一種基于不一致用戶評價準(zhǔn)則的在線服務(wù)信譽度量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于不一致用戶評價準(zhǔn)則的在線服務(wù)信譽度量方法，屬于在線信 譽度量及在線服務(wù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 互聯(lián)網(wǎng)W及普適連接技術(shù)的快速發(fā)展使在線購物、在線娛樂、在線金融、在線軟件 等在線服務(wù)（簡稱服務(wù)）模式在電子商務(wù)、電子政務(wù)、e-Learning、e-Science等領(lǐng)域得到 廣泛應(yīng)用。然而用戶選擇在線服務(wù)面臨多方面的困難；①在線服務(wù)數(shù)量龐大，用戶不可能與 所有服務(wù)都有交易的經(jīng)驗；②信息的不對稱使用戶很難擁有在線服務(wù)的完整信息；⑨付費 消費模式使用戶通常不能對在線服務(wù)進行試用；④服務(wù)提供者可能向用戶提供不真實的信 息。該些問題使用戶需要借助W第=方評價為基礎(chǔ)形成的信譽對在線服務(wù)的可信任程度進 行判斷。信譽是對服務(wù)表現(xiàn)的綜合度量，準(zhǔn)確、客觀的在線服務(wù)信譽度量方法可輔助用戶進 行服務(wù)選擇，對服務(wù)提供者產(chǎn)生約束力、限制欺詐，降低用戶和服務(wù)提供者的交易成本，并 指導(dǎo)服務(wù)提供者提高其服務(wù)質(zhì)量。
[000引J0sangA等（〈DecisionS叫portSystems〉，2007,43 (2) : 618-644 ; <InternationalConferenceonModelingDecisionsforArtificialIntelligence〉， 2013,126-138)指出公知的加法/平均模型、貝葉斯模型、信念模型、模糊模型和離散信任 模型等在線服務(wù)信譽度量方法假定所有用戶按相同的評價準(zhǔn)則對服務(wù)進行評價。然而，由 于消費背景、消費屯、理、消費愛好等因素的影響，用戶對服務(wù)評價的準(zhǔn)則不可能完全一致， 甚至可能出現(xiàn)矛盾和沖突。由具有不一致評價準(zhǔn)則的用戶對服務(wù)進行評價，即使服務(wù)表現(xiàn) 相同，其得到的評分也可能不同，公知的方法會得到不同的服務(wù)信譽；另一方面，即使服務(wù) 表現(xiàn)不同，其得到的評分也可能相同，公知的方法會得到相同的服務(wù)信譽。因此，公知方法 得到的不同服務(wù)信譽不具備可比較性，利用該樣的信譽進行服務(wù)選擇會產(chǎn)生不客觀的結(jié) 果。信譽不具可比較性還使服務(wù)提供者難W利用信譽判斷用戶對其提供服務(wù)的總體看法與 用戶對其他服務(wù)總體看法之間的差別，不利于利用信譽改善服務(wù)質(zhì)量。此外，公知方法度量 特定服務(wù)信譽時只考慮用戶對該服務(wù)的評分，因此只需對該服務(wù)的評分進行修改即可達到 信譽操縱的目的，防操縱能力較弱。
[0004] 本發(fā)明W評價準(zhǔn)則不一致情況下用戶對服務(wù)的評分為基礎(chǔ)，建立用戶對服務(wù)的偏 好關(guān)系，提出評價不同用戶偏好關(guān)系一致性的指標(biāo)和計算方法，將偏好關(guān)系一致性最大的 用戶的評分作為服務(wù)信譽，解決在線服務(wù)信譽不具備可比較性的問題，并通過考慮用戶對 不同服務(wù)評分之間的關(guān)系提高信譽的防操縱能力，為用戶評價準(zhǔn)則不一致情況下的在線服 務(wù)信譽度量及其相關(guān)應(yīng)用提供了一種新的理論依據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種基于不一致用戶評價準(zhǔn)則的在線服務(wù)信譽度量方法，W用于解 決信譽不具備可比較性時利用信譽進行服務(wù)選擇及改善服務(wù)質(zhì)量面臨的問題。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于不一致用戶評價準(zhǔn)則的在線服務(wù)信譽度量方法， 首先從用戶-服務(wù)評分矩陣建立用戶對服務(wù)的偏好關(guān)系，并將其表達為偏好關(guān)系矩陣；然 后計算用戶偏好關(guān)系之間的一致性；最后尋找具有最大偏好關(guān)系一致性的用戶并將其評分 作為服務(wù)信譽。
