基于MapReduce实现基于反向引用的电子商务信用评价-的实现.PDF

基于反向引用的电子商务信用评价算法及其在云计算平台中 的实现 Credit Evaluation in E-business Based on Inverted Reference and a MapReduce Implementation 代栋 Dai Dong 杨峰Yang Feng 中国科学技术大学苏州研究院，苏州， 215123 Suzhou Institute for Advance Study of USTC, Suzhou ［摘要］随着网上交易的兴起，C2C 平台中买卖双方的信用评价成为影响电子商务成败的关键因素，传统的信用评价体系 无法全面真实的反应一个网上店铺的信用，在实际的运营中反而带来了很多信用欺诈问题。淘宝网在发展的过程中，不断 提出新的信用评价方法，极大的改进了信用评价体系，但是由于采取的措施受到系统平台和评价体系模型的因素，不够灵 活和准确。本文考虑了在C2C 平台中交易的商铺、个人的关系，提出了采用有哪些信誉好的足球投注网站引擎中的页面比重排序算法对交易历史进 行分析，充分考虑了C2C 交易中各种影响商铺或个人信誉的因素及其权重。并且，在该算法的基础上提出了在云计算平台 中，构建和实现这一算法的方法，并且针对实现策略进行了性能分析。该信用评价模型相比较传统模型更能够阻止恶意信 用欺诈行为，并且由于采用云计算平台，相比传统方法更加高效、扩放性更好。 ［关键字］电子商务；网上交易；信用评价；有哪些信誉好的足球投注网站引擎；PageRank；云计算；MapReduce ［Abstract］While the rapid development of E-business, Credit evaluation in C2C platform became a critical factor that determine the success of E-business. Traditional credit evaluation system can not reflect the real credit of a store or a customer, and cause lots of credit-cheat problems. Taobao, as the biggest C2C platform provider in China, was continuously proposing new credit evaluation systems in recent years, and has improved the way to solve this problem a lot. In this paper, we use PageRank-like algorithm to analyse the links produced by a trade action, and give a full consideration to the relationship among items, consumers and sellers in a C2C platform. Based on this algorithm, we use MapReduce and distributed file system to implement a flexible, scalable framework. This new credit evaluation model and its implementation can reduce the credit-cheating actions more effectively and be more efficient, more scalable. ［Keyword］E-Business; C2C; Credit Evaluation; PageRank; Search；Cloud Computing; MapReduce 1 引言 根据正望咨询的调查显示，2009 年我国有 1.3 亿消费者共计在网上购买了2670 亿元的商品，比2008 年实现 了90.7%的增长。2009 年，在经济危机的大形势下，中国电子商务保持较快的增长速度，其中B2B 市场保持了20%的