專利名稱：服務相對信任度評價方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明實施例涉及網(wǎng)絡技術領域，尤其涉及一種服務相對信任度評價方法和裝置。

背景技術：
隨著網(wǎng)絡化軟件服務模式的發(fā)展，網(wǎng)絡中的軟件應用逐漸發(fā)展為以服務的形式透明地提供給用戶，用戶在執(zhí)行一項業(yè)務時，可從網(wǎng)絡中的服務平臺提供的服務中獲取所需的軟件，從而執(zhí)行業(yè)務。當用戶從網(wǎng)絡中獲取服務時，要保證所選擇的服務是可信的，避免因選擇的某一服務的信任度較差而導致整個業(yè)務應用執(zhí)行的可信度降低，形成水桶效應。
用戶選擇服務時，通常選擇信任度較高的服務，因此，服務的信任度評價的準確性是為用戶提供可信服務的前提。目前，針對現(xiàn)實生活中的交易、共享等活動，研究人員提出了根據(jù)歷史交互經(jīng)驗對主體行為進行主觀預測的方法，并將這類信任模型稱為主觀信任模型或計算型信任模型，在當前的主觀信任模型中，實體間的信任關系由直接信任(Direct Trust)和推薦信任(Recomendation Trust)合成，其中，直接信任是主體直接根據(jù)其交互歷史記錄對另一個主體形成的信任度，推薦信任是主體根據(jù)其它主體對另一個主體的間接推薦形成的信任度，也稱為間接信任(IndirectTrust)或信譽(Reputation)。但是，現(xiàn)有技術中對服務的信任度的評價中，一般是采用絕對信任度作為相應服務的信任度，所述的絕對信任度即是根據(jù)主體對服務的實際的評價值直接計算得到的服務的信任度，例如在電子商務網(wǎng)站eBay的信譽管理系統(tǒng)中，信任度的計算方法是基于采集到的主體的評價值，采用加權求平均的方式，其是在交易雙方完成交易后，收集交易雙方對彼此表現(xiàn)的評價，如-1表示差評，0表示中評，1表示好評等，并將獲得的雙方的評價進行累加并求平均，從而獲得交易雙方主體的信任度，這樣，買家和賣家在交易前都可以獲取并查看對方的信任度，并根據(jù)對方的信任度考慮是否進行交易，該種信任度評價方法的優(yōu)勢是計算簡單，實現(xiàn)方便。此外，Rahman也通過基于直接經(jīng)驗和信譽，提出了語義距離評價信任度；

等引入了事實空間和觀念空間的概念來描述和度量信任關系。
發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術中服務的信任度評價一般是基于主體對服務的實際評價值獲得服務的絕對信任度，基于絕對信任度對服務進行評價，且現(xiàn)有服務評價均是針對于單一評價環(huán)境系統(tǒng)下的服務的信任度評價，但是，在網(wǎng)絡化服務應用中，往往需要對不同服務平臺提供的相同功能的服務中，選擇可信的服務，因此，需要對不同服務平臺提供的相同功能的服務進行評價，而由于服務是由不同的服務平臺提供，各服務平臺的評價體系往往是異構的，因此，若還依靠現(xiàn)有的基于單一評價體系環(huán)境下的信任度評價方法，由于不同評價體系下服務的評價差異較大，將導致網(wǎng)絡化服務應用中服務的信任度評價不準確，提供給用戶的服務也不可信。無法對網(wǎng)絡化服務應用中服務的信任度進行準確、可靠地評價。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種服務相對信任度評價方法和裝置，可在網(wǎng)絡化服務應用中，對不同服務平臺下的相同功能的服務進行評價，獲得服務的相對信任度，使得服務的評價準確、可靠，可有效保證提供給用戶的服務的可信性。
本發(fā)明實施例提供一種服務相對信任度評價方法，包括 獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)； 對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值； 根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
上述的服務相對信任度評價方法中，所述根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度可包括 將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣； 根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
此外，上述的服務相對信任度評價方法中，所述服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，將所述服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，其中，所述非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣；其中，所述根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度可包括 基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系； 基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
所述基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系可包括 所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值； 根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
