内容摘要：建立一个有效的农产品电子商务信任评价模型来评价商家的信用度，是农产品电子商务健康交易的保障。本文在Yao Wang、Julita Vassileva提出的网络信任模型的基础上，考虑在电子商务环境下农产品在交易过程中信任的主观性与不确定性特点，提出一种基于“云模型和贝叶斯网络模型”的农产品信任评价模型。
关键词：电子商务 ； 农产品 ； 云模型 ； 贝叶斯网络 ； 信任评价模型
网络购物具有交易便利、选择广泛、优惠活动较多等优势，越来越多的消费者选择从网上购买农产品，使得农产品电子商务具有积极的市场前景，同时，交易过程中商家的信用度也被消费者看得至关重要。
云模型及贝叶斯网络的引入
“云模型”是在传统的模糊集理论和概念统计的基础上，借助隶属函数的思想建立起来的一种用于实现定性定量不确定性转换的模型。直接信任评价指标的特点就是具有模糊性和随机性，可以把直接信任评价的定性描述换成定量空间上的每个点（云滴）。所以，可以将云模型应用在农产品电子商务的直接信任评价问题中研究定性概念的量化方法，具有直观性和可操作性。
“贝叶斯网络”是一种使用统计方法去表示不同元素之间概率关系的关系型网络，它的理论基础是贝叶斯公式：
p（h）是假设h的先验概率；p（e）是证据e的先验概率；p（h/e）是在给定证据e下的h的概率；p（e/h）是在给定假设h下的e的概率。
一个朴素的贝叶斯网络就是一个简单的贝叶斯网络，它由一个根节点和若干个叶子节点组成。我们可以使用一个朴素的贝叶斯网络来表示节点间的信任。
基于“云模型和贝叶斯网络模型”的农产品信任评价模型构建
（一）参数设置
农产品电子商务中商家的总信任评价值由两部分组成，通常会根据评价的自身需要对两部分的权重进行设定。
1.第n次交易完成后消费者的直接信任评价值。其受多种因素影响，如农产品交易金额、农产品质量、评价用户的信用度等。
2.其他用户的推荐信任评价值。其设定是为了使新商家能够公平地进行网上交易，使之与差评的商家有所区别。对于新商家来讲，推荐信任评价值是其总信任评价值的最关键、最直接的影响因素。
（二）直接信任评价值的计算
当两个节点交易完成后，综合考虑专家意见、经验知识，评价标准设定为因素集U={好，较好，一般，较差，差}，该值对应了专家们的主观评价，可以用非精确的语言进行描述。这5个定性概念在评判集V={v1，v2，v3，v4，v5}，vi=C（EXi，ENi，HEi）采用“一维正态云”方法来表示：v1=C（95，5/3，0.05），v2=C（85，5/3，0.05），v3=C（75，5/3，0.05），v4=C（65，5/3，0.05），v5=C（55，5/3，0.05）。然后，可以运用正向云发生器把指标层的定性指标转换为定量指标，再运用逆向云发生器计算数值特征（分别是期望Ex、熵En和超熵He），并由正向云发生器产生评价指标的云图，如图1所示，反复进行计算最终获得评价结果及每项评价指标的量化值。
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