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　　一旦得到了每一个节点的条件概率表，消费者就可以利用贝叶斯法则去计算商家在不同方面的信任值。如：p（T=1/XJB=好）表示的是在产品和服务的性价比为好的情况下，交易为满意的可能性，p（T=1/WLSD=快）表示的是在物流速度为快的情况下，交易为满意的可能性。消费者可以根据他们的需要去设置条件，每一种概率代表着商家在某一个方面的能力。在贝叶斯网络中，消费者可以通过相关概率去推断他们需要的各方面的信任值，这可以帮助消费者节省时间。
　　3.交易过程的评估。在每次交易评价后，节点可以更新它们相关的贝叶斯网络。如果一次交易是满意的，则m的值和n的值均增加1；如果交易是不满意的，则只有n的值增加1。在交易过程中，消费者两方面的因素是需要考虑的，即：他们的交易速度SD和他们交易产品的质量ZL。如果这两方面因素的综合评定值大于事先设定的满意度临界值，则认为此次交易满意，T赋值为1，否则T赋值为0。
　　4.推荐信任的处理。在交易过程中，消费者可以根据自身需求去发送各种推荐请求。如：一个消费者在交易时关心产品和服务的性价比，发送请求可以为“商家提供产品和服务的性价比好吗？”；而另一个消费者既关心产品和服务的性价比又关心物流速度，那么发送请求可以为“商家是否能提供高性价比的产品和服务并且物流速度较快？”。当另一个提供推荐的节点收到这些请求时，它将会检查它们的信任值描述，如它们的贝叶斯网络，去了解它能否回答这样的问题。如果一个推荐者以前在被推荐的商家处接受过产品或服务，他将发送含有p（T=1/XJB=好）的值去回答这个问题。消费者在同一时间会收到许多这样的推荐值，这些推荐值来自熟悉的节点或是陌生的节点，如果推荐不可信，消费者会立即拒绝他的推荐。消费者应把来自可信的推荐和陌生的推荐整合起来，以得到对商家的整体推荐值：
　　其中，rij是第i个消费者得到的关于第j个商家的整体推荐值。k代表的是可信的推荐的数量，g代表的是陌生的推荐的数量。tril是在第1个可信推荐中的来自第i个消费者的信任值。tlj是指在第j个商家中的第1个可信推荐的信任值。tzj是在第j个商家中的第z个陌生的推荐的信任值。wt和ws代表了可信推荐和陌生推荐的权重。因为节点通常有不同的偏好和观点，节点的可信推荐者是那些具有相同偏好和观点的节点，所以一般情况下节点对于从可信节点给出的信任值要比从陌生节点给出的信任值更重视，赋予更高的权重。
　　5.对推荐节点推荐信任的更新。每一次交易结束之后，都要对推荐节点所提供的信任信息利用如下公式进行更新处理：
　　tri=a*tri+（1-a）*tr0
　　tri为对推荐节点i原先的推荐信任，tr0为对本次推荐的满意程度。
　　结论
　　在我国农业经济朝着信息化方向迈进的进程中，农产品电子商务交易平台为消费者提供了快速获取农产品的有效途径。鉴于目前我国很多地区尚未建立成熟的农产品电子商务交易平台和食品安全、营养、健康对于消费者的重要性，“信任”便成了消费者在进行农产品电子商务交易时首先应考虑的要素。本文试图构建一种有效评价农产品电子商务信任值的评价模型，为消费者进行商家选择提供参考。对直接信任值的评价，实现了量化计算并使用云模型等技术进行完善；对推荐信任值的评价，运用贝叶斯网络模型进行计算与更新。
　　参考文献：

电子商务环境下的农产品信任评价模型研究

2014-12-15 12:07　来源: 互联网作者：杨欣等浏览次数 3511

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电子商务环境下的农产品信任评价模型研究 2014-12-15 12:07 来源: 互联网 作者：杨欣等 浏览次数 3511

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