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평점 분리 기법을 이용한 e마켓플레이스의 판매자 평판 계산 방안A Method of Seller Reputation Computation Based on Rating Separation in e-Marketplace

Other Titles
A Method of Seller Reputation Computation Based on Rating Separation in e-Marketplace
Authors
오현교노유한김상욱박선주
Issue Date
Oct-2015
Publisher
한국정보과학회
Keywords
신뢰; 평점 분리; 평판 시스템; e마켓플레이스; trust; rating separation; reputation system; e-marketplace
Citation
정보과학회논문지, v.42, no.10, pp 1286 - 1293
Pages
8
Indexed
KCI
Journal Title
정보과학회논문지
Volume
42
Number
10
Start Page
1286
End Page
1293
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/156158
ISSN
2383-630X
2383-6296
Abstract
e-마켓플레이스는 구매자들이 보다 신뢰할 수 있는 판매자와 거래할 수 있도록 평판 시스템(Reputation system)을 구축하여 예비 소비자들에게 판매자의 평판을 제공한다. 판매자의 평판은 소비자의 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한평가가 있다. 기존의 평판 계산 방안들은 구매자의 평점이 두 가지의 평가가 혼합된 점수라는 것을 인지하지 못한 채로 판매자의 평판을 산출한다. 본 논문에서는 소비자 평점을 판매자 점수와 상품 점수로 분리한 후 오직 ‘판매자의 점수’만을 이용하는 평판 계산 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 판매자의 점수만을 이용하여 판매자의 능력에 대한 평판만을 제공하는 방안으로 예비 소비자들이 빠른 배송과 친절한 서비스를 제공하는 판매자를 선택할 수 있도록 돕는다. 실험에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안한다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 기반으로 진행하는 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
Most e-marketplaces build a reputation system that provides potential buyers with reputation scores of sellers in order for buyers to identify the sellers that are more reliable and trustworthy. The reputation scores are computed based on the aggregation of buyers’ ratings. However, when these ratings are used to compute the reputation scores, the existing reputation systems do not make a distinction according to the following two criteria: the capability of the seller and the quality of an item. We claim that a reputation system needs to separate the two criteria in order to provide more precise information about the seller. In this paper, we propose a method to compute seller’s reputation by separating the rating into the seller’s score and the item’s score. The proposed method computes the reputation of the seller’s capability by using only the ‘seller’s score’ and helps potential buyers to find reliable sellers who provide fast delivery and better service. In experi-ments, we propose a simulation strategy that reflects the real life of an E-marketplace and verify the effectiveness of our method by using the generated simulation data.
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