基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法研究与实现

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yanhsy
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随着互联网的发展和普及,传统的商业环境向开放、共享、多元的面向在线服务方式转化。在线服务在电子商务、企业经营、管理等领域起到越来越重要的作用,互联网上可供用户选择的在线服务越来越多,同时,用户也需要花费更多的时间和精力来寻找自己需要的服务:一方面,在线服务数量庞大,使得用户不可能与每个在线服务都具有交互的经验,用户也不可能获得每个在线服务的完整信息。另一方面,由于网络环境下允许匿名交互而彼此之间又不直接接触,某些用户或在线服务提供者可能对服务提供不真实的评价信息。因此,用户通常需要借助以第三方观点为基础形成的在线服务信誉为辅助进行服务选择。在开放和动态的在线网络环境中,不同用户具有不同的消费爱好和消费历史,他们对在线服务的偏好是不同的,导致不同用户对同一服务的评分不具备可比较性。不考虑用户偏好的信誉机制难以得到客观的服务信誉,得到的服务信誉必然是不客观的,甚至会出现误导消费者选择的结果。因此,本文充分考虑的不同用户对服务的偏好,提出了基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法,方法首先定义距离指标以衡量两个评分向量之间的一致性,然后将在线服务信誉度量建模为寻找一个与用户-服务评分矩阵距离最小的信誉向量的最优化问题,最后采用模拟退火算法来求解该优化问题,将得到的信誉向量作为服务信誉。论文在不假定用户偏好相同的情况下,以用户评分作为基础,通过Kendall tau距离度量方法得到同一用户对不同在线服务的偏好关系,集结这些偏好关系最终得到服务信誉。由于同一理性用户的评分是可以比较的,这就解决了上述不同用户评分不具备可比较性的问题。通过考虑用户对不同服务评分的关系,提高了信誉机制的抗操纵性,降低了对信誉操纵的风险,将与用户-服务评分矩阵距离最小的信誉向量作为服务信誉,满足大多数用户的偏好,并且在一定程度上提高了信誉度量的效率。理论分析及实验验证了该方法的合理性和有效性。最后,根据本文中提出的信誉度量方法,设计并实现了基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量系统。
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