电子商务平台中卖方诚信博弈模型研究
发布时间：2021-09-25 18:52
卖方为追求利润快速增长会通过各种攻击策略破坏电子商务平台信誉系统。现有抵御策略大多是通过机器学习等相关技术从过程或结果治理角度实现,但这些方法很难从根本上解决虚假交易问题。针对以上问题,结合博弈论机制设计领域相关知识,从减少造假动机角度出发,提出一种适应于无垄断型电商市场对称演化的卖方诚信博弈模型。模型稳定性理论分析和模拟仿真实验都直观清晰地展示出模型中各参数对电商市场中卖家诚信演化稳定性的影响。实验结果表明,从动机角度出发,采取相应措施能够又好又快地促进更多的卖方选择诚实交易策略。随着演化的进行,虚假交易将最终退出市场。
【文章来源】：软件导刊. 2020,19(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
卖方诚信博弈模型基本框架表1卖方诚信/造假博弈模型收益矩阵
软件导刊2020年抑制博弈演化的速度，对那些采取不诚实策略的卖家Agent有一定的抑制作用。图4分别为惩罚力度相对适中时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线。经过一段时间的博弈演化后，电子商务交易市场中诚实卖家Agent占比最终会稳定在点p3。同样纵向比较图4，可发现当惩罚力度相对适中时，随着惩罚力度的逐渐增大，博弈演化趋向于稳定的时间基本一致，但是博弈演化稳定点在逐渐增大。f=0f=1f=2f=3图3惩罚相对较小时电商市场信用演化博弈曲线f=4f=5f=6f=7f=8图4惩罚相对适中时电商市场信用演化博弈曲线结论2：惩罚力度相对适中时，博弈演化稳定后电子商务交易市场中的诚实卖家Agent占比会随着惩罚力度逐渐增大而增大，博弈的演化稳定速度基本不会受到影响。图5分别为惩罚力度相对较大时电子商务交易市场中卖家Agent的信用演化博弈曲线。在经过一段时间的博弈演化后，演化博弈曲线最终会稳定在稳定点p2=1，即电子商务交易市场中的卖家Agent最终都会选择诚实策略。纵向比较图5可以发现，当惩罚力度逐渐增大时，博弈演化趋向于稳定的时间越来越短。f=9f=10f=12图5惩罚相对较大时电商市场信用演化博弈曲线结论3：当惩罚力度相对较大时，惩罚力度逐渐增大会加快博弈演化速度，使那些采取不诚实策略的卖家Agent加速转变为采取诚实策略。图6分别为惩罚值非常大时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线，此时博弈的演化速度非常快。经过一段时间的博弈演化，当惩罚超过24时，博弈演化后市场中的诚实卖方占比会超过1，这明显与常理不符。f=24f=25f
软件导刊2020年抑制博弈演化的速度，对那些采取不诚实策略的卖家Agent有一定的抑制作用。图4分别为惩罚力度相对适中时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线。经过一段时间的博弈演化后，电子商务交易市场中诚实卖家Agent占比最终会稳定在点p3。同样纵向比较图4，可发现当惩罚力度相对适中时，随着惩罚力度的逐渐增大，博弈演化趋向于稳定的时间基本一致，但是博弈演化稳定点在逐渐增大。f=0f=1f=2f=3图3惩罚相对较小时电商市场信用演化博弈曲线f=4f=5f=6f=7f=8图4惩罚相对适中时电商市场信用演化博弈曲线结论2：惩罚力度相对适中时，博弈演化稳定后电子商务交易市场中的诚实卖家Agent占比会随着惩罚力度逐渐增大而增大，博弈的演化稳定速度基本不会受到影响。图5分别为惩罚力度相对较大时电子商务交易市场中卖家Agent的信用演化博弈曲线。在经过一段时间的博弈演化后，演化博弈曲线最终会稳定在稳定点p2=1，即电子商务交易市场中的卖家Agent最终都会选择诚实策略。纵向比较图5可以发现，当惩罚力度逐渐增大时，博弈演化趋向于稳定的时间越来越短。f=9f=10f=12图5惩罚相对较大时电商市场信用演化博弈曲线结论3：当惩罚力度相对较大时，惩罚力度逐渐增大会加快博弈演化速度，使那些采取不诚实策略的卖家Agent加速转变为采取诚实策略。图6分别为惩罚值非常大时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线，此时博弈的演化速度非常快。经过一段时间的博弈演化，当惩罚超过24时，博弈演化后市场中的诚实卖方占比会超过1，这明显与常理不符。f=24f=25f
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种抗欺诈的C2C卖方信誉计算模型研究[J]. 熊建英,钟元生. 计算机科学. 2012(02)
[2]基于领域和贝叶斯网络的P2P电子商务细粒度信任模型[J]. 田俊峰,田瑞. 计算机研究与发展. 2011(06)
[3]我国信用缺失问题分析——基于博弈论视角[J]. 马喆. 经济研究导刊. 2007(12)
