基于区块链的电商评论网络模型研究

来源 :兰州交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhoujiayan
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互联网的发展如火如荼,其关联产业贯穿于生活的方方面面:多种聊天工具的开发使得用户实现低成本的高效沟通、电子商务的迅速发展突破了产品购买的空间与时间阈限、电子货币的盛行实现了便捷支付、电子阅读促进用户随时随地阅览学习等等。其中最为明显的是电子商务的发展引起人们消费方式的升级,并促进物流业的系统性完善。然而,当前电子商务的评论系统、营销系统不够完善,存在隐私泄露、交易执行纠纷、虚假评论等多重痛点,在这种情况下用户的购物喜好失真,导致商家营销失准,为缓解以上难题,本文提出将区块链技术与电子商务相结合保障评论的真实可靠并在此基础上将用户分类以进行精准营销。首先,本文对区块链在电子商务方面的应用、基于评论的聚类与推荐、消费者行为的研究文献进行梳理,分析得出将区块链应用于电商评论网络中的合理性和以此为基础进行精准营销的重要性,并总结当前有关研究存在的局限性,引出用户电商评论网络的构建,最终实现对此评论进行聚类分析。其次,构建基于区块链的电商评论网络,运用区块链的激励机制与共识机制引导用户的评论行为,根据用户行为的综合影响因素设置节点的连接概率,据此生成用户-评论二分网络以模拟在区块链技术引入到电子商务中之后,评论行为即将发生的改变。实验结果表明:传统电商评论网络度分布较为均匀,用户评论积极性极低;区块链电商评论网络居中,而只考虑评论环境与激励制度因素影响的评论网络节点度差距最大,即单纯考虑区块链作用时,评论节点度差异最大,呈现更明显的两级分化情况,而考虑各种影响因素时,由于中和原因节点度两极差异最小。再次,在构建完成的用户-评论二分网络的基础上,探究区块链加入后评论的聚类效果与聚类方式之间的关系。从初始节点选取、距离优化及合并与分裂规则三个方面对传统ISODATA聚类算法进行改进:选择核心重要度较高的节点为初始聚类中心、引入节点相似度衡量节点之间距离、不限制聚类的规模实现自由聚类,据此运用Matlab实现节点聚类,并研究传统ISODATA与其改进算法对节点进行聚类的效果。实验结果表明:从紧密性、间隔性和戴维森保丁三个指数对比分析来看,改进的聚类算法能够实现类间距离更大,类内距离更小的效果,使的类内评论节点的话题相似度高,类间评论节点的话题相似度低,各类有明显的话题属性,从而为商家营销纠准靶向提供前提条件综上,本文以区块链的共识机制和激励机制加入为前提,研究区块链与电子商务结合条件下用户-评论二分网络构建、评论节点聚类效果两个问题。探究用户从共享经验、发表看法到据此对用户进行有效分类的过程,为电子商务商家精准营销提供一些指导建议。但是由于区块链的交易社区目前尚未有足够的用户,当前是根据用户行为理论进行的模拟,与现实情况存在可能存在些许区别,在之后的研究中,尽量以更广阔的视角描述用户行为,使实证结果更贴近实际情况。
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