基于全局与局部结合的服务信任值评价推介.ppt

1、Combining Global and Local Trust for Service Recommendation,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（Local trust ）评价度量

2、方法 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（Global trust）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（a se

3、rvices-oriented environment with social network ）,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

4、不能太小 2.结合委托用户对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,Let user D be the evaluating user and service 2 be the target service. User A and E are two direct users (in other words, witnesses) of the target service. To assess the trustworthiness of service 2 to D, it is necessary to ev

5、aluate the credibility of A and E firstly. Then the trust of A and E on service 2 are aggregated with their credibility as weight to infer the trust value of service 2,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

6、户a i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（trust path）（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,heuristic rules（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

7、依据他本人的个人意见，即Local trust 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，那么该用户对该服务的信任值可能会参考信托人的个人意见，此时local trust 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Global trust 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，local trust 影响力进一步下降，global trust 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

8、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,实验环境： BA network : 1000个节点，节点间信任值 范围 0,1 服从分布： 设置100个服务产品，每个用户随机使用过其中5个服务产品，对服务的评价值范围为0 1,实验过程： 参数设定：u=1,H=5, =0.5 .10个评价用户 每次模拟的结果值为10个用户的平均值 模拟六种方法，得出六种推介服务排名列表,表现结果,Global trust 角度 LOCAL trust 角度,实验结果,Mere local trust 完全不考虑全局信任值,不合理,实验结果,几种方法非常相近，一般高口碑的商品，通常个人的评价也较高 ，这是合理的,进一步实验,假设1：若一项服务有个不能容忍的最低局部信任值，且该评价用户信