电子商务和电子服务的信任网络结构模式挖掘研究

研究电子商务和电子服务的信任机制，建立有效的服务信任模型，对优化电子商务信任环境，提高电子商务的信任度，具有较高的理论价值和十分重要的现实意义。面向电子商务和电子服务应用的信任网络结构挖掘是以商务信任网络所涉及的资源为主体，建立资源之间的信任网络拓扑结构模型，采用一定的信任网络结构模式挖掘和提取机制，将相互关联的信任和信用信息资源以信任或信誉知识服务的形式按需提供给用户或组织。提出了基于图形化的信任网络本体表征系统；提出了将建模语言与智能算法结合起来，以建模语言为基础，采用网络结构挖掘算法进行信任网络的静态结构模型建模方法；提出了基于小世界网络的信任网络动态结构建模机制，采用增长、竞争及个体优先等进行信任网络的动态结构模型建模和模型进化机制研究；首次提出了信任网络的能动推拉机制及其实现过程，并研究通过混合图方法，为客户和机构双方同时提供信任机制和信任服务。

电子商务和电子服务中的信用问题已经凸显为制约其健康、迅速发展的瓶颈。本项目以电子商务和电子服务信任机制研究为方向，试图揭示其信任的建立机理，明确电子商务信任及其基本特征、挖掘电子商务中信任形成过程、特点和动态趋势。从而为建立有效的电子商务和电子服务信任模型和模式，为提高电子商务的信任度，开发电子商务市场中的信用资源，优化电子商务信任环境，提供必要的基础理论支撑。本项目研究了信任网络结构的信任资源本体表示、静态信任网络结构模型、动态信任网络结构模型和信任网络的能动推拉服务机制四个方面，采用信任本体的方法对信任资源进行表征，并实现了资源之间的关联表示，从而实现了信任网络结构的描述；采用社会网络分析的方法建立了一种电子商务信任社区聚类模型，实现了信任社区的静态信任分析；在该方法中，通过互信息方法构建信任信息度，采用直接信任信息度和全局信任信息度描述主体之间的信任程度。提出使用信任社区聚类的方法分析用户最信任的网络关系，采用聚类系数和全局信任信息度进行信任社区聚类分析，给出电子商务信任社区聚类优化算法，利用该方法构建的信任社区聚类模型能够反映电子商务主体间接的信任关系，与现有的其他方法相比，该模型具有较高的精确度。通过组合参数的方法实现了信任的预测和动态趋势分析；该模型以单项参数评价为基础，采用组合权值作为单项预测的相关系数，通过最优加权组合的形式对信任进行评估分析。将单项参数作为评价基础可以在信任评价中动态增加多种评价参数，将组合权值作为系数形式能够最大限度增加某些准确度高的参数的权重，降低某些准确度差的参数的权重。在此基础上设计了一种最优加权组合参数评估模型优化算法，使用对比实验表明，最优加权组合信任评价模型较其他几种典型的评价模型具有较好的准确性。通过基于位置的分析实现了基于信任关系的信息推拉服务。通过一系列实验分析，结果表明本研究实现了电子商务和电子服务中信任机制分析，提出了基于小世界网络的信任社区聚类模型，提出了基于组合参数的信任预测和信任趋势分析方法，给出了基于位置的信任服务架构，相关成果可用于电子商务和电子服务的商品和服务的推荐，也可用于人际社会关系的分析。