[0007] 所述方法的具體步驟如下：
[000引 Stepl、從用戶-服務(wù)評分矩陣建立用戶對服務(wù)的偏好關(guān)系，并將其表達為偏好關(guān) 系矩陣
[0009] St巧1. 1、設(shè)用戶集合為U= {Ui,也…，u。}，服務(wù)集合為S= (si,S2,…，S。}，用 戶-服務(wù)評分矩陣為R= [rjmx。，基于評分矩陣R建立用戶UiGU對服務(wù)Sj.，SkGS(j，k =1，2,…，n)的偏好關(guān)系Pi (Sj, Sk):
[0010]
[0011] 其中，ry(i= 1，2,…，m，j= 1，2,…，n)為第i個用戶u擁第j個服務(wù)Sj的評 分，表示用戶Ui對服務(wù)SJ表現(xiàn)的滿意程度，r。越大則Ui對SJ越滿意；SiSk表示用戶Ui 認(rèn)為服務(wù)Sj優(yōu)于Sk，Sj<向表示用戶Ui認(rèn)為服務(wù)Sk優(yōu)于Sj，Sj~向表示用戶Ui認(rèn)為服 務(wù)Sj和S巧區(qū)別；
[001引 St巧1.2、記用戶Ui的偏好集為Pi= {p(s^Sk) |j，k= 1，2,…，n}，并將其表達為 偏好關(guān)系矩陣PMi= [pnijJnx。;其中：
[001引
[0014] St巧2、計算用戶偏好關(guān)系之間的一致性
[0015]St巧2. 1、計算矩陣SUBu= [sub] "xn=PMi-PMi(i，1 = 1，2,…，m)，統(tǒng)計SUB中為 0的元素個數(shù)，得到c(u"Ui) ;c(u"Ui)定義為用戶Ui，UiGU(i, 1 = 1，2,…，m)偏好關(guān)系 之間的一致性，表示用戶Ui，Ui的偏好集P1、Pi中相同的偏好關(guān)系數(shù)量；
[0016]
[0017]其中，州Ui(sj,sk)為用戶UpUiGU(i, 1 = 1, 2,…，m)對服務(wù)Sj,SkGS(j,k= 1, 2,…，n)的偏好一致性；
[001引
[0019] 根據(jù)公式（1)和公式（4)，SUBu中值為0的元素表示pi(sj，sk) =pi(sj，sk)且 cUi，Uj(sj,sk) = 1 ；
[0020] 5*巧2.2、根據(jù)統(tǒng)計5冊中為0的元素個數(shù)可得到公式（3)定義的(：相，111);c(u^Ui)越大貝ijUi，A之間的偏好關(guān)系越一致；將所有u1，UiGU(i, 1 = 1，2, 的 C相，Ui)構(gòu)成偏好關(guān)系一致性矩陣CM= [C相，Ui) ]mxm;
[002USt巧2. 3、對CM的每一行求和得到偏好關(guān)系一致性向量C=C(Ui)，其中i= 1，2,…，m;C(Ui)定義為用戶UiGU與其他所有用戶Ui之間的偏好關(guān)系一致性之和，表示Ui的偏好集Pi與其他所有用戶偏好集中相同的偏好關(guān)系數(shù)量：
[0022]
[0023] Step3、尋找具有最大偏好關(guān)系一致性的用戶并將其評分作為服務(wù)信譽
[0024] St巧3. 1、尋找與所有用戶UiGU(i= 1，2,…，m)之間偏好關(guān)系一致性最大的用 戶集合U%
[0025] 如果集合護中的用戶個數(shù)|U*|〉1并且|護|聲|U|，則將U賦值為護，從步驟St巧2 開始重新計算UiGU中C(Ui)最大的服務(wù)，直到|護| = |U|，滿足|護|不能降低為止：如果 |護|〉1，取任意UiGU*(i= 1，2,…，|護|)作為u*，u*為所有用戶中與其他用戶偏好關(guān)系最 一致的用戶；如果|護| = 1，取UiGU*(i= 1，2,…，|護|)作為u*，u*為所有用戶中與其他 用戶偏好關(guān)系最一致的用戶；
[0026] 如果集合護中的用戶個數(shù)|U*| = 1，不再繼續(xù)計算UiGU*的C(Ui)，取UiGU*(i =1，2,…，I護I)作為為所有用戶中與其他用戶偏好關(guān)系最一致的用戶；
[0027]其中，
