JP2003337897A - Auction reputation system - Google Patents
Auction reputation systemInfo
- Publication number
- JP2003337897A JP2003337897A JP2002145544A JP2002145544A JP2003337897A JP 2003337897 A JP2003337897 A JP 2003337897A JP 2002145544 A JP2002145544 A JP 2002145544A JP 2002145544 A JP2002145544 A JP 2002145544A JP 2003337897 A JP2003337897 A JP 2003337897A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- reputation
- data
- seller
- transaction
- evaluation value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来技術では、評判値は単純に加算されるだ
けであり、最新の信頼データと合わないケースが発生
し、特定のメンバーの評価値を意図的に高く又は低くす
るような個人的な攻撃やグループ操作が発生しても防ぐ
ことができない。
【解決手段】 ネットワークを介して複数のユーザー端
末と接続可能であり、前記ユーザー端末からの販売又は
入札を受け付け、ユーザヘのオークションサービスを提
供するオークションシステムにおいて、購入者が、取引
実績に基づく売り手の評判データを参照して購入を決断
することが可能であり、取引後、販売者及び販売者の評
価値を評価データに追加することを評判許可データを基
にシステム側が判断する。取引実績及び時刻データを考
慮して評価値を制御する評判機能を有する。取引後の評
価値と取引回数から得られるユーザー間の相互関係の強
さを基に、システムが、評判者の選択を実施する。
(57) [Summary] [Problem] In the prior art, reputation values are simply added, and there are cases where the reputation values do not match the latest trust data, and the evaluation value of a specific member is intentionally raised or lowered. It cannot be prevented even if a personal attack or group operation occurs. SOLUTION: In an auction system which can be connected to a plurality of user terminals via a network, accepts sales or bids from the user terminals, and provides an auction service to users, a buyer is a seller based on transaction results. It is possible to make a purchase decision by referring to the reputation data, and after the transaction, the system side determines whether to add the seller and the seller's evaluation value to the evaluation data based on the reputation permission data. It has a reputation function that controls the evaluation value in consideration of the transaction results and the time data. Based on the strength of the interaction between the users obtained from the post-transaction evaluation value and the number of transactions, the system performs the selection of the reputation.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】オンライン取引における、参
加者間の信頼性を醸成するための対策を提供する技術で
ある。TECHNICAL FIELD The present invention relates to a technique for providing a measure for fostering reliability among participants in online transactions.
【0002】[0002]
【従来の技術】オンライン取引では、参加者は、互いに
匿名状態のままで情報交換し、取引を成立させることが
一般的であるが、売る方も買う方も、お互いの相手に対
する信頼感を得るための手段が用意されていることが取
引システム上、不可欠である。従来、取引に参加したメ
ンバー間で、取引相手候補の誠実性と評判に関する電子
的なフィードバック・データベースを作り、取引時にデ
ータをチェックし、他の評価者の評判を調べて信頼性を
確認する方法が既に実用化されている。そこでは、信頼
の評価値としては、取引後の評判データ、例えば、「信
用できる」を+1、「普通」を0、「信用できない」を
−1として、取引件数ごとに単純加算して、平均値を評
判データとして使うことが実用化されている。また、そ
の時に、点数だけでなくコメントを合わせて評判データ
とすることも実施されているが、否定的なコメントによ
り他人の評価を悪くする危険性が出てきたため、否定的
なコメントでは、必ず特定の取引番号をセットにしてコ
メントするような防御策が講じられている。2. Description of the Related Art In online transactions, it is common for participants to exchange information while remaining anonymous and establish a transaction, but both the seller and the buyer gain a sense of trust in each other. It is indispensable for the trading system to have the means to do so. Conventionally, a method of creating an electronic feedback database regarding the integrity and reputation of potential trading partners among the members who participated in the transaction, checking the data during the transaction, and checking the reputation of other evaluators to confirm the reliability. Has already been put to practical use. There, as the evaluation value of the trust, the reputation data after the transaction, for example, "credible" is +1, "normal" is 0, "untrustworthy" is -1, simple addition is made for each transaction, and the average. Practical use of values as reputation data. In addition, at that time, not only the score but also the comments are combined to be used as reputation data, but since there is a danger that negative comments will worsen the evaluation of others, it is always necessary to use negative comments. Defensive measures have been taken to comment by setting a specific transaction number.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】従来の方法では、評判
値は、単純に加算されるだけであり、取引履歴が多い場
合には、最新の状況を示しているとは限らなくなり、過
去には高い評価を得ていた人物が、最近は悪い評判とな
っても、平均値では、その影響は直ぐには反映されず、
最新の信頼データと会わないケースが発生することが予
想される。また評判値やコメントを記入できるメンバー
は、取引が成立したメンバーなら無条件に許されるが、
評価をつける側の資格や条件によっては、評価には適さ
ないケースもある。例えば、特定のメンバーの評価値を
意図的に高くする、あるいは低くするような個人的な攻
撃やグループ操作が発生しても防ぐことができない。In the conventional method, the reputation value is simply added, and when the transaction history is large, it does not always indicate the latest situation. Even if a person who had a high reputation recently got a bad reputation, the influence is not immediately reflected in the average value,
It is expected that there will be cases where the latest trust data is not met. Also, members who can enter reputation values and comments are unconditionally allowed as long as the member who completed the transaction,
Depending on the qualifications and conditions of the rating side, there are cases that are not suitable for the rating. For example, even if a personal attack or a group operation that intentionally raises or lowers the evaluation value of a specific member occurs, it cannot be prevented.
