電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型仿真分析

黃毅英　王永琦

摘 要： 針對傳統(tǒng)電子商務(wù)交易風(fēng)險評估精度低的難題，為了獲得更加理想的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估結(jié)果，提出灰色關(guān)聯(lián)分析和相關(guān)向量機的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型。首先根據(jù)相關(guān)研究構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險的評估指標(biāo)，并采用灰色關(guān)聯(lián)分析選擇對評估結(jié)果最重要的評估指標(biāo)；然后采用最小二乘支持向量機對電子商務(wù)交易風(fēng)險評估樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險的評估模型；最后對模型的有效性和優(yōu)越性進(jìn)行分析。結(jié)果表明，該模型提高了電子商務(wù)交易風(fēng)險的評估精度，能夠為電子商務(wù)交易提供有價值的參考信息。

關(guān)鍵詞： 電子商務(wù)； 交易風(fēng)險； 風(fēng)險評估； 最小二乘支持向量機

中圖分類號： TN919?34； TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）03?0140?03

Simulation analysis of assessment model for e?commerce transaction exposure

HUANG Yiying1， 2， WANG Yongqi2

（1. Institute of Education， Southwest University， Chongqing 400715， China； 2. Guangxi Economic and Trade Vocational Institute， Nanning 530021， China）

Abstract： To improve the low assessment accuracy of the traditional e?commerce transaction exposure， and obtain more sa?tisfied assessment result of the e?commerce transaction exposure， an e?commerce transaction exposure assessment model based on the grey relational analysis and relevance vector machine is proposed. The assessment indicators of the e?commerce transaction exposure were constructed according to the relevant researches. The gray relational analysis is used to select the important assessment indicator for the assessment results. The least square support vector machine is used to learn the evaluation samples of the e?commerce transaction exposure to construct the assessment model of the e?commerce transaction exposure. The validity and superiority of the model are analyzed. The results show that the model can improve the assessment accuracy of the e?commerce transaction exposure， and provide the valuable reference information for the e?commerce transactions.

Keywords： e?commerce； transaction exposure； risk assessment； least square support vector machine

0 引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷成熟，人們從網(wǎng)上進(jìn)行電子交易的頻率越來越高，大大提高了電子商務(wù)的工作效率[1]。構(gòu)建科學(xué)、合理的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型，對存在的風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確估計，保證電子商務(wù)交易的安全性具有十分重要的意義[2?3]。

當(dāng)前國內(nèi)外存在許多電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型，大致可以分為定性分析和定量分析兩類，定性分析主要有：粗糙集、模糊理論、專家評價法等[4?6]，需要對相應(yīng)的問題有大量的先驗知識，此時，電子商務(wù)交易風(fēng)險評估精度高，但許多電子商務(wù)交易沒有相關(guān)的先驗知識，導(dǎo)致電子商務(wù)交易評估的精度低，且定性分析評估結(jié)果具有一定的主觀性和盲目性，評估結(jié)果不太可信[7]。定量分析是基于現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)理論的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估技術(shù)，評估精度要優(yōu)于定性分析，而且評估結(jié)果的可解釋性更好[8]。基于定量分析的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估過程能夠提高電子商務(wù)交易風(fēng)險評估效率[9]；最小二乘支持向量機（LSSVM）解決了支持向量機學(xué)習(xí)速度慢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易出現(xiàn)過擬合的缺陷，為電子商務(wù)交易風(fēng)險評估提供了一種新的工具[10?11]。

為了獲得更加理想的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估結(jié)果，提出了灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）[12]和LSSVM的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型（GRA?LSSVM），結(jié)果表明，GRA?LSSVM可以獲得高精度的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估結(jié)果。

1 相關(guān)理論

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種基于灰色理論的數(shù)據(jù)分析方法，通過灰色關(guān)聯(lián)度來描述影響因素間的關(guān)系。設(shè)兩個影響因素為[Y0]和[Yi，]具體如下：

