基于聚类的p2p电子商务信誉评价算法

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1、万方数据第35卷第l期计算机工程2009年1月场己35^，D．JComputerEngineeringJanuary2009·安全技术·文章编号：looo—3428(2009)ol—Ill38--02文献标识码：A中围分类号：TP301．6基于聚类的P2P电子商务信誉评价算法陈锦育，孙济洲，张亚平(天津大学计算机学院，天津300072)摘要：提出基于聚类的P2P电子商务信辔评价算法。该算法根据节点行为的相似性将侈点聚类成若干集合，将每个节点集合视为一个节点进行迭代信誉计算。诚实节点行为相似性较高，通常聚类为最大的话点集合，在迭代计算中占主导地位。实

2、验结果表明，与基于社会网络和概率估计的信誉评价体系算法相比，该算法误差较小。关键词：P2P信誉评价；电子商务；聚类；群体作弊Aggregation_basedReputationEValuationAlgorithmforP2PE．commerceCHENJin-yan，SUNJi-zhou，ZHANGYa-ping(schoolofComputer，TianjinUniVersity，Tianjin3()()072)IAbstractl111ispaperpresentsanaggregation-basedreputationeValuatio

3、nalgo“thmfbrP2Pe—commerce．ThemainfeatureofthisalgorithmisaggregatingpeersintoseveralpeersgmupsaccordingtotheirbehaViorsimilaritjes，andthereputationofthesegmupsiscalculatediteratiVely．Thegroupwiththelargestamount()fpeershaspriorityinthecalculationofreputation．Thehonestpeerswill

4、aggregateintoonegmupbe(：ausco九heirbehaviorsimilarity．Expe^mentalresultsshowthatthisalgorithmhaslessVariancecomparedwiththealgorithmsofs(一aInetworksorp“)babilisticestimationbase(ireputationeVaIuationsystem。IKeywordslP2Prepu组tionevaluation；e—commerce；aggregation；maliciouscollect

5、iVes互联网的发展为电子商务提供了广阔空间，准确、健壮的信誉评价体系是开展电子商务的必要条件。目前电子商务信誉评价体系卡要基于社会网络¨‘21和概率估计uJ，或在此基础上演化而来【4。J。实践表明，当存在大量节点相瓦串通、群体作弊时，上述信誉洋价体系会有较大计算误差。l基于聚类的信誉评价针对群体作弊问题，本文提出先根据节点的行为聚类，再进行信誉}平价的算法，具体思路如下：根据节点行为的相似性，用聚类的方法将节点划分成若干个节点集合，近似认为同一个节点集合内的节点具有相同信誉度，以节点问的直接评价矩阵为计算依据，对每个节点集合进行迭代信誉计算。1．

6、1节点及节点问评价为了简化问题，假定每次交易的评价仅有l(好评)、0(差评)2个取值。则节点j对，的直接评价定义如下：。卜冀!鬟登!!；：鏊f和，发生过直接交易‘，={fjm总的交易次数。⋯⋯～1⋯⋯一INuLL其他情况1．2节点集合阔的评价节点集合A对节．点集合B的评价定义为如下向量：曰(A，曰)={I，吒，⋯，，：I}其中，珂为B中的节点数量。如果A中节点与口中第，个节点有过直接交易(评价)，则rf=average(f。)，否则0=NuLL。如果集合8是集合A的邻居节点构成的集合，贝IJR(A，B)中不可能出现r产NULL的情况。如果2个节点集

7、合之间评价向量的每个分蕈都为l，则称该评价向量为完全信任向量，即E=(1，l，⋯，1)。完全信任向一138一量表明2个节点集合完全可信。如果节点集合A对节点集合c的信任度评价向量詹(A，c)=(d。，q，⋯，d。)，节点集合曰对c的信任度评价向量足(B，c)=(岛，如，⋯，阮)，则评价向量月(A，c)，曰(B，c)的差异度定义如下：r———■—一d秽(矗(A，c)，R(B，c))=√aVerage((“f一红)。)其中，口，≠NuLL；岛≠NuLL。1．3节点的聚类若节点集合A，B的公共邻居节点集合为c，E为完全信任向最，则A，占的相似度定义如下：

8、5州A，占)=(1一d彬’(层，曰(AB)))(1一(鳓r(E，詹(B，A)))(1一d移(R(AC)，R(B，C)))(