進一步地，上述的服務相對信任度評價方法還可包括將所述服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶。
本發(fā)明實施例提供了一種服務相對信任度評價裝置，包括 服務評價矩陣建立模塊，用于獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)； 服務相對評價矩陣建立模塊，用于對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值； 相對信任度獲取模塊，用于根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
上述的服務相對信任度評價裝置中，所述相對信任度獲取模塊可包括 綜合評價獲取單元，用于將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣； 第一相對信任度獲取單元，用于根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
此外，上述的服務相對信任度評價裝置還可包括 矩陣處理模塊，用于所述服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，將所述服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，其中，所述非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣； 其中，所述相對信任度獲取模塊可包括 偏序關系獲取單元，用于基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系； 相對信任度獲取單元，用于基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
所述偏序關系獲取單元包括 綜合評價獲取子單元，用于所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值； 偏序關系獲取子單元，用于根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
進一步地，上述的服務相對信任度評價裝置還可包括 服務提供模塊，用于將所述服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶。
本發(fā)明實施例提供的服務相對信任度評價方法和裝置，通過獲取不同服務平臺上具有相同功能服務的相對信任度，使得服務的評價準確可靠，可有效避免惡意評價對服務評價的影響，使得依據(jù)相對信任度為用戶提供服務時，可有效保證服務提供的可信性，提高用戶獲取服務的效果。



圖1為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例一的流程示意圖； 圖2為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例二的獲取服務的相對信任度的流程示意圖； 圖3為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例中非完全評價矩陣中獲取兩個服務的服務偏序關系的流程示意圖； 圖4為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例一的結構示意圖； 圖5為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例二中相對信任度獲取模塊的結構示意圖； 圖6為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例三的結構示意圖； 圖7為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例三中相對信任度獲取模塊的結構示意圖； 圖8為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例中偏序關系獲取單元的結構示意圖。

具體實施例方式 為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
圖1為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例一的流程示意圖。如圖1所示，本實施例方法可包括以下步驟 步驟101、獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)； 步驟102、對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值； 步驟103、根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
本發(fā)明實施例可應用于網(wǎng)絡化服務的評價中，特別是對網(wǎng)絡中不同服務平臺提供的相同功能的服務進行評價。具體地，本實施例中，可將網(wǎng)絡中的不同服務平臺提供的相同功能服務的評價組成服務評價矩陣，并基于該服務評價矩陣獲得服務的相對評價矩陣，從而獲得不同服務平臺提供的相同功能的服務的相對信任度。
具體地，上述步驟103中，所述的根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度具體可包括如下步驟 步驟103A、將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣； 步驟103B、根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