為UiGU(i= 1，2,…，m)中C(Ui)最大的用戶形成的集 合；
[002引 St巧3. 2、根據(jù)u*=Ui(i= 1，2,…，m)，將其對服務(wù)SjGS(j= 1，2,…，n)的評 分作為Sj.的信譽，得到服務(wù)信譽r(si) =ry。
[0029] 還包括信譽度量結(jié)果有效性驗證評估：
[0030] 通過將用戶Ui對服務(wù)Sj.的評分從rU修改為rU'W實現(xiàn)對信譽的操縱，根據(jù)公式 (1)，該修改會導(dǎo)致Ui對Sj.和其他服務(wù)間的偏好關(guān)系發(fā)生變化，進一步使得Ui與其他用戶 之間的偏好關(guān)系一致性發(fā)生變化，從而使修改服務(wù)Sj.的評分不僅會改變Sj.的信譽，也會改 變其他服務(wù)的信譽，得出不能通過修改特定服務(wù)的評分對該服務(wù)的信譽進行操縱，將的 評分作為服務(wù)信譽提高了信譽操縱的難度。
[0031] 由于11巧有與所有用戶最一致的偏好關(guān)系，因此與其他用戶相比，將Ut的評分作 為服務(wù)信譽對所有用戶最不具爭議。此外，由于評價準(zhǔn)則的不一致，不同用戶的評分是不可 比較的。比如從ru〉ry不能推斷Sj.為用戶Ui提供的服務(wù)優(yōu)于為用戶ui提供的服務(wù)。但 是，對任何理性用戶，其評分則一定是可比較的。如果ru〉rik，則sj>iSk;如果ru<rik，則sj <向;如果ru=rik或ryJik無定義，則Sj.~向。因此將u*的評分作為服務(wù)信譽是可比 較的。
[0032] 本發(fā)明的有益效果是：
[0033] 1、由于消費背景、消費屯、理、消費愛好等因素的影響，用戶對在線服務(wù)的評價準(zhǔn)則 不可能完全一致，甚至可能出現(xiàn)矛盾和沖突。而只有假定用戶對在線服務(wù)具有一致的評價 準(zhǔn)則時，公知的在線服務(wù)信譽度量方法得到的信譽才具備可比較性。本發(fā)明不假設(shè)用戶對 在線服務(wù)具有一致的評價準(zhǔn)則，通過將與所有用戶偏好關(guān)系最一致的用戶的評分作為服務(wù) 信譽，使服務(wù)信譽對所有用戶最不具爭議。同時，由于特定用戶對服務(wù)的評分是可比較的， 因此本發(fā)明得到的服務(wù)信譽也具備可比較性，有效解決信譽不具備可比較性時利用信譽進 行服務(wù)選擇W及改善服務(wù)質(zhì)量所面臨的問題。
[0034] 2、公知的方法對特定服務(wù)進行信譽度量時只考慮用戶對該服務(wù)的評分，因此，只 需對該服務(wù)的評分進行操縱即可達到操縱該服務(wù)信譽的目的。本發(fā)明通過考慮用戶對不同 服務(wù)的評分之間的關(guān)系，通過一次計算得到所有服務(wù)的信譽，從而單個服務(wù)評分的變化不 但會影響該服務(wù)的信譽，還會對其他服務(wù)的信譽產(chǎn)生影響。因此，對本發(fā)明的信譽度量方法 進行操縱比對公知的信譽度量方法進行操縱復(fù)雜得多，客觀上使本發(fā)明的信譽度量方法具 備更強的防操縱能力。
[0035] 總之，建立了一種適用于用戶評價準(zhǔn)則不一致情況的在線服務(wù)信譽度量方法，體 現(xiàn)了用戶評價準(zhǔn)則不一致的內(nèi)在特征和信譽可比較性管理的潛在需求。易于理解的用戶偏 好關(guān)系一致性評價準(zhǔn)則為用戶評價準(zhǔn)則不一致時的服務(wù)信譽度量提供了一種新的建模手 段和計算方法。同時，通過考慮用戶對不同服務(wù)評分之間的關(guān)系，為提高信譽度量方法的防 操縱能力提供了一種新的思路。
【附圖說明】
[0036] 圖1為本發(fā)明中方法流程圖。
【具體實施方式】
[0037] 實施例1;如圖1所示，一種基于不一致用戶評價準(zhǔn)則的在線服務(wù)信譽度量方法， 首先從用戶-服務(wù)評分矩陣建立用戶對服務(wù)的偏好關(guān)系，并將其表達為偏好關(guān)系矩陣；然 后計算用戶偏好關(guān)系之間的一致性；最后尋找具有最大偏好關(guān)系一致性的用戶并將其評分 作為服務(wù)信譽。
[003引所述方法的具體步驟如下：
[0039] Stepl、從用戶-服務(wù)評分矩陣建立用戶對服務(wù)的偏好關(guān)