【0004】[0004]
【課題を解決するための手段】この発明は、上述した課
題を解決するためになされたものであり、本発明におけ
る評判システムは取引市場に参加している各人が、取引
市場に参加している他の参加者の評価を自ら評価するシ
ステムであり、購入者が、取引実績に基づく売り手の評
判データを参照して購入を決断し、取引後、販売者及び
販売者の評価値を評価データに追加することを評判許可
データを基にシステム側が判断することを特徴とする。
購入者が、売り手の評判値を基に評価する場合、評価値
(及び評価コメント)が判断材料である。従来は、過去
の全てのデータの単純平均値で評価値を与えていたが、
時間情報を基に、最近の取引実績だけに基づく平均値に
することにより、最新の評判状態を表すようなデータを
得ることができる。また、特定の相手の取引のみで、評
判値を上げるような操作も考えられる。その場合には、
売り手と買い手の取引実績履歴を基に、上記で得られた
最新の評判値に、重み付けをして、意図的な評判値操作
の影響を削減することを行う。The present invention has been made to solve the above-mentioned problems. In the reputation system of the present invention, each person participating in the trading market participates in the trading market. It is a system that evaluates the evaluation of other participating participants by themselves, the purchaser refers to the seller's reputation data based on the transaction record and decides to purchase, and after the transaction, the evaluation value of the seller and the seller is evaluated data. It is characterized in that the system side makes a decision based on the reputation permission data.
When the purchaser makes an evaluation based on the reputation value of the seller, the evaluation value (and evaluation comment) is a criterion. Previously, the evaluation value was given by the simple average value of all past data,
Based on the time information, an average value based only on the recent transaction record makes it possible to obtain data showing the latest reputation status. In addition, an operation that raises the reputation value only by dealing with a specific partner can be considered. In that case,
Based on the transaction record history of the seller and the buyer, the latest reputation value obtained above is weighted to reduce the influence of intentional reputation value operation.
【0005】[0005]
【発明の実施の形態】図1は、今回の発明で実現するオ
ークション全体のフローを示す。オークションがスター
トすると、まず対象となる商品がオークションの全購入
予定者に提示される(1)。提示された商品に興味を持
った購入予定者は、(2)で商品の販売を意思表示して
いる販売者の評判をチェックする。その時に表示される
評判値は、販売者のIDを基に検索された評判DB(1
00)から与えられたデータであり、その結果により評
判値がOK(3)であれば、購入するし、もしNOであ
れば、別の商品へとジャンプする。ステップ4で、購入
して支払いを済ませた後、納品された後に購入者は販売
者の評価を、また販売者は購入者が自分の評価値をつけ
た時に、購入者への評判値をつけることが出きる。その
時に、評判システム側では、販売者、購入者共に、評判
をつける資格があるかどうかを、評判許可DB(20
0)のデータを検索して、ステップ5で判断する。もし
YESであれば、それぞれの結果が評価値として、新し
い評価DBに加えられることになる(10)。そして次
ぎの商品のオークションヘと進むことになる。もしステ
ップ5での判断がNOであれば、評価値を評判DBに追
加することはなく、次ぎの商品のオークションに進むこ
とになる。評判DBと共に、評判許可DBを同時にオー
クション許可を与え、オークションが実施されれば、そ
の評判値も同時に反映するアルゴリズムも考えられる。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION FIG. 1 shows the flow of the entire auction realized by the present invention. When the auction starts, the target product is first presented to all prospective buyers of the auction (1). The prospective purchaser who is interested in the presented product checks the reputation of the seller who is willing to sell the product in (2). The reputation value displayed at that time is the reputation DB (1 retrieved based on the seller's ID).