可以看出，通過將服務的相對評價值相加獲得服務的綜合評價值，并基于服務的綜合評價值對服務進行排序，從而可獲得服務的相對信任度，服務的相對信任度的獲取簡單方便。
本實施例中，假設表1為兩個服務平臺提供的相同功能的服務s1和s2，則主體u1、u2和u3對s1和s2的評價值組成的服務評價矩陣即為表1所示。
表1 若按照現(xiàn)有加權求平均計算s1和s2的信任度時，s1＝2+70+0.5＝72.5，s2＝1+75+0.2＝76.2，則服務s1的信任度就會小于服務s2，而實際上，是服務s1的好評度要高于s2，這與實際不符。經(jīng)過本發(fā)明實施例基于該服務評價矩陣轉換為服務相對評價矩陣可參見表2。
表2 根據(jù)表2獲得的s1和s2的綜合評價值分別為s1＝2+1+2＝5，s2＝1+2+1＝4，可以看出，對服務s1和服務s2進行排序后，服務s1的排序值就大于服務s2的排序值，則服務，服務s1的相對信任度就為1，而服務s1的相對信任度就為2，從而服務服務s1的可信性就高于服務s2?？梢钥闯觯诒景l(fā)明實施例獲得的服務的相對信任度更符合服務的實際評價，可有效避免因主體的評價差異而對服務評價的影響，提高服務評價的準確性和可靠性。
本實施例中，當用戶選擇服務時，可將服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶，以便用戶獲得的服務是可信性最好的服務，使得用戶基于獲得的服務在執(zhí)行業(yè)務時可獲得更好的執(zhí)行效果。
本發(fā)明實施例中，由于對服務進行評價時，采用的是服務的相對評價，即是利用主體對服務的相對評價值對服務進行評價，可有效避免不同主體之間評價差異較大而導致的對服務的絕對信任度不準確地問題，可有效提高服務評價的準確性和可靠性，即使存在惡意的評價主體，由于將其評價轉化為相對評價時，也可避免惡意評價的影響。
本發(fā)明實施例根據(jù)主體對不同服務平臺上具有相同功能服務的實際評價值，獲得主體對各服務的相對評價值，并基于獲得的服務的相對評價值計算得到服務的相對信任度，使得服務的評價準確可靠，可有效避免惡意主體的評價對服務評價的影響，使得依據(jù)相對信任度為用戶提供服務時，可有效保證服務提供的可信性，提高用戶獲取服務的效果。
圖2為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例二的獲取服務的相對信任度的流程示意圖。與上述實施例一技術方案不同的是，本實施例中，在計算服務的相對信任度時，是通過對獲取的服務相對評價矩陣中任何兩個服務偏序關系對服務進行排序，具體地，本實施例中根據(jù)服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度具體可包括如下步驟 步驟201、基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系； 步驟202、基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
本實施例中，當獲得的服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，可將服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，從而，基于該服務評價矩陣獲得的服務相對評價矩陣也非完全評價矩陣，其中，非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣。
上述步驟201中，當服務相對評價矩陣為完全評價矩陣時，基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系具體可為將服務相對評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為服務的綜合評價值，并基于服務的綜合評價值對任意兩個服務進行排序，從而獲得任意兩個服務的服務偏序關系。
圖3為本發(fā)明服務相對信任度評價方法實施例中非完全評價矩陣中獲取兩個服務的服務偏序關系的流程示意圖。具體地，如圖3所示，當服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系具體可包括如下步驟 步驟301、所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值； 步驟302、根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
可以看出，若服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣，則獲取矩陣中兩個服務的服務偏序關系時，對于兩個服務的相對評價值為空的主體的相對評價均不予考慮，只將對兩個服務均作出評價的主體的相對評價進行服務的綜合評價值的計算依據(jù)，使得兩個服務的信任度的比較更加準確和可靠，從而使得獲得的服務的相對信任度也更加準確和可靠。
本實施例中，當獲得不同平臺提供的相同功能的服務的服務相對評價矩陣后，即可通過獲取服務的服務間關系對獲得服務間的偏序關系，通過構造偏序關系對服務進行升序的信任度進行排序，從而將升序排序的排序值作為相應服務的相對信任度，由于服務偏序關系是根據(jù)兩個服務的綜合評價值進行的排序，因此，綜合評價值高的服務的可信性就較高，從而使得基于服務偏序對所有服務進行排序，即可準確地獲得服務的相對信任度，特別是對于非完全評價矩陣的服務相對評價矩陣，使得服務的相對信任度的獲取更加準確可靠，提高了服務評價的準確性，且具有較高的評價效率。