[4]进化稳定均衡与纳什均衡——兼谈进化博弈理论的发展[J]. 张良桥. 经济科学. 2001(03)
博士论文
[1]信用的博弈演化研究[D]. 龙游宇.西南财经大学 2007
本文编号：3410260
【文章来源】：软件导刊. 2020,19(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
卖方诚信博弈模型基本框架表1卖方诚信/造假博弈模型收益矩阵
软件导刊2020年抑制博弈演化的速度，对那些采取不诚实策略的卖家Agent有一定的抑制作用。图4分别为惩罚力度相对适中时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线。经过一段时间的博弈演化后，电子商务交易市场中诚实卖家Agent占比最终会稳定在点p3。同样纵向比较图4，可发现当惩罚力度相对适中时，随着惩罚力度的逐渐增大，博弈演化趋向于稳定的时间基本一致，但是博弈演化稳定点在逐渐增大。f=0f=1f=2f=3图3惩罚相对较小时电商市场信用演化博弈曲线f=4f=5f=6f=7f=8图4惩罚相对适中时电商市场信用演化博弈曲线结论2：惩罚力度相对适中时，博弈演化稳定后电子商务交易市场中的诚实卖家Agent占比会随着惩罚力度逐渐增大而增大，博弈的演化稳定速度基本不会受到影响。图5分别为惩罚力度相对较大时电子商务交易市场中卖家Agent的信用演化博弈曲线。在经过一段时间的博弈演化后，演化博弈曲线最终会稳定在稳定点p2=1，即电子商务交易市场中的卖家Agent最终都会选择诚实策略。纵向比较图5可以发现，当惩罚力度逐渐增大时，博弈演化趋向于稳定的时间越来越短。f=9f=10f=12图5惩罚相对较大时电商市场信用演化博弈曲线结论3：当惩罚力度相对较大时，惩罚力度逐渐增大会加快博弈演化速度，使那些采取不诚实策略的卖家Agent加速转变为采取诚实策略。图6分别为惩罚值非常大时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线，此时博弈的演化速度非常快。经过一段时间的博弈演化，当惩罚超过24时，博弈演化后市场中的诚实卖方占比会超过1，这明显与常理不符。f=24f=25f
软件导刊2020年抑制博弈演化的速度，对那些采取不诚实策略的卖家Agent有一定的抑制作用。图4分别为惩罚力度相对适中时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线。经过一段时间的博弈演化后，电子商务交易市场中诚实卖家Agent占比最终会稳定在点p3。同样纵向比较图4，可发现当惩罚力度相对适中时，随着惩罚力度的逐渐增大，博弈演化趋向于稳定的时间基本一致，但是博弈演化稳定点在逐渐增大。f=0f=1f=2f=3图3惩罚相对较小时电商市场信用演化博弈曲线f=4f=5f=6f=7f=8图4惩罚相对适中时电商市场信用演化博弈曲线结论2：惩罚力度相对适中时，博弈演化稳定后电子商务交易市场中的诚实卖家Agent占比会随着惩罚力度逐渐增大而增大，博弈的演化稳定速度基本不会受到影响。图5分别为惩罚力度相对较大时电子商务交易市场中卖家Agent的信用演化博弈曲线。在经过一段时间的博弈演化后，演化博弈曲线最终会稳定在稳定点p2=1，即电子商务交易市场中的卖家Agent最终都会选择诚实策略。纵向比较图5可以发现，当惩罚力度逐渐增大时，博弈演化趋向于稳定的时间越来越短。f=9f=10f=12图5惩罚相对较大时电商市场信用演化博弈曲线结论3：当惩罚力度相对较大时，惩罚力度逐渐增大会加快博弈演化速度，使那些采取不诚实策略的卖家Agent加速转变为采取诚实策略。图6分别为惩罚值非常大时电子商务交易市场中卖家Agent的博弈信用演化曲线，此时博弈的演化速度非常快。经过一段时间的博弈演化，当惩罚超过24时，博弈演化后市场中的诚实卖方占比会超过1，这明显与常理不符。f=24f=25f
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种抗欺诈的C2C卖方信誉计算模型研究[J]. 熊建英,钟元生. 计算机科学. 2012(02)
[2]基于领域和贝叶斯网络的P2P电子商务细粒度信任模型[J]. 田俊峰,田瑞. 计算机研究与发展. 2011(06)
[3]我国信用缺失问题分析——基于博弈论视角[J]. 马喆. 经济研究导刊. 2007(12)
[4]进化稳定均衡与纳什均衡——兼谈进化博弈理论的发展[J]. 张良桥. 经济科学. 2001(03)
博士论文
[1]信用的博弈演化研究[D]. 龙游宇.西南财经大学 2007
本文编号：3410260
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/dianzishangwulunwen/3410260.html