[Y0={y0（1），y0（2），…，y0（k），…，y0（n）}Yi={yi（1），yi（2），…，yi（k），…，yi（n）}] （1）

由于影響因素之間的量綱可能不一樣，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，處理后可以得到：

[X0={x0（1），x0（2），…，x0（k），…，x0（n）}Xi={xi（1），xi（2），…，xi（k），…，xi（n）}] （2）

式中：[x0（k）=y0（k）t=1ny0（t）；xi（k）=yi（k）t=1nyi（t）]。

[xi]和[xk]第[k]點的關(guān)聯(lián)系數(shù)[ξ0，i（k）]為：

[ξ0，i（k）=miniminkx0（k）-xi（k）+ρmaximaxkx0（k）-xi（k）x0（k）-xi（k）+ρmaximaxkx0（k）-xi（k）] （3）

式中[ρ]表示分辨系數(shù)。

由于關(guān)聯(lián)系數(shù)[ξ0，i（k）]很多，通常將平均關(guān)聯(lián)系數(shù)作為關(guān)聯(lián)度，具體如下：

[ri=1nk=1nξ0，i（k） ] （4）

由于關(guān)聯(lián)系數(shù)的權(quán)重不同，加權(quán)后的關(guān)聯(lián)度為：

[ri=1nk=1nW（k）ξ0，i（k） ] （5）

式中[W（k）]表示關(guān)聯(lián)度的權(quán)重值。

1.2 LSSVM

針對支持向量機計算時間復(fù)雜度高的缺陷，LSSVM對其進(jìn)行改進(jìn)，訓(xùn)練樣本集為[（xi，yi）]，LSSVM的決策函數(shù)為：

[f（x）=wTφ（x）+b] （6）

式中[w]和[b]為相關(guān)參數(shù)。

LSSVM基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，使計算復(fù)雜度和分類誤差達(dá)到平衡，那么式（6）等價于：

[minw，b，eJ（w，e）=12WTW+γ2i=1ne2i s.t. yi=wTφ（x）+b+ei， i=1，2，…，l] （7）

式中：[γ]為LSSVM的正則化參數(shù)，決定了LSSVM的分類效果。

為了簡化式（7）的求解過程，引入Lagrange乘子[αi]得到對偶優(yōu)化問題，Lagrange函數(shù)定義如下：

[L（w，b，e，α）=J（w，e）-i=1lαiwTφ（xi）+b+ei-yi] （8）

根據(jù)KKT條件，可以得到：

[0eT1e1Q+C-1Iba=0y] （9）

式中：[I]表示單位矩陣；[Qij=φ（xi）φ（xj）]，且有：

[y=（y1，y2，…，yl）Te1=（1，1，…，1）Ta=（a1，a2，…，al）T] （10）

開始LSSVM針對線性分類問題，對于非線性分類問題，采用核函數(shù)對其進(jìn)行變換，基于RBF函數(shù)的LSSVM分類為：

[f（x）=sgni=1nαiexp-xi-xj22σ2+b ] （11）

式中[σ]為RBF參數(shù)。

LSSVM主要針對二個類別的分類問題求解，而電子商務(wù)交易風(fēng)險的等級有多種，是一種典型的多分類問題，采用如圖1所示的方法構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險分類器。

2 基于GRA?LSSVM的電子商務(wù)交易風(fēng)險評

估模型

2.1 電子商務(wù)交易風(fēng)險的數(shù)學(xué)模型

電子商務(wù)交易風(fēng)險不僅受到外界因素影響，而且受到多種內(nèi)部因素影響，這些影響因素均稱作為評估指標(biāo)。設(shè)共有[m]個評估指標(biāo)，即[x1，x2，…，xm，]每一個評估指標(biāo)對電子商務(wù)交易風(fēng)險結(jié)果的影響程度不同，指標(biāo)之間相互作用和干擾，使得電子商務(wù)交易風(fēng)險值與影響因素間呈現(xiàn)非線性變化關(guān)系，因此電子商務(wù)交易風(fēng)險評估數(shù)學(xué)模型為：