實際應用中，在同一信任評價體系下，例如DataCenter或軟件運營中心，由于不同用戶對于服務的評價標準，以及評價尺度不同會導致對服務的評價差異；同時，在多用戶評價時，可能會存在一些用戶的惡意或失誤性的評價行為，從而也會對綜合評價的準確性造成影響，例如，某些惡意用戶，可能故意對服務的所有評價值設置的很高或很低，假設在
區(qū)間內(nèi)，對服務的評價均是0，按照現(xiàn)有加權求平均的信任度評價中，將會導致評價結果不準確，對服務的評價造成一定的干擾。此外，對于不同評價體系下的服務進行綜合評價時，由于不同評價體系往往是異構的，例如eBay、AliSoft、淘寶網(wǎng)等的服務評價系統(tǒng)不同，若采用現(xiàn)有絕對信任度對服務進行評價，評價結果將會不準確。而本發(fā)明實施例通過對服務的相對信任度進行評價，可有效解決上述存在的問題，從而使得服務的評價更加準確和可靠。
為對本發(fā)明實施例技術方案有更好的了解，下面對本發(fā)明服務信任度評價方法實施例的實際應用進行說明。
實際應用中，可將服務的相對信任度定義在一個三元組REP＝<U，S，M>中，其中，U是一個主體集，S是一個服務集，M是一個服務相對評價矩陣。主體集U＝{u1，u2，...um}中的每個主體服務平臺的用戶，服務集S＝{s1，s2，...sn}表示具有相同功能的服務，假設每個主體對服務的評價函數(shù)為fk(k＝1，2，......，m)，例如f2(u2→s1)＝70即表示主體u2對服務s1的評價是70。在服務相對評價矩陣M中，每個主體u的fk(u→s)形成一列，是主體u對不同服務平臺提供的相同功能服務的所有評價，在獲取主體u對服務的相對評價值時，可對主體u的所有評價值進行排序，并將每個排序值作為相應服務的相對評價值。而對于不同平臺提供的服務sj，相應的服務的綜合評價值就為

其中j為服務的序號，i為主體的序號，可以看出，服務的綜合評價值為簡單的行相加，因此，服務的相對信任度的計算效率將非常高。
此外，對于服務相對評價矩陣M中的每個元素mi，j，如果不存在相應的相對評價值，則可記作mi，j＝null。同時，對于服務相對評價矩陣M而言，若其中所有的元素mi，j均存在，即不存在mi，j＝null，說明每個主體對所有服務平臺提供的服務均作了評價，則可將該服務相對評價矩陣M稱為一個完全評價矩陣，相反地，若服務相對評價矩陣M中存在元素mi，j＝null，說明存在主體未對服務作出的評價，則可將該服務相對評價矩陣M稱為一個非完全評價矩陣。
此外，在服務的相對信任度計算中，若服務相對評價矩陣M為非完全評價矩陣，則在獲取兩個服務的服務偏序關系時，可將兩個服務中元素為空的主體的相對評價值均不考慮，只將對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值進行累加，得到服務的綜合評價值。
當獲得任意兩個服務的服務偏序關系后，即可對所有的服務進行排序，獲得服務的相對信任度，并可在用戶請求服務時，可將相對信任度最高的服務提供給用戶，以便使用戶獲得的服務的可信性最高。
圖4為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例一的結構示意圖。如圖4所示，本實施例裝置可包括服務評價矩陣建立模塊1、服務相對評價矩陣建立模塊2和相對信任度獲取模塊3，其中 服務評價矩陣建立模塊1，用于獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)； 服務相對評價矩陣建立模塊2，用于對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值； 相對信任度獲取模塊3，用于根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
本發(fā)明實施例可應用于網(wǎng)絡化服務的評價中，對網(wǎng)絡中不同服務平臺提供的功能相同的服務進行評價，獲得服務的相對信任度，具體地，可通過服務評價矩陣建立模塊1獲取各主體對服務的評價，組成服務評價矩陣，并利用服務相對評價矩陣建立模塊2獲得各服務的相對評價值，組成相對評價矩陣，最后可通過相對信任度獲取模塊3獲得各服務的相對信任度，根據(jù)相對信任度的大小即可確定服務的可信性，從而獲得較高可信度的服務提供給用戶，保證用戶使用服務的效果，其具體實現(xiàn)過程可參考上述本發(fā)明方法實施例，在此不再贅述。
圖5為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例二中相對信任度獲取模塊的結構示意圖。具體地，在上述圖4所示實施例技術方案的基礎上，如圖5所示，本實施例裝置中相對信任度獲取模塊3可包括綜合評價獲取單元31和第一相對信任度獲取單元32，其中 綜合評價獲取單元31，用于將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣； 第一相對信任度獲取單元32，用于根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
本實施例可通過綜合評價獲取單元31將服務相對評價矩陣中服務的相對評價值相加作為服務的綜合評價，并通過第一相對信任度獲取單元32基于所有服務的綜合評價值對服務進行排序，從而獲得服務的相對信任度，服務的相對信任度的獲取方便簡單，其具體實現(xiàn)過程可參考上述本發(fā)明方法實施例一，在此不再贅述。
