發(fā)布時(shí)間：2021-09-25 18:52

　　賣(mài)方為追求利潤(rùn)快速增長(zhǎng)會(huì)通過(guò)各種攻擊策略破壞電子商務(wù)平臺(tái)信譽(yù)系統(tǒng)。現(xiàn)有抵御策略大多是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)從過(guò)程或結(jié)果治理角度實(shí)現(xiàn),但這些方法很難從根本上解決虛假交易問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題,結(jié)合博弈論機(jī)制設(shè)計(jì)領(lǐng)域相關(guān)知識(shí),從減少造假動(dòng)機(jī)角度出發(fā),提出一種適應(yīng)于無(wú)壟斷型電商市場(chǎng)對(duì)稱(chēng)演化的賣(mài)方誠(chéng)信博弈模型。模型穩(wěn)定性理論分析和模擬仿真實(shí)驗(yàn)都直觀清晰地展示出模型中各參數(shù)對(duì)電商市場(chǎng)中賣(mài)家誠(chéng)信演化穩(wěn)定性的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,從動(dòng)機(jī)角度出發(fā),采取相應(yīng)措施能夠又好又快地促進(jìn)更多的賣(mài)方選擇誠(chéng)實(shí)交易策略。隨著演化的進(jìn)行,虛假交易將最終退出市場(chǎng)。 

【文章來(lái)源】：軟件導(dǎo)刊. 2020,19(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

賣(mài)方誠(chéng)信博弈模型基本框架表1賣(mài)方誠(chéng)信/造假博弈模型收益矩陣

軟件導(dǎo)刊2020年抑制博弈演化的速度，對(duì)那些采取不誠(chéng)實(shí)策略的賣(mài)家Agent有一定的抑制作用。圖4分別為懲罰力度相對(duì)適中時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的博弈信用演化曲線。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化后，電子商務(wù)交易市場(chǎng)中誠(chéng)實(shí)賣(mài)家Agent占比最終會(huì)穩(wěn)定在點(diǎn)p3。同樣縱向比較圖4，可發(fā)現(xiàn)當(dāng)懲罰力度相對(duì)適中時(shí)，隨著懲罰力度的逐漸增大，博弈演化趨向于穩(wěn)定的時(shí)間基本一致，但是博弈演化穩(wěn)定點(diǎn)在逐漸增大。f=0f=1f=2f=3圖3懲罰相對(duì)較小時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線f=4f=5f=6f=7f=8圖4懲罰相對(duì)適中時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線結(jié)論2：懲罰力度相對(duì)適中時(shí)，博弈演化穩(wěn)定后電子商務(wù)交易市場(chǎng)中的誠(chéng)實(shí)賣(mài)家Agent占比會(huì)隨著懲罰力度逐漸增大而增大，博弈的演化穩(wěn)定速度基本不會(huì)受到影響。圖5分別為懲罰力度相對(duì)較大時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的信用演化博弈曲線。在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化后，演化博弈曲線最終會(huì)穩(wěn)定在穩(wěn)定點(diǎn)p2=1，即電子商務(wù)交易市場(chǎng)中的賣(mài)家Agent最終都會(huì)選擇誠(chéng)實(shí)策略�？v向比較圖5可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)懲罰力度逐漸增大時(shí)，博弈演化趨向于穩(wěn)定的時(shí)間越來(lái)越短。f=9f=10f=12圖5懲罰相對(duì)較大時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線結(jié)論3：當(dāng)懲罰力度相對(duì)較大時(shí)，懲罰力度逐漸增大會(huì)加快博弈演化速度，使那些采取不誠(chéng)實(shí)策略的賣(mài)家Agent加速轉(zhuǎn)變?yōu)椴扇≌\(chéng)實(shí)策略。圖6分別為懲罰值非常大時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的博弈信用演化曲線，此時(shí)博弈的演化速度非�？�。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化，當(dāng)懲罰超過(guò)24時(shí)，博弈演化后市場(chǎng)中的誠(chéng)實(shí)賣(mài)方占比會(huì)超過(guò)1，這明顯與常理不符。f=24f=25f

軟件導(dǎo)刊2020年抑制博弈演化的速度，對(duì)那些采取不誠(chéng)實(shí)策略的賣(mài)家Agent有一定的抑制作用。圖4分別為懲罰力度相對(duì)適中時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的博弈信用演化曲線。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化后，電子商務(wù)交易市場(chǎng)中誠(chéng)實(shí)賣(mài)家Agent占比最終會(huì)穩(wěn)定在點(diǎn)p3。同樣縱向比較圖4，可發(fā)現(xiàn)當(dāng)懲罰力度相對(duì)適中時(shí)，隨著懲罰力度的逐漸增大，博弈演化趨向于穩(wěn)定的時(shí)間基本一致，但是博弈演化穩(wěn)定點(diǎn)在逐漸增大。f=0f=1f=2f=3圖3懲罰相對(duì)較小時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線f=4f=5f=6f=7f=8圖4懲罰相對(duì)適中時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線結(jié)論2：懲罰力度相對(duì)適中時(shí)，博弈演化穩(wěn)定后電子商務(wù)交易市場(chǎng)中的誠(chéng)實(shí)賣(mài)家Agent占比會(huì)隨著懲罰力度逐漸增大而增大，博弈的演化穩(wěn)定速度基本不會(huì)受到影響。圖5分別為懲罰力度相對(duì)較大時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的信用演化博弈曲線。在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化后，演化博弈曲線最終會(huì)穩(wěn)定在穩(wěn)定點(diǎn)p2=1，即電子商務(wù)交易市場(chǎng)中的賣(mài)家Agent最終都會(huì)選擇誠(chéng)實(shí)策略�？v向比較圖5可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)懲罰力度逐漸增大時(shí)，博弈演化趨向于穩(wěn)定的時(shí)間越來(lái)越短。f=9f=10f=12圖5懲罰相對(duì)較大時(shí)電商市場(chǎng)信用演化博弈曲線結(jié)論3：當(dāng)懲罰力度相對(duì)較大時(shí)，懲罰力度逐漸增大會(huì)加快博弈演化速度，使那些采取不誠(chéng)實(shí)策略的賣(mài)家Agent加速轉(zhuǎn)變?yōu)椴扇≌\(chéng)實(shí)策略。圖6分別為懲罰值非常大時(shí)電子商務(wù)交易市場(chǎng)中賣(mài)家Agent的博弈信用演化曲線，此時(shí)博弈的演化速度非�？�。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的博弈演化，當(dāng)懲罰超過(guò)24時(shí)，博弈演化后市場(chǎng)中的誠(chéng)實(shí)賣(mài)方占比會(huì)超過(guò)1，這明顯與常理不符。f=24f=25f

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種抗欺詐的C2C賣(mài)方信譽(yù)計(jì)算模型研究[J]. 熊建英,鐘元生.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(02)
[2]基于領(lǐng)域和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的P2P電子商務(wù)細(xì)粒度信任模型[J]. 田俊峰,田瑞.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2011(06)
[3]我國(guó)信用缺失問(wèn)題分析——基于博弈論視角[J]. 馬喆.  經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2007(12)
[4]進(jìn)化穩(wěn)定均衡與納什均衡——兼談進(jìn)化博弈理論的發(fā)展[J]. 張良橋.  經(jīng)濟(jì)科學(xué). 2001(03)

博士論文
[1]信用的博弈演化研究[D]. 龍游宇.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3410260