基于马尔科夫过程的网络交易单积分声誉系统

基于鼓励商家在交易中选择守信策略,考虑对商家利益的保护,该文提出电子商务的单积分声誉机制的理念。分析电子商务平台上声誉与顾客到达之间的函数关系;建立基于连续时间Markov决策过程(CTMDP)的电子商务交易模型,给出不同策略下的收益函数;基于上述交易模型对单积分声誉机制提供设计方法,提出了合理惩罚强度的概念并论证了最优策略随惩罚强度的增大而收敛。研究表明:利用合理惩罚强度对电子商务的单积分声誉进行加权运算,既可以激励商家选择守信策略,又确保商家的利益不会受到意外事件的严重威胁。