圖6為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例三的結構示意圖；圖7為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例三中相對信任度獲取模塊的結構示意圖。與上述圖5所示實施例技術方案不同的是，如圖6所示，本實施例裝置還可包括 矩陣處理模塊4，用于所述服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，將所述服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，其中，所述非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣； 如圖7所示，本實施例中的相對信任度獲取模塊3具體可包括偏序關系獲取單元33和第二相對信任度獲取單元34，其中 偏序關系獲取單元33，用于基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系； 第二相對信任度獲取單元34，用于基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
圖8為本發(fā)明服務相對信任度評價裝置實施例中偏序關系獲取單元的結構示意圖。如圖8所示，本實施例中的偏序關系獲取單元33具體可包括綜合評價獲取子單元331和偏序關系獲取子單元332，其中 綜合評價獲取子單元331，用于所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值； 偏序關系獲取子單元332，用于根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
本實施例中，當獲得不同平臺提供的相同功能的服務的服務相對評價矩陣后，即可通過獲取服務的服務間關系對獲得服務間的偏序關系，通過構造偏序關系對服務進行升序的信任度進行排序，從而將升序排序的排序值作為相應服務的相對信任度，由于服務偏序關系是根據(jù)兩個服務的綜合評價值進行的排序，因此，綜合評價值高的服務的可信性就較高，從而使得基于服務偏序對所有服務進行排序，即可準確地獲得服務的相對信任度，特別是對于非完全評價矩陣的服務相對評價矩陣，使得服務的相對信任度的獲取更加準確可靠，提高了服務評價的準確性，且具有較高的評價效率。其具體實現(xiàn)過程可參考上述本發(fā)明方法實施例三，在此不再贅述。
此外，如圖6所示，本實施例還可包括服務提供模塊5，用于將所述服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶。
當用戶需要服務時，可根據(jù)獲得的服務相對信任度，將相對信任度高的服務提供給用戶，由于相對信任度高的服務的可信性高，因此，可有效提高用戶使用服務的準確性和可靠性。
本發(fā)明對服務的相對信任度評價應用于大規(guī)模的對等網(wǎng)絡、電子商務交易平臺以及大量的數(shù)據(jù)中心中服務的評價時，將涉及到龐大的數(shù)據(jù)，例如淘寶網(wǎng)的商家數(shù)量在百萬級數(shù)量之上，對于提供同一類服務的商家規(guī)模也很大，特別是這些數(shù)據(jù)往往具有很強的動態(tài)性，所以如何有效存儲、更新這些服務的評價信息對于提高系統(tǒng)運行性能具有重要促進作用。為此，本發(fā)明實施例還提出了評價矩陣的存儲管理機制，并分別說明如下 評價矩陣的存儲機制 針對原始評價值與相對評價值的存儲，主要存在的問題包括(1)按照功能劃分，如果將相同功能的服務只存儲在一個矩陣中，導致需要存儲的矩陣數(shù)量眾多；(2)相同功能的服務數(shù)量很多，參與評價的用戶主體也很多，導致矩陣規(guī)模龐大；(3)用戶主體并未對相同功能的所有服務進行信譽度評價，導致在評價矩陣中某些數(shù)據(jù)元素為空，使得評價矩陣變?yōu)橄∈杈仃?。因此，為解決上述問題，本發(fā)明實施例可將所有服務的原始信譽評價數(shù)據(jù)與相對信譽評價數(shù)據(jù)存儲在一個矩陣中。
由于用戶不同職業(yè)、使用偏好等影響，現(xiàn)實生活中只可能使用有限的相同功能的服務，只會對有限的服務進行評價，存儲矩陣存在數(shù)據(jù)不完整的情況，因此，除了存儲矩陣中數(shù)據(jù)不完整的情況，還需要考慮如下因素 矩陣需要頻繁計算每列的相對評價值；矩陣需要頻繁計算所有服務的相對信任度，即需要迅速計算每行，即一個服務的所有相對評價值的總和。
為此，本發(fā)明實施例可采用鄰接表結構存儲評價矩陣，鄰接表中用來存儲每一服務評價值的元素Node中，row存儲該元素所在的行，row的數(shù)值對應于服務總集中的服務srow；col存儲該元素所在的列，col的數(shù)值對應于主體集中的用戶ucol；oriValue存儲該元素的原始信譽評價值；relValue存儲該元素的相對評價值；nr存儲下一個非空行首元素的引用；hr存儲同行下一個非空元素的引用，nc存儲同列下一非空元素的引用。具體定義如下 class Node{//表中相對信任評價值元素 int row；//元素所在行 int col；//元素所在列 int oriValue；//元素的原始信譽評價值 int relValue；//元素的相對評價值 Node nr//下一非空行首元素的引用 Node hr；//同行下一非空元素的引用 Node nc；//同列下一非空元素的引用 Node(int row，int col，int oriValue){//構造函數(shù) this.row＝row； this.col＝col； this.oriValue＝oriValue； this.nr＝null； this.nc＝null； } } 本發(fā)明實施例用來鄰接表EvaluationMatrix存儲評價矩陣。該表保存表頭、行表尾(鄰接表最后一行的首個非空元素)、服務總集中的服務總數(shù)及用戶總數(shù)，并提供用原始信譽評價數(shù)據(jù)初始化信譽度評價矩陣EvaluationMatrix的建表方法及相對評價數(shù)據(jù)的計算方法。評價矩陣的鄰接表提供對表中元素的管理方法包括按行號和列號的增加、刪除、更新及搜索。下面將對各方法進行詳細的介紹 建表方法，void createMatrix() 輸入用戶集U，服務總集S以及原始信譽評價數(shù)據(jù)。