00), and if the result shows that the reputation value is OK (3), it purchases it, and if NO, it jumps to another product. In step 4, after the purchase, payment, and delivery, the buyer gives the seller a rating, and the seller gives a rating to the buyer when the buyer gives his rating. Things come out. At that time, on the reputation system side, whether the seller or the purchaser is qualified to give a reputation is evaluated by the reputation permission DB (20
The data of 0) is searched and judged in step 5. If YES, each result will be added to the new evaluation DB as an evaluation value (10). Then proceed to the auction for the next product. If the determination in step 5 is NO, the evaluation value is not added to the reputation DB, and the process proceeds to the auction for the next product. An algorithm is also conceivable in which the auction permission is given to the reputation permission DB at the same time as the reputation DB and the reputation value is also reflected when the auction is conducted.
【0006】図2は、図1で説明した販売者の評判値を
購入者に与える際に、極力、信頼できる評価値を与える
ためのアルゴリズムである。過去の取引データが取引履
歴データ(101)に蓄積されている。ここに、現在の
取引に関係している購入者IDと販売者ID、及び商品
IDさらに時刻情報を入力データとしてインプットす
る。データベース(101)では、上記4データを基
に、購入者と販売者の取引履歴、その時期を抽出する。
時刻情報を基に時系列上で、103で、若い評判値のみ
を選択しその平均を出す。さらに、購入者と販売者両者
の関係の深さを取引データから推定し、評判値そのもの
への重み係数を計算する(102)。この係数を103
で単純加算された評価値に掛けることにより、特定の相
手とのみ取引を行い、御互いの評判値を意図的に上げる
意図的な評価値操作を防ぐことが出きる。FIG. 2 shows an algorithm for giving a reliable evaluation value as much as possible when giving the purchaser the reputation value of the seller described in FIG. Past transaction data is stored in the transaction history data (101). Here, a purchaser ID, a seller ID, a product ID, and time information related to the current transaction are input as input data. The database (101) extracts the transaction history of the purchaser and the seller and the period of time based on the above four data.
On the time series based on the time information, at 103, only the young reputation value is selected and the average thereof is calculated. Further, the depth of the relationship between the purchaser and the seller is estimated from the transaction data, and the weighting factor for the reputation value itself is calculated (102). This coefficient is 103
By multiplying the evaluation value that has been simply added with, it is possible to prevent the intentional operation of the evaluation value by intentionally raising the mutual reputation value by conducting transactions only with specific parties.
【0007】図3は、図1で説明した評判値を新たに追
加することを許可するアルゴリズムを説明している。図
2の取引履歴データ(101)及び重み係数計算(10
2)は、そのまま適用する。重み係数計算結果(10
2)がランダム性を判断し(202)、また評判許可デ
ータ(200)に購入者IDと販売者IDを入力し、2
01で過去の関係から評判許可が与えられていることを
確認したら、203で評判許可の最終判断を行い新たな
評判値の処理を実施する。もし重み係数計算でランダム
性が著しく損なわれ、また過去において評価が禁止され
ている関係であることが判明した場合は、204のよう
に評価処理は禁止され、さらに、205のように購入者
と販売者のIDを照合して新たな組み合わせであれば、
禁止組み合わせであることを評価許可データ(200)
に書きこむ。FIG. 3 illustrates an algorithm for permitting new addition of the reputation value described in FIG. Transaction history data (101) and weighting factor calculation (10) of FIG.
2) is applied as it is. Weighting factor calculation result (10
2) judges the randomness (202) and inputs the purchaser ID and the seller ID in the reputation permission data (200), and 2
When it is confirmed that the reputation permission is given from the past relation at 01, the final determination of the reputation permission is made at 203 and a new reputation value is processed. If the randomness is significantly impaired in the weighting factor calculation, and if it is found that the evaluation is prohibited in the past, the evaluation process is prohibited as in 204, and the purchaser as in 205 is If the seller's ID is verified and it is a new combination,
Evaluation permission data indicating that the combination is prohibited (200)
Write in.
