專利名稱：交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法
技術領域：
本發(fā)明涉及ー種交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法。
背景技術：
現(xiàn)在網絡交易中的信用評分，主要是依靠買、賣雙方互相打分統(tǒng)計出來的。比如對某一個賣家的信用評分，往往是通過累計所有購買過他的貨物的買家對他的評分，然后平均得到的。由于網絡交易的特殊性，有些賣(或買)家能夠通過不正當?shù)姆椒?，抬高自己的信用等級。這些手段有使用虛假的買(賣)家戶名，為自己打高分等
發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供ー種交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法，能夠得到買賣雙方更為合理的信用等級排序。為解決上述技術問題，本發(fā)明的交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法如下步驟步驟一、原始數(shù)據(jù)預處理；設第j個賣家為第i個買家的信用評分為vM，則將所有的賣家給買家的信用評分存儲到ニ維存儲矩陣V中；設第i個買家為第j個賣家的信用評分為11“，則將所有的買家給賣家的信用評分存儲到ニ維存儲矩陣U中；步驟ニ、計算兩個核心矩陣A和B，其中，A為ー個N行N列的正方形存儲矩陣，它由所述的存儲矩陣V和U中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到；B為ー個M行M列的正方形存儲矩陣，它是由所述的存儲矩陣U和V中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到；步驟三、進行迭代運算，分別計算買家和賣家的信用排序值。本發(fā)明的方法通過建立合理的數(shù)學模型，用精簡的數(shù)學計算，可以得到買賣雙方的信用等級排序；為交易平臺提供可靠的參考數(shù)據(jù)，特別適用于網絡上的交易系統(tǒng)。采用本發(fā)明的最大好處是不是簡單地將每個買家或賣家得到的信用評分累加、或者累加后平均的結果，用來作為信用排序的依據(jù)，而是兼顧了評分者自己的排序值(Rank值，或稱信用值)，將評分者的排序值作為權重乘上其打出的分數(shù)作為合理的評分值，累計到被評價者的總分中去。本發(fā)明通過巧妙的數(shù)學工具來計算，得到更為合理的全部參與者的排序值。


下面結合附圖與具體實施方式
對本發(fā)明作進ー步詳細的說明附圖是本發(fā)明的方法控制流程圖。
具體實施例方式本發(fā)明的方法基本構思是，假設某個集合內有N個買家，他們的Rank值為s = [S1S2 S3, , sN]τ,另外有M個賣家他們的Rank值為t = Lt1 t2 t3, . . . , tM]T。經過一段時間的買賣交易互動之后，相互打了原始的分數(shù)。設第j個賣家為第i個買家的信用評分為則所有的賣家給買家的信用評分可寫成如下矩陣形式

權利要求
1.ー種交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法，其特征在于，包括如下步驟 步驟一、原始數(shù)據(jù)預處理； 設第j個賣家為第i個買家的信用評分為則將所有的賣家給買家的信用評分存儲到ニ維存儲矩陣V中； 設第i個買家為第j個賣家的信用評分為Uw，則將所有的買家給賣家的信用評分存儲到ニ維存儲矩陣U中； 步驟ニ、計算兩個核心矩陣A和B，其中，A為ー個N行N列的正方形存儲矩陣，它由所述的存儲矩陣V和U中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到；B為ー個M行M列的正方形存儲矩陣，它是由所述的存儲矩陣U和V中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到； 步驟三、進行迭代運算，分別計算買家和賣家的信用排序值。
2.如權利要求I所述的方法，其特征在于，步驟三所述的計算買家的信用排序值采用如下方法 步驟a、設定迭代起始值s ； 步驟b、進行迭代運算，將A乘以s ; 步驟C、進行歸一化處理； 步驟d、計算迭代后的誤差δ w ； 步驟e、判斷誤差S W是否小于設定的誤差門限E，如果小于則停止迭代運算，輸出N個買家的信用排序值；否則，返回步驟b，繼續(xù)進行迭代運算。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于步驟a所述的迭代起始值S，如果是第一次進行迭代計算，則取N長度、內容相同的初始向量存儲在某一行存儲單元s內； 如果已進行了第m次迭代運算，則將第m-1次迭代計算的結果保留在行存儲器s中。
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟c所述的歸一化處理后，將第m次迭代后的s(m)覆蓋到上次迭代的同一個行存儲單元Sim-1)中，并作為下一次迭代的起始值。
5.如權利要求I所述的方法，其特征在于，步驟三所述的計算賣家的信用排序值采用如下方法 步驟A、設定迭代起始值t; 步驟B、進行迭代運算，將B乘以t ; 步驟C、進行歸一化處理； 步驟D、計算迭代后的誤差δ(η)； 步驟Ε、判斷誤差δ (11)是否小于設定的誤差門限Ε，如果小于則停止迭代運算，輸出M個買家的信用排序值；否則，返回步驟B，繼續(xù)進行迭代運算。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于步驟A所述的迭代起始值t，如果是第一次進行迭代計算，則取M長度、內容相同的初始向量存儲在某一行存儲單元t內； 如果已進行了第η次迭代運算，則將第η-I次迭代計算的結果保留在行存儲器t中。
7.如權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟C所述的歸一化處理后，將第η次迭代后的t(n)覆蓋到上次迭代的同一個行存儲單元tk1)中，并作為下一次迭代的起始值。
8.如權利要求I所述的方法，其特征在于，步驟一中所述的存儲矩陣V和U中，如果某ー買家i和賣家j沒有交易，則雙方沒有互相打分，矩陣中的相應的VyUy都填O。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種交易系統(tǒng)中買賣雙方信用的等級排序方法，步驟一、原始數(shù)據(jù)預處理；設第j個賣家為第i個買家的信用評分為vi，j，則將所有的賣家給買家的信用評分存儲到二維存儲矩陣V中；設第i個買家為第j個賣家的信用評分為uj，i，則將所有的買家給賣家的信用評分存儲到二維存儲矩陣U中；步驟二、計算兩個核心矩陣A和B，其中，A為一個N行N列的正方形存儲矩陣，它由所述的存儲矩陣V和U中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到；B為一個M行M列的正方形存儲矩陣，它是由所述的存儲矩陣U和V中的數(shù)值經過矩陣相乘運算得到；步驟三、進行迭代運算，分別計算買家和賣家的信用排序值。本發(fā)明能夠得到買賣雙方更為合理的信用等級排序。
文檔編號G06F17/16GK102681973SQ20111006465
公開日2012年9月19日 申請日期2011年3月17日 優(yōu)先權日2011年3月17日
發(fā)明者丁懷舟, 張嚴 申請人:張嚴