輸出表中元素值僅有服務原始信譽評價值的評價矩陣EvaluationMatrix。
處理過程 (1)按照行號row優(yōu)先的順序，若此行所有元素原始信譽評價值均為空，則行號row加1，直至該行存在非空元素，記此行號為frow； (2)獲取該行第一個原始信譽評價值非空元素的列號fcol，用行號frow，列號fcol及原始信譽評價值oriValue構造節(jié)點node，并用其初始化評價矩陣的表頭head。
(3)然后依次訪問該元素值所在行的下一行首個非空節(jié)點rnode，所在行的下一非空節(jié)點hnode以及所在列的下一非空節(jié)點cnode，將節(jié)點node的nr，hr與nc指針分別指向元素rnode，hnode與cnode，如此循環(huán)。直至處理完所有數(shù)據(jù)，并在處理過程中分別更新記錄矩陣的行表尾rtail，即可構建出元素僅含服務原始信譽評價值的評價矩陣。
(4)若建表過程中，所有數(shù)據(jù)均不為空，則矩陣類型為完全評價矩陣，否則為非完全評價矩陣。
計算服務的相對信任評價void computeRvalue() 輸入無 輸出元素含服務原始信譽評價與相對評價的評價矩陣EvaluationMatrix 處理過程由表頭header遍歷評價矩陣，按照本發(fā)明實施例對相對評價值的計算獲得所有服務的相對評價值，建立的元素值同時包含原始信譽評價值與相對評價值，并形成評價矩陣EvaluationMatrix。
對于評價矩陣EvaluationMatrix，當新加用戶對已有服務或新加服務提交原始信譽評價數(shù)據(jù)，已有用戶對新添加服務提交原始信譽評價數(shù)據(jù)，或已有用戶對已有服務首次提交原始信譽評價數(shù)據(jù)時，需要為評價矩陣增加元素；當有用戶推出用戶集或有服務退出服務總集時，我們需要為評價矩陣刪除相關元素；當已有用戶對已有服務再次提交原始信譽評價或重新計算服務的相對信任評價值時，需要更新評價矩陣的元素；而對評價矩陣元素的搜索方法則為以上各方法提供支持。具體實現(xiàn)方法如下 增加元素，void add(int row，int col，int oriValue) 輸入行號row，列號col，用戶ucol對服務srow的原始信譽評價值oriValue 處理過程 (1)若row＞sRow，col＞uCol，表明新添加用戶對新添加服務提交評價。新建元素節(jié)點Node node＝newNode(sRow，uCol，oriValue)，依次遍歷鄰接表行表尾rTail元素所在行的所有元素節(jié)點，將其nr指針指向node后，將行表尾rTail更新為node節(jié)點。將評價矩陣鄰接表的行號sRow更新為輸入row值，列號uCol更新為輸入col值。
(2)若row＞sRow，col＜uCol，表明已有用戶對新添加服務提交評價。對表中節(jié)點的處理與(1)中相同。與(1)不同的是，此時不需要更新矩陣鄰接表的uCol值，只需將評價矩陣鄰接表的行號sRow更新為輸入row值。
(3)若row＜sRow，col＞uCol，表明新添加用戶對已有服務提交評價。將評價矩陣鄰接表的列號uCol更新為輸入col值。新建元素節(jié)點Node node＝new Node(sRow，uCol，oriValue)。由表頭head開始，按nr指針查找至節(jié)點行號與輸入行號row相等的節(jié)點rnode。rnode不為空，由節(jié)點rnode開始，通過hr指針查找該行最后一列的節(jié)點rcnode，將其hr指針指向node；mode為空，表明該節(jié)點node為此行首個非空元素，依次遍歷row-1行的所有節(jié)點，將其nr指針指向node節(jié)點。
(4)若row＜sRow，col＜uCol，表明已有用戶對已有服務首次提交評價。新建元素節(jié)點Node node＝new Node(sRow，uCol，oriValue)。若node的行號小于評價矩陣表頭head的行號，表明添加的是新表頭。由head表頭開始按列優(yōu)先順序查找與node在同列的首元素cnode，將node的nc指針指向cnode節(jié)點。將node的nr指針指向head節(jié)點，并將評價矩陣的表頭元素head更新為node節(jié)點。
刪除元素delete(int row，int col) 輸入行號row與列號col 處理過程 (1)首先通過搜索函數(shù)search(row，col)查找并返回要刪除元素的節(jié)點dnode。
(2)dnode＝head，刪除元素為表頭元素，若dnode的hr指針指向的元素不為空，則dnode同行的下一非空元素置為評價矩陣的表頭head；若dnode的hr指針指向的元素為空，則將dnode的nr指針指向的下一行首個非空元素置為評價矩陣的表頭head。
(3)dnode＝rTail，刪除元素為行表尾元素，若dnode的hr指針指向的元素不為空，則dnode同行的下一非空元素置為評價矩陣的行表尾rTail；若dnode的hr指針指向的元素為空，則將dnode的nr指針指向的下一行首個非空元素置為評價矩陣的行表尾rTail。
(4)若dnode不為空，搜索節(jié)點dnode所在列的位于dnode之前的元素qnode，若qnode≠null，qnode的nc指針指向dnode的nc指針指向的節(jié)點。
(5)搜索節(jié)點dnode所在行的位于dnode之前的節(jié)點pnode。