【0008】重み係数の計算例としては、次ぎのような
方法が考えられる。1商品当たりのオークション参加者
数の期待値がNとすると、単純には、1取引当たりのあ
るメンバーが商品を落札する確率は1/Nである。完全
に独立で、ランダムな相手とM回取引が成立していれ
ば、その正規確率は、(1/N)Mとなる。もし、意図
的に取引相手を決定していれば、必ず正規確率1で、同
じ相手との取引となる。したがって、特定の相手との取
引発生率が、(1/N)Mと比較して、どのくらい大き
くなるかにより、ある程度推定可能となる。The following method can be considered as an example of calculating the weighting coefficient. When the expected value of the number of auction participants per product is N, the probability that a member wins a product per transaction is 1 / N. If it is completely independent and has completed M transactions with a random partner, its normal probability is (1 / N) M. If the transaction partner is intentionally decided, the transaction is always with the same probability with a normal probability of 1. Therefore, it can be estimated to some extent according to how much the transaction occurrence rate with a specific counterparty is (1 / N) M.
【0009】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明
は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要
旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは
勿論である。As described above, the inventions made by the present inventor are
Although the specific description has been given based on the above-described embodiment, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and needless to say, various modifications can be made without departing from the scope of the invention.
【0010】[0010]
【発明の効果】本発明により、正しい評判値に基づき、
高い信頼性のあるマーケットが構築できる。また、恣意
的な評価操作を防ぎ、健全なオークションが可能とな
る。According to the present invention, based on the correct reputation value,
Build a highly reliable market. Moreover, it is possible to prevent an arbitrary evaluation operation and conduct a healthy auction.
【図1】本発明に係る評判システムを考慮したオークシ
ョンの全体のフローの例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall flow of an auction considering a reputation system according to the present invention.
【図2】本発明に係る販売者の評判値を通知するアルゴ
リズムの例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of an algorithm for notifying a seller's reputation value according to the present invention.
【図3】本発明に係る評判参加許可のためのアルゴリズ
ムの例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an algorithm for permitting participation in a reputation according to the present invention.
1〜6、10…評判システムを考慮したオークションの
フローの各ステップ、100…評判DB、101…取引
履歴データ、102、103…販売者の評判値を通知す
るアルゴリズムの各ステップ、200…評判許可DB、
201〜205…評判参加許可のためのアルゴリズムの
各ステップ。1-6, 10 ... Each step of an auction flow considering a reputation system, 100 ... Reputation DB, 101 ... Transaction history data, 102, 103 ... Each step of algorithm for notifying a seller's reputation value, 200 ... Reputation permission DB,
201-205 ... Each step of the algorithm for permitting participation in reputation.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 寛幸 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 山岸 俊男 北海道札幌市北区北10西7 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page (72) Inventor Hiroyuki Takahashi 2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Toshio Yamagishi Hokkaido, Kita-ku, Sapporo, Kita 10 West 7
Claims (3)
末と接続可能であり、前記ユーザー端末からの販売又は
入札を受け付け、ユーザヘのオークションサービスを提
供するオークションシステムにおいて、購入者が、取引
実績に基づく売り手の評判データを参照して購入を決断
し、取引後、販売者及び販売者の評価値を評価データに
追加することを評判許可データを基にシステム側が判断
することを特徴とするオークションシステム。1. In an auction system which can be connected to a plurality of user terminals via a network, accepts sales or bids from the user terminals, and provides an auction service to users, a buyer is a seller based on a transaction record. The auction system is characterized in that the system side determines, based on the reputation permission data, that the seller and the seller's evaluation value should be added to the evaluation data after making a purchase decision by referring to the reputation data of.
において、取引実績及び時刻データを考慮して評価値を
制御する評判機能を有することを特徴とするオークショ
ンシステム。2. The auction system according to claim 1, further comprising a reputation function of controlling an evaluation value in consideration of transaction record and time data.
