基于全局与局部结合的服务信任值评价推介.ppt

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1、CombiningGlobalandLocalTrustforServiceRecommendation基于全局和局部结合的服务推荐的信任评价问题背景随着服务计算的流行，很多领域的电子服务正在发展，通过各种技术，在松散耦合的环境中为用户提供服务，这样形成一个服务性环境。从某个用户出发，一项服务的信用状况是一件关键的因素需要考虑，特别是一项服务产品之前用户没有亲身体验过，有必要对该服务进行可信度评价问题背景对用户说，必须要考虑这个问题：“我是不是应该买这种服务”，基于这个问题，很多可信度评估的方法被提出。评价方法（以前）局部可信度（Localtrust）评价度量方

2、法参考其个人或者其他对目标服务有直接使用经验的人（trustee,信任委托人）对该服务的个人评价优点：更为准确，缺点：可能存在没有对目标服务有直接经验的信任委托人，或者该委托人存在不可信的情况，委托人的意见多样评价方法全局可信度（Globaltrust）评价度量方法该服务所有用户的评价总和或者平均值（服务产品的口碑，名誉，Reputation）优点：唯一，全面，综合考虑缺点：，对每个人的评分进行简单计算，忽略服务的普及程度（用户的数量），忽视恶意评论本文的工作1.对两种方法都各自进行了改进2.结合两种方法，为带有社交网络环境的服务推介提供可信度评价（aservi

3、ces-orientedenvironmentwithsocialnetwork）带有社交网络的服务环境参数标记全局信任度计算（本文）考虑了用户数量，全局信任值=平均信任度得分+服务普及度（用户数量）全局信任度计算（本文）全局信任度计算（本文）Max—使用该服务的可能达到的用户数量r—该服务预测的参考值u—可调参数控制随着r变化的速度全局信任度计算随着n(s)变化函数P(s)的范围是[0,1]局部信任度计算（本文）保证评价结果的准确性：1.识别信任委托用户（trustee）（有亲身体验过该产品的用户）直接接触目标服务，且两者之间的信任度不能太小2.结合委托用户对

4、服务的体验评价来对服务进行评价——加权平均聚合法与委托人之间信任度越大，越相信委托人，即通过加权来确定局部信任度计算LetuserDbetheevaluatinguserandservice2bethetargetservice.UserAandEaretwodirectusers(inotherwords,witnesses)ofthetargetservice.Toassessthetrustworthinessofservice2toD,itisnecessarytoevaluatethecredibilityofAandEfirstly.Thenthet

5、rustofAandEonservice2areaggregatedwiththeircredibilityasweighttoinferthetrustvalueofservice2局部信任度计算Tt(a,s)表示评价用户a对服务S的可信度评价，Credibility(u)表示评价用户a对信任委托用户u的可信权重，t(u,s)表示委托用户u对服务s的信任度评价局部信任度计算t(ai,ai+1)范围为[0,1]，表示从用户ai对用户ai+1的信任度信任路径越长，信任权重越小，合理信任路径上的值越大，信任权重越大，合理若某一个委托（credit）用户到达评价用户的

6、路径有多条，选择权重最大的路径作为Credibility(u)表示信任路径上信用可接受的最小值假设p(a1,a2,a3,……an)为评价用户到达信任用户的某一信用路径（trustpath）（可多条）,该路径的权重为局部信任与全局信任的结合提出原因：1.每个方法都有各自的局限性2.启发式原则局部信任与全局信任的结合heuristicrules（启发式规则）1.如果评价用户对目标服务有直接的经验，那么该用户对该服务的信任值完全依据他本人的个人意见，即Localtrust方法在评价服务的方法上占主导地位2.若评价用户没有直接经验，但是他的信托人有直接经验，那么该用户对

7、该服务的信任值可能会参考信托人的个人意见，此时localtrust的影响下降，同时评价用户也试着考虑大家对该服务做出的整体评价，即Globaltrust影响上升3.若评价用户没有信托人或者离直接经验者之间的距离很大，则听取其他人意见已经不再那么可靠，此时，localtrust影响力进一步下降，globaltrust影响力进一步上升结合的方法：给两者加权值，突出各自的影响力局部信任与全局信任的结合表示全局信任所占的权重范围为[0,1]W代表全局信任的最小权重，H代表局部信任方法能接受的最大路径长度两者由评价用户自己选择方法的结果：给出一张服务排名推介列表模拟实验实

8、验环境：BAnetwor