(6)若pndode≠null，將pnode節(jié)點的hr指針指向dnode的hr指針指向的節(jié)點。
(7)若pndode＝null，表明dnode為該行首元素。搜索dnode所在行位于dnode后的首個非空元素mode。
(8)若rnode為空，則表明dnode所在行只有一個元素，則遍歷dnode上一行的所有元素，將其nr指針指向dnode的nr指針指向的元素。
(9)若rnode不為空，則表明rnode應為此行首元素。遍歷dnode上一行的所有元素，將其nr指針指向節(jié)點rnode。
(9)釋放dnode節(jié)點空間。
更新元素update(int row，int col，int value，int choice) 輸入行號row，列號col和信譽度值value 處理過程 (1)首先通過搜索函數(shù)search(row，col)查找并返回要更新元素的節(jié)點unode。
(2)若unode不為空，choice＝0，將unode節(jié)點的原始信譽評價值更新為輸入的value值。
(3)若unode不為空，choice＝1，將unode節(jié)點的相對信任度值更新為輸入的value值。
搜索元素Node search(int row，int col) 輸入行號row與列號col 處理過程由評價矩陣的表頭head開始，先通過nr指針查找至節(jié)點行號與輸入行號row相等的節(jié)點rnode，若該節(jié)點不存在返回空。然后由節(jié)點rnode開始，通過hr指針查找與輸入列號col相等的節(jié)點rcnode，若節(jié)點不存在，返回空；否則返回rcnode指針。
class Evaluation Matrix{//評價矩陣及其建表、增加、刪除、更新、搜索元素的方法 Node head；//表頭 Node rTail；//行表尾 int sRow；//服務總集的大小 int uCol；//用戶總數(shù) int type；//矩陣的類型，1為完全評價矩陣，2為非完全評價矩陣 //用原始信譽評價數(shù)據(jù)初始化信譽度評價矩陣EvaluationMatrix //建立元素僅含有服務原始信譽評價值的評價矩陣 void createMatrix()； void computeRvalue()；//計算評價矩陣中服務的相對信任度 void add(int row，int col，int oriValue)//增加元素 void delete(int row，int col)；//刪除元素 //按choice值選擇更新元素的信譽度值， //choice＝0，更新絕對信譽度值；choice＝1更新相對信譽度值 void updateOV(int row，int col，int Value，int choice)； Node search(int row，int col)；//搜索元素 } 本實施例通過采用鄰接表結構存儲評價矩陣，存在如下優(yōu)點 (1)只存儲信譽度矩陣中的非空信譽評價值，較之與常規(guī)矩陣存儲，能大大減少存儲空間。
(2)在需要頻繁計算每列的相對評價值時，鄰接表結構可以迅速通過nc引用鏈接到同列的下一個非空元素，無需重新查找。
(3)在需要頻繁計算每行的相對評價值時，鄰接表結構可以迅速通過hr引用鏈接到同行下一個非空元素，無需重新查找。
此外，本發(fā)明實施例中還提供了評價矩陣的更新機制，具體說明如下 針對評價矩陣存在數(shù)據(jù)量大，特別是計算時需要考慮不同時刻矩陣的變化特征，如何對于規(guī)模龐大的矩陣進行高效更新，并快速定位到矩陣中的值，以高效選擇其中相對信評價值較高的服務則成為主要需要解決的問題。
本實施例中，在評價矩陣更新的方式上采用一種實時更新的策略，采用主動更新與被動更新相結合的混合機制。所謂主動更新是指矩陣存儲方會定時對評價矩陣中的所有服務的相對信評價值進行更新；而被動更新則是指當用戶每次提交新的原始信譽評價值時，就會觸發(fā)評價矩陣的更新機制，對新提交的信譽評價涉及到的服務及時更新其評價值。
進一步地，為了便于為用戶提供可信的服務，本實施例還提供了一種信任度緩存機制。具體地，可通過新建一張映射表緩存相同功能的一組服務中相對信任度最好的服務信息，該映射表中每個相對信任度最好的服務信息則采用定期輪詢計算的方式獲取。具體實現(xiàn)過程說明如下 (1)當用戶每次提交新的信譽評價值時，觸發(fā)矩陣的更新機制，及時更新評價矩陣中的原始信譽評價值，此處為用戶觸發(fā)被動更新； (2)當通過相對信任度進行服務的選擇時，先查找映射表中是否有該相同功能的服務信息，如果有則直接從映射表中獲取，如果映射表不存在相關信息，則通過計算評價矩陣中相關數(shù)據(jù)獲取相對信任度最好的服務，同時將服務功能名與相對信任度最好的服務信息存入映射表中。
(3)評價矩陣定時更新評價信息以及在映射表中存在的服務信息。
本領域普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成，前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
最后應說明的是以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明各實施例技術方案的精神和范圍。
權利要求
1.一種服務相對信任度評價方法，其特征在于，包括
獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)；
對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值；
根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
