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【摘 要】 互联网“信息超载”和“信用低下”却严重地妨碍了它的正常运转.本文通过以“大众分类”和“专家推荐法”结合,以建立长效机制、第三方有效监督为主要内涵,力求改善消费者应用互联网进行信息应用的实效性和可信度,以实现电子商务的信息增值效果.本文设计的专家推荐系统能克服地域广阔、信息不对称、假冒信息和应用意识薄弱等缺陷,针对“网络热贴”和“大众标签”,进行信息评测和推荐,其过程结果长久保存,并进行过程公开,接受公众舆论监督.
如何写电子商务毕业论文
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【关 键 词 】 互联网 置信方案 专家推荐 长效机制 大众分类
1. 需求背景分析
目前,网络数据传递的速度和精确度都已经达到较高的水平,但信息市场的震荡却是愈演愈烈.各类网站信息如雨后春笋般地冒出来,但这种爆发式发展并没有使得“信息实用性”得到大副提高,反而效用下降.“信息超载(Information Overload)”现象随处可见.许多互联网用户乘上“网络”高速火车后,渐有难以驾驭之势.所以可置信信息推荐系统产生了巨大的需求.利用第三方组织机构(组织行业专家学者)的评价,结合长效机制的监督,来自动向用户推荐符合其兴趣特点和信誉保障的高质量信息对象,具有十分现实的意义.
1.1信任缺失
在互联网上,用户普遍反映比较缺乏信任感.Lee等通过调查研究发现,许多消费者不愿意通过网络方式进行商品交易,最主要原因就是信任的缺失(2001)[1].鲁耀斌(2007)[2]研究结论:信任问题已经成为阻碍移动商务发展的主要因素之一,只要商务交易中“信息不对称性”、“匿名性”、“缺乏控制”和“潜在的机会主义”等问题都没有很好解决,消费者的信任程度就难以提高.
1.2长效机制
美国诺贝尔经济学奖得主(Kenh Arrow)曾指出“几乎所有商业往来都包含着信任因素,这种行为以一段较长持续时间为前提.”(斯普伦格,2004)[3].Man和Hunt(1994)[4]的“承诺-信任”理论表明,信任和关系承诺是影响合作的重要因素,信任影响关系承诺,关系承诺导致伙伴间的合作,使关系双方不被短期利益所诱惑而关注长期利益.因此,持久性承诺是交易双方关系连续可信任的保证,是长期关系成功的必不可少的要素.应当在互联网世界中,找到、建立一种具有长效性的可靠性承诺方式,来保障消费者的利益关系.
1.3中介监督
第三方信任评价与监督控制,可以作为一种能有效降低信息不对称负作用的手段.有效减少商务交易风险的工具就是构建合理可靠的第三方信任评价(刘丽群,2007)[5].在信任缺失严重的电子商务交易环境中,可信第三方提供的监督信息和推荐信息对交易双方建立信任关系起到重要作用,信任能达到较高级别；潜在交易者会基于对第三方的强烈承诺,来判断交易对象的可信性(Sulin,2001)[6].国内对C2C信用体制的研究有较多的实例,卞佳(2008)[7]以淘宝网为例,研究了电子商务信用评价机制的内在机理,指出信用评价机制在梳导卖家诚实行为方面,存在着积极的作用,买家购买的决策和卖家信誉力可以捆绑在一起.
1.4 推荐的作用
有效的个性化行家推荐,可以极大程度的缓解信息不对称、信息伪劣的负面影响,使产品销售方向、劳动者价值取向和用户价值取向相一致.提高可置信度的内容是：
1.4.1形成长期契约.机会主义跟目光短浅、短期效应是相拌相生的,交易过程中的投机行为,只能通过长期性契约来制衡,使得交易各方为了自己的长远利益,情愿放弃本可以轻松获得的“不当利益”.
1.4.2中介参与监督与有效推荐必不可缺.在信任缺失的电子商务环境中,建设并长期维护可置信专家
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2.热推荐技术
基于互联网的“大众分类”、“知识地图”、“活动标签”和“Web3.0”等模块功能,能够搭起广域范围内的消费者可以方便参与的交互性平台,并可以大范围开展和组织专家认证；依托DBS进行长期过程存储,从技术层面上就确保了对长效机制下进行信息推荐系统的支持.
2.1大众分类技术
Thomas Vander Wall提出Folksonomy的概念,即大众分类法[8],是“个人用户为了满足自身检索的需要,对信息或对象自由添加标签,热标签同类而聚的结果”.大众分类在给网络用户提供方便标注和检索的同时,也存在着：多样性、模糊性、扁平化结构和语义关系缺乏等缺陷,这些缺陷制约着Web3.0的“个性、精准和智能”这一核心理念的真正实现[9].“大众分类”简单应用的必然结果是：息源和信息量的激增,衍生信息杂乱无章,纯净度和可信度逐步降低,搜索引擎精准度逐步下降.根据大众分类技术的应用实际,应当对“大众分类法”进行合理扩展和演变,否则这种便捷的互动交流和协同共享方式难以持久.
2.2活动标签
大众分类技术中的“活动标签”,是大众参与的、一种随机性聚类方法,能自然形成标签网络,形成虚拟的社区结构,从而能更深层次的挖掘信息价值.Macgregor和Mc Culloch (2006)将“协作标注”视为一个知识组织和资源发现的工具,它允许用户参与管理信息,其过程可实现交互,用户基础很好,他预测大众分类法和受控词表将共同存在,发挥其各自的优势[10].社会性的“活动标注”能改进网页检索性能,提出一种“"Web页面”和用户查询相关联,并互相增强关系的排序算法,能使相关标签与用户兴趣、网页内容都赋予个性化权重,优化查询过程,增强客户关系.如能长期积累,并保持高信誉度,则必将获得广大用户的信赖.田莹颖(2010)结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣进行标示,借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法[11]. 2.3主题推荐
在互联网络中,已经普及的知识总以显性的形式存在,如果没有较好的梳理、排序机制,很快就会被“信息超载”,解决问题的技术手段就是建立主题推荐机制.将吸引力和潜在价值的信息浮动与普通信息之上,防止信息数目突破消费者的视觉忍可度.Emanuele Quintarelli的论文将大众分类法与传统的分类法进行了详细的对比,指出大众分类法提供一个新的角度来看待信息的分类组织,将大众分类法的思想借鉴到其他环境中,能够更好地发挥“大众的力量”[12].