[y=fx1，x2，…，xm] （12）

式中：[f（ ）]為電子商務(wù)交易風(fēng)險值與影響因素間變化關(guān)系的擬合函數(shù)，本文采用LSSVM作為[f（ ）]。

2.2 評估指標(biāo)的構(gòu)造

在電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型的建立過程中，評估指標(biāo)即影響因素的選擇十分關(guān)鍵，由于影響因子眾多，把所有影響因素作為評估指標(biāo)不太現(xiàn)實，根據(jù)獨立性原則、科學(xué)性原則、客觀性原則以及已有相關(guān)研究，建立了電子商務(wù)交易風(fēng)險評估指標(biāo)體系如圖2所示。

2.3 GRA?LSSVM工作框架

基于GRA?LSSVM的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型的工作步驟為：

（1） 根據(jù)相關(guān)研究構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險的評估指標(biāo)。

（2） 采用灰色關(guān)聯(lián)分析選擇最優(yōu)評估指標(biāo)，并確定每一個指標(biāo)的權(quán)值。

（3） 去除一些不太重要的評估指標(biāo)，減少建模的時間復(fù)雜度。

（4） 采用最小二乘支持向量機對電子商務(wù)交易風(fēng)險評估樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建電子商務(wù)交易風(fēng)險的評估模型。

（5） 采用具體數(shù)據(jù)模型的有效性和優(yōu)越性進(jìn)行分析。

綜上可知，GRA?LSSVM的工作框架見圖3。

3 仿真測試

3.1 樣本數(shù)據(jù)

為了測試GRA?LSSVM的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型的有效性，選擇200個電子商務(wù)交易樣本，將電子商務(wù)交易風(fēng)險劃分為：一般風(fēng)險、較大風(fēng)險、嚴(yán)重風(fēng)險以及安全共4個級別，它們分別采用1～4表示，樣本數(shù)據(jù)具體如圖4所示，選擇120個樣本作為訓(xùn)練集構(gòu)建GRA?LSSVM電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型，其他樣本作為測試集對GRA?LSSVM性能進(jìn)行測試與分析，所有實驗均在Matlab 2014平臺上實現(xiàn)。

3.2 評估指標(biāo)的選擇

為了準(zhǔn)確確定每一個評估指標(biāo)對電子商務(wù)交易風(fēng)險評估的貢獻(xiàn)率，選擇灰色關(guān)聯(lián)分析法對全部評估指標(biāo)進(jìn)行處理，每一種評估指標(biāo)的貢獻(xiàn)率見表1，根據(jù)每一種評估指標(biāo)貢獻(xiàn)率即權(quán)值選擇了6個評估指標(biāo)作為LSSVM的輸入向量，它們在表1中采用粗體表示，并且刪除其中一些不重要的評估指標(biāo)。

3.3 結(jié)果與分析

根據(jù)GRA對訓(xùn)練樣本和測試樣本的評估指標(biāo)進(jìn)行處理，得到處理后的訓(xùn)練集和測試集，并建立GRA?LSSVM的評估模型，測試集的評估結(jié)果如圖5所示，GRA?LSSVM的電子商務(wù)風(fēng)險評估精度相當(dāng)高，評估結(jié)果合理，具有較高的可靠性。

3.4 與經(jīng)典模型結(jié)果對比

選擇LSSVM、沒有采用GRA進(jìn)行評估指標(biāo)處理的模型（LSSVM）、GRA+SVM模型（GRA?SVM）、GRA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRA?BPNN）進(jìn)行對比實驗，結(jié)果見表2。

4 結(jié) 語

電子商務(wù)交易受到多種因素的綜合作用，因素之間互相干擾，使得風(fēng)險變化十分復(fù)雜，具有強烈的非線性變化特點，為了準(zhǔn)確描述電子商務(wù)交易風(fēng)險的變化特點，提出基于GRA?LSSVM的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估模型，結(jié)果表明，GRA?LSSVM可以描述影響因素對風(fēng)險的影響程度，減少了因素之間的干擾以及評估指標(biāo)選取的數(shù)量，提高了電子商務(wù)交易風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性，具有十分廣泛的應(yīng)用前景。

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