2.根據(jù)權利要求1所述的服務相對信任度評價方法，其特征在于，所述根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度包括
將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣；
根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
3.根據(jù)權利要求1所述的服務相對信任度評價方法，其特征在于，
所述服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，將所述服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，其中，所述非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣；
所述根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度包括
基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系；
基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
4.根據(jù)權利要求3所述的服務相對信任度評價方法，其特征在于，所述基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系包括
所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值；
根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
5.根據(jù)權利要求1所述的服務相對信任度評價方法，其特征在于，還包括
將所述服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶。
6.一種服務相對信任度評價裝置，其特征在于，包括
服務評價矩陣建立模塊，用于獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣，其中，具有相同功能的服務為不同服務平臺提供的服務，所述服務評價矩陣中的元素mij表示主體ui對服務平臺提供的服務sj的評價值，i，j均為大于0的自然數(shù)；
服務相對評價矩陣建立模塊，用于對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣，其中，所述服務相對評價矩陣中的元素rij表示主體ui對服務sj的相對評價值；
相對信任度獲取模塊，用于根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。
7.根據(jù)權利要求6所述的服務相對信任度評價裝置，其特征在于，所述相對信任度獲取模塊包括
綜合評價獲取單元，用于將所述服務評價矩陣中同一服務的所有相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值，其中，所述完全評價矩陣為不存在元素均為空的矩陣；
第一相對信任度獲取單元，用于根據(jù)服務的綜合評價值，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
8.根據(jù)權利要求6所述的服務相對信任度評價裝置，其特征在于，還包括
矩陣處理模塊，用于所述服務評價矩陣為非完全評價矩陣時，將所述服務評價矩陣中的評價值為空的元素對應的服務的相對評價值置為空，其中，所述非完全評價矩陣為存在元素為空的矩陣；
所述相對信任度獲取模塊包括
偏序關系獲取單元，用于基于所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得任意兩個服務的服務偏序關系，其中，所述服務偏序關系為根據(jù)服務的綜合評價值對服務進行排序后的排序關系；
相對信任度獲取單元，用于基于獲得的任意兩個服務的服務偏序關系，對所述服務相對評價矩陣中的所有服務進行升序排序，并將排序后的排序值作為相應服務的相對信任度。
9.根據(jù)權利要求8所述的服務相對信任度評價裝置，其特征在于，所述偏序關系獲取單元包括
綜合評價獲取子單元，用于所述服務相對評價矩陣為非完全評價矩陣時，獲取所述服務相對評價矩陣中對兩個服務均作出評價的主體的相對評價值，并將獲得的服務的相對評價值之和作為相應服務的綜合評價值；
偏序關系獲取子單元，用于根據(jù)獲得的服務的綜合評價值，對所述兩個服務進行排序，獲得所述兩個服務的服務偏序關系。
10.根據(jù)權利要求6所述的服務相對信任度評價裝置，其特征在于，還包括
服務提供模塊，用于將所述服務相對評價矩陣中，服務的相對信任度高的服務提供給用戶。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種服務相對信任度評價方法和裝置。該方法包括獲取主體對具有相同功能的服務的評價值，并將所有相同功能的服務的評價組成服務評價矩陣；對所述服務評價矩陣中同一主體對所有服務平臺提供的所有服務的評價值進行升序排序，將排序后的排序值作為主體對相應服務的相對評價值，并將所有服務的相對評價值組成服務相對評價矩陣；根據(jù)所述服務相對評價矩陣中服務的相對評價值，獲得服務的相對信任度。本發(fā)明實施例技術方案通過對網(wǎng)絡化服務應用中，獲取不同服務平臺的相同功能服務的相對信任度，使得服務的評價準確、可靠，可為用戶提供可信性高的服務。
文檔編號G06Q30/00GK101770627SQ201010034398
公開日2010年7月7日 申請日期2010年1月21日 優(yōu)先權日2010年1月21日
發(fā)明者李先賢, 李建欣, 孟琳琳 申請人:北京航空航天大學