3. 专家推荐服务模型
3.1专家权威性
在以客户为中心的市场环境中,衡量“专家权威性”是市场主动推荐战略的关键.可信的信息结果才能缓解生产者和服务的抱怨,这对于维系良好的供给关系具有重要的作用.专家推荐服务既要注重经营者的绩效属性,更要注重维系良好市场秩序氛围,充分调动“专家权威性”的影响.目前,电子商务产品网络销售服务缺乏良好的专家信息推荐系统的支持,其主要原因就是缺乏可行的“专家权威性”验证方法.
3.2 德尔菲法网络化应用
通常情况下,实施德尔菲法时,经过信息的反馈,专家的反应逐渐集中,并且越往后专家组的群体意见结果将越来越准确.在互联网上,由“第三方中介”针对研究主题,初步确定的一系列评价指标,经过多轮征询后,将比较集中的专家意见推荐给消费者；专家意见通过互联网络公开,受大众监督,要经过较长时间的“考验”,对专家来说,是一种荣誉积累的过程.通过网络,可以监督专家组对每个指标判断结果的分布情况、平均值及一致意见,以及多轮次的变化情况,不断更新专家荣誉积累的结果.专家成员由专家库给出,系统的信息指标越是接近消费者的期望特征,则信息把握的满足度就越高,所推荐专家的权威就积累的越高.
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3.3推荐过程设计
多轮次专家推荐型信息服务中,包含以下难点问题:①可置信特征和信息价值并非完全事先确定.②用户对信息的需求以及信息资源集合都是变化的,即时得到有效推荐信息还是具有相当难度的.③先要获得市场支持,再逐渐淘汰低水平专家,如此反复多轮,才能获得经济价值与社会价值相一致的结果,才能被社会大众所接受.
针对难点问题,专家推荐系统根据相关有价值信息出现的频率和位置等信息,利用一些已有的或者新搜集的“大众热访问词条”建立“活动标签”列表,对目标“产品”进行“权值性”评分排序.针对用户信息特征的期望指标及各种属性,可先推荐一组特征分值(对每一项期望指标都相当于一种信息分值),通过推荐训练和筛选,多次反复推荐,修正各种优越特征的分值幅度,多轮次循环,直到建立出合适的信息期望指标及各种分值列表,最终推荐到用户标签页面上.
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3.3推荐处理效果评价
本研究对电了商务网站的核心业务流程进行了划分,分别归入专家推荐、大众分类和营销价值三个维度中,通过对“因子”之间关系得分的检查,获得“信息获得”与其它业务流程的密切关系的数量指标,把信息沟通的推荐价值作为一项主要流程,对于消费者网络的营销能力进行评价.(1)用户对商家的访问兴趣,与他们的“热标签”习惯有很强的关联性,反映了消费者的消费趋向.(2)推荐结果的“信息熵”为评定产品依据,能提供一种简便实用的价值尺度,可以为专家借鉴使用.
在专家推荐、大众分类和营销价值三个方面的综合应用,显示专家推荐能力的影响作用相对于营销效能的影响来说是最大的.从对营销能力的各分项指标来说,“专家推荐”对客户管理能力和市场学习能力的影响要更大一些,表明“经营者”可以通过“专家推荐栏目”获得更强的客户管理能力与市场学习能力.
※全国教育科学规划课题(FFB090665)
参考文献：
[1] Lee M K, Turban E. A Trust Model for Consumer Inter Shopping[J].International Journal of Electronic Commerce, 2001,6 (1):75-91.
[2] 鲁耀斌,邓朝华,章淑婷.基于Trust-TAM的移动商务服务消费者采纳研究[J].信息系统学报,2007, 1(1):46-59.
[3] 莱恩哈德·斯普伦格.信任[M].胡越.北京:当代中国出版社,2004.
[4] Man R. M., Hunt S. D.The mit-ment-trust theory of relationship marketing[J].Journal of Marketing,1994, 58(3): 20-39.
[5] 刘丽群.宋咏梅,虚拟社区中知识交流的行为动机及影响因素研究[J],新闻与传播研究, 2007-1, 14(1),43-51.
[6] Sulin B. Establishing Online Trust through A Community Responsibility System[J].Decision Support Systems, 2001, 31:323-336.
[7] 卞佳.基于第三方平台的电子商务信用评价机制研究[D],南京南京理工大学.2008
[8] Thomas V W.Folksonomy Explanations [EB/OL].,.
作者简介：王东(1966-),男,副教授,硕士研究生,研究方向：电子商务技术；吴彤(1972-),女,副教授,硕士研究生,研究方向：计算机信息应用技术；孙彬（1970-）,女,副教授,硕士研究生,研究方向：计算机信息检索与应用.
（作者单位：王东,吴彤,新疆教育学院职教分院,孙彬,新疆财经大学计算机科学与工程学院）
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电气职称论文专家 2.会议特邀报告人,论文作者;,3.电力系统,科研院所,高校等管理,技术专家;,4.电力,电机设备制造企业专业技术人员,管理人员和其他有关行业人员.,四,会议语。
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