，則說明i對j信賴：

表1 P2P電子商務模擬基準參量

圖1 2009-2016年網絡購物用戶規模對照

圖2 2009-2016年我國網絡貿易規模

圖3 2009-2016年整體消費模型和預期

圖4 P2P各身份節點貿易動作

圖5 全局聲譽機制的構成

εVi,j表述i和j中間完成k次貿易之后，評判UV在局部聲譽模型LV中占據的比例，而SV則反饋時間因子對賣家聲譽的作用。SV和mV為衰減之后的貿易數額，σV則結合了時間因子和貿易權重因子。

（三）全局聲譽測算模型設計

全局聲譽測算作用因子。賣家的全局聲譽和以下作用因子相關：j的相鄰節點數目，當該節點的相鄰節點數目較多時，其鄰接節點的惡意操作對整體聲譽機制引發的作用較小；j的賣家鄰接節點和j的貿易數額，數額越高則評判權重因子越大，其貿易額主要指j的賣家鄰接節點和j發生的貿易數額；j為賣家鄰接節點的買推薦信任程度，賣家鄰接節點的買推薦信任度越高，則評判越發可信，反之則不可信；j的賣家鄰接節點給出針對j的評判，好的評判能夠提升全局信譽度，而差的評判則降低信譽度。整體模型中，賣全局聲譽的測算模型則是j相較于賣家鄰接節點的全局聲譽。

全局聲譽測算模型設計。依照j的賣家鄰接節點對j的評判能夠測算j的賣全局聲譽初始結果，進而根據賣節點數目以及貿易數額對賣全局聲譽初始結果完成更正，表明對全局聲譽的作用。設置jV1，jV2，…，jVm為j的全部賣家鄰接節點，CCjv1，CCjv2，…，CCjvn是節點j的賣相鄰節點的買推薦可信任度，LVjv1，LVjv2，…，LVjvn是j對應于各個賣相鄰節點的賣局部聲譽，而MVjv1，MVjv2，…，MVjvn是j的各個相鄰節點和j產生購買需求的貿易數額。j的賣全局聲譽機制給定如下：

式中，Ψ（mV，MV）為調節解析式，主要實現j的賣家鄰接節點數量和貿易數額對j全局聲譽的作用，即參與評判的j相鄰賣節點數量越多，貿易數額越高，則j的賣全局聲譽和真實值越相近；否則，由于參與評判的節點j的賣家鄰接節點數量減少，而降低節點j的賣全局聲譽結果，則函數符合下式：

從節點j相對賣家鄰接節點出發測算的賣全局聲譽初始結果，其測算方案如下：

pS是LSjvij，完成j參量測算的全局聲譽初始結果占據權值，該值和j的賣鄰接點產生的貿易操作相關，即jV和j之間的購買貿易數額越高，則jV給賣家的評判結果越好，則j關于jSj的局部聲譽值得信賴。圖5為全局聲譽機制的構成。

（四）聲譽機制下貿易信任度整體測算模型

買家i對賣家的信任程度TVij是衡量i是否愿意和j完成貿易的關鍵因子，而賣家j對買家i的信任度TCji則衡量i是否期待和i完成貿易（劉家悅，2017）。由于賣信任程度TVij和買信任程度即為整個模型需要獲取的最終結果，下文從局部聲譽和全局聲譽機制入手進行分析。

圖6 基于聲譽機制的貿易信任度整體思路

圖7 僅有誠實評判狀態下局部聲譽機制變化模型

圖8 僅有誠實評判狀態下全局聲譽機制變化模型

圖9 多種混合評判狀態下局部聲譽機制變化模型

圖10 多種混合評判狀態下全局聲譽機制變化模型

下文給出從i到j完成的貿易模式，其中，i是買家，j是賣家，基于聲譽機制的貿易信任度整體思路如圖6所示。

基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型仿真實驗分析

（一）實驗概述

為檢驗基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型的有效性和準確性，下文給出實驗仿真方案。本文選取Matlab12a完成P2P電子商務仿真體系的搭建，虛擬P2P電子商務中的節點貿易狀態。并將賣家服務設定為誠實服務、不誠實服務、隨機改變和動蕩服務集中模式。誠實服務即貿易過程中的服務是可信度高的，不誠實服務即在貿易過程中提供了不誠信的服務，隨機服務則指服務中的誠實和不誠實沒有概率可循，而動蕩服務則指可信和不可信服務交替轉變。而買家對賣家的評判也可劃分為：誠實評判、合謀評判、夸張評判和惡意評判。

（二）參量設定

本文設定的P2P電子商務模擬基準參量如表1所示。

（三）聲譽機制下的P2P電子商務信任有效性

為校驗整體模型中的全局聲譽和局部聲譽的準確特點，當整個實驗模型中僅設置誠實評判時，則實驗結果如圖7和圖8所示，從局部聲譽機制的變化趨向能夠得到：誠實服務的局部聲譽迅速收斂到給定結果，而隨機改變和動蕩服務則由于相關參量的不同展現出不同的變換狀態。由全局聲譽的變換模式可知，其結果能夠從不同的服務類型被劃分，并且全局比局部聲譽機制收斂更迅速、穩定性高。全局是結合全部節點給出的意見，不誠實評判的個體對全局聲譽作用較小。若整個實驗模型中設置誠實評判、合謀評判、夸張評判和惡意評判，比值為80%、12%、5%和3%，則實驗結果如圖9和圖10所示，局部聲譽機制出現震蕩，但評判模型仍然能夠劃分服務質量，并迅速收斂。

上文的實驗結果表明，本文設計的基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型能夠較為準確地給出P2P電子商務過程中，誠實評判和存在不良評判因子對服務機制的影響，能夠預判信任模型狀態。

結論與展望

（一）結論

本文首先給出P2P電子商務和信任機制分析，探究電子商務在我國電子商務的發展現狀，并給出國內電子商務發展形勢預判，進而分析了P2P網絡拓撲模式，包含集中化P2P網絡構造、完全分布化和完全分布化非結構P2P網絡構造以及混合化P2P網絡模式。進而給出基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型設計，包含P2P電子商務各身份節點貿易動作分析、局部聲譽測算模型設計、作用因子以及全局聲譽測算模型設計和作用因子，并分析了基于聲譽機制的貿易信任度整體測算模型。最后給出基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型仿真實驗分析，完成參量設定和聲譽機制的P2P電子商務信任模型有效性解析。實驗結果表明，基于聲譽機制的P2P電子商務信任模型能夠有效展現在良性和惡性參量影響下的聲譽機制變化。

（二）展望

第一，帶入懲罰參量，使信譽因子的降低速度增快，分析對不良電子貿易的懲罰狀況，并引入迭代重復模型，如博弈模型架構。第二，研究在P2P電子商務狀態下的供給模式，探討整個模型應對惡性不良電子貿易動作的機制，分析數據時將信息實現實時化歸類。在整個實驗中通過信任區間和時間衰減參量分析使用者的信任模式，后續實驗需要進一步將時間衰減參量、置信因子等部分設定為隨機的。第三，探究對抗P2P電子商貿中不良節點的襲擊，將各類節點進行分類，區分攻擊類型或者混合方式，提升整體抗攻擊力。

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