おいて、取引後の評価値と取引回数から得られるユーザ
ー間の相互関係の強さを基に、システムが、評判者の選
択を実施することを特徴とするオークションシステム。3. The auction system according to claim 1, wherein the system selects a reputable person based on the strength of mutual relation between the users obtained from the evaluation value after the transaction and the number of transactions. An auction system featuring.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002145544A JP2003337897A (en) | 2002-05-21 | 2002-05-21 | Auction reputation system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002145544A JP2003337897A (en) | 2002-05-21 | 2002-05-21 | Auction reputation system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003337897A true JP2003337897A (en) | 2003-11-28 |
Family
ID=29704799
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002145544A Pending JP2003337897A (en) | 2002-05-21 | 2002-05-21 | Auction reputation system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2003337897A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7490056B2 (en) * | 2004-11-04 | 2009-02-10 | Ebay Inc. | System to generate an aggregate interest indication with respect to an information item |
JP2011128840A (en) * | 2009-12-17 | 2011-06-30 | Rakuten Inc | Commercial transaction processing apparatus, method and processing program for determining fraudulent evaluation |
JP2014232550A (en) * | 2008-08-11 | 2014-12-11 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Online evaluation system and method |
JP2019509560A (en) * | 2016-02-22 | 2019-04-04 | タタ・コンサルタンシー・サーヴィシズ・リミテッド | System and method for complaint and reputation management in a multi-party data market |
JP2020060954A (en) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 加賀デバイス株式会社 | Trading method, trade processing apparatus, trade processing system and computer program |
-
2002
- 2002-05-21 JP JP2002145544A patent/JP2003337897A/en active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7490056B2 (en) * | 2004-11-04 | 2009-02-10 | Ebay Inc. | System to generate an aggregate interest indication with respect to an information item |
US8249949B2 (en) | 2004-11-04 | 2012-08-21 | Ebay Inc. | System to generate an aggregate interest indication with respect to an information item |
US8706567B2 (en) | 2004-11-04 | 2014-04-22 | Ebay Inc. | System to generate an aggregate interest indication with respect to an information item |
JP2014232550A (en) * | 2008-08-11 | 2014-12-11 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Online evaluation system and method |
JP2011128840A (en) * | 2009-12-17 | 2011-06-30 | Rakuten Inc | Commercial transaction processing apparatus, method and processing program for determining fraudulent evaluation |
JP2019509560A (en) * | 2016-02-22 | 2019-04-04 | タタ・コンサルタンシー・サーヴィシズ・リミテッド | System and method for complaint and reputation management in a multi-party data market |
JP2020060954A (en) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 加賀デバイス株式会社 | Trading method, trade processing apparatus, trade processing system and computer program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7827073B2 (en) | Trusted auctions | |
US9947059B2 (en) | Group formation and dynamic pricing for E-commerce in social networks | |
Yavas et al. | An experimental analysis of the impact of intermediaries on the outcome of bargaining games | |
Hinz et al. | The impact of information diffusion on bidding behavior in secret reserve price auctions | |
Zacharia et al. | Collaborative reputation mechanisms for electronic marketplaces | |
JP5852886B2 (en) | Device for providing liquid funds in an online auction marketplace environment | |
US20070198391A1 (en) | Method and system for conducting a block auction | |
JP2002109288A (en) | Agent corresponding to dynamic participation in plural simultaneous online auctions | |
Zhang et al. | Combining trust modeling and mechanism design for promoting honesty in e‐marketplaces | |
Trevathan | Getting into the mind of an “in-auction” fraud perpetrator | |
CN119547415A (en) | Two-layer token method and system for asset-based consensus | |
AU2018338645A1 (en) | Method and system for online auctions | |
JP2003337897A (en) | Auction reputation system | |
US20150213531A1 (en) | Computer-Assisted Interactive Reverse Auctions | |
JP2008077527A (en) | Commercial transaction system using internet | |
JP2005510811A (en) | Auction execution method considering credit information | |
US20060149656A1 (en) | System and method for conducting auctions of product sets | |
JP6699419B2 (en) | Risk determination device, risk determination method, and risk determination program | |
KR20000049426A (en) | Internet auction method which enables participators to specify the conditions on both buyers and sellers | |
Trevathan et al. | RAS: a system for supporting research in online auctions | |
JP2004272367A (en) | Joint purchase reverse auction system, method, server and program | |
JP2005018267A (en) | Auction system | |
JP2007515014A (en) | Minimum price auction service management system and management method | |
Wang et al. | Secure agent-mediated auctionlike negotiation protocol for internet retail commerce | |
KR101143260B1 (en) | Internet auction method with additional bidding of stepwise time-limited type |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050311 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070627 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070703 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070830 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20071120 |