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        基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)

        2020-04-23 11:17:16李俊寶
        電子技術(shù)與軟件工程 2020年8期
        關(guān)鍵詞:用戶評(píng)價(jià)方法

        李俊寶

        (河北省唐山市第十中學(xué) 河北省唐山市 063000)

        1 可信評(píng)價(jià)中的一些問(wèn)題

        可信評(píng)價(jià)系統(tǒng)通常計(jì)算一個(gè)時(shí)間周期的可信值[1]。

        原則1:對(duì)當(dāng)前一個(gè)時(shí)間周期服務(wù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算得到服務(wù)提供者的可信值[2][3]。近期服務(wù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)在可信評(píng)價(jià)中最為重要,其在可信值計(jì)算時(shí)被賦予高權(quán)重[4][5][6]。

        可信評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究大多采用這種原則[2][3]?;谠撛瓌t的可信值計(jì)算公式:

        tj表示服務(wù)提供者在時(shí)間點(diǎn)j (j=1...m)可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),wj表示tj的權(quán)重,T 表示服務(wù)提供者在當(dāng)前時(shí)間周期的可信值。wj的計(jì)算公式:

        上述計(jì)算服務(wù)提供者可信值的方法,忽視了服務(wù)提供者可信度的動(dòng)態(tài)變化。服務(wù)者提供者的可信度是動(dòng)態(tài)變化的,一個(gè)服務(wù)提供者目前具有較高的可信度并不能保證其在將來(lái)也能夠提供高可信度的服務(wù),反之亦然。當(dāng)前多個(gè)服務(wù)提供者具有相同可信度,在后續(xù)服務(wù)過(guò)程中,有的可信度上升,有的可信度下降??尚旁u(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)計(jì)算服務(wù)可信動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

        2 基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)

        一個(gè)時(shí)間周期可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)形成的典型可信趨勢(shì)有“平”、“升”、“降”、“抖”四種,見(jiàn)圖1 所示。

        2.1 可信趨勢(shì)評(píng)估

        從圖1 中看出,服務(wù)提供者可信度有動(dòng)態(tài)變化的趨勢(shì)。采用曲線擬合最小平方法對(duì)一個(gè)時(shí)間周期可信評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,可以得到表征可信度動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的函數(shù),運(yùn)用這一函數(shù)評(píng)估和預(yù)測(cè)可信度動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

        曲線擬合最小平方法:對(duì)給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)集(xj, qj) (j=1,2,…,m)進(jìn)行計(jì)算,得到曲線擬合函數(shù)F=f(x),該曲線與給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)集(xj, qj)距離平方和最小。計(jì)算公式:

        Z 的值趨于0 時(shí),函數(shù)曲線F=f(x)與給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)集(xj, qj)距離平方和最小。函數(shù)F=f(x)稱為在數(shù)據(jù)點(diǎn)集(xj, qj) (j=1,2,…,m)上產(chǎn)生的曲線擬合函數(shù)。曲線擬合函數(shù)F=f(x) 總體變化趨勢(shì)與數(shù)據(jù)點(diǎn)集(xj, qj)的總體變化趨勢(shì)保持一致,但函數(shù)曲線F=f(x)可不經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)(xj, qj)。曲線擬合最小平方法通過(guò)計(jì)算可信評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以得出擬合直線、擬合二次曲線和擬合三次曲線。由得出的曲線擬合函數(shù)表征、評(píng)估和預(yù)測(cè)可信動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。擬合二次曲線在計(jì)算精確性方面比擬合直線高,在計(jì)算復(fù)雜度方面比擬合三次曲線低,所提出的基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)采用擬合二次曲線方法。

        按前面所討論,現(xiàn)引入擬合二次曲線方法評(píng)估可信趨勢(shì)。

        定義1:一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的可信評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集合用Q 表示,Q={(x1, q1), (x2, q2),..., (xm, qm)}, qj(qj∈ [0, 1], 1 ≤j ≤m) 是時(shí)間點(diǎn)xj(xj< xj+1)時(shí)的可信評(píng)價(jià)值。

        圖1:典型可信趨勢(shì)

        通過(guò)公式(4)、(5)和(6)解出a、b、c 三個(gè)參數(shù),即解得擬合二次曲線函數(shù)

        2.2 基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)

        相對(duì)于可信總體趨勢(shì),存在一些嚴(yán)重偏離可信總體趨勢(shì)的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。這些往往是主觀、客觀因素造成本身可信度低的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。這種可信度低的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)是對(duì)服務(wù)提供者不公正評(píng)價(jià),會(huì)導(dǎo)致可信評(píng)價(jià)誤差。應(yīng)當(dāng)在對(duì)可信動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)上,降低這些可信度低的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)于可信評(píng)價(jià)帶來(lái)的誤差。利用擬合二次曲線可以判斷出因主觀、客觀因素造成的本身可信度低的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)。

        定義2:以定義1 為前提,取可信統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)(xj, qj),采用二次擬合曲線函數(shù)稱為在時(shí)間點(diǎn)xj時(shí)的趨勢(shì)期望可信值,稱為在時(shí)間點(diǎn)xj時(shí)可信統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)值qj相對(duì)于趨勢(shì)期望可信值qjE的偏差度。在可信評(píng)價(jià)系統(tǒng)中設(shè)定可信偏差度上限P(0<P<1)。

        原則3:如果在時(shí)間點(diǎn)xj時(shí)K>P,則判定時(shí)間點(diǎn)xj對(duì)應(yīng)的可信統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)值qj本身是不可信的。

        原則4:依據(jù)定義2 和原則3 判斷統(tǒng)計(jì)可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集合Q中所有可信數(shù)據(jù)qj,用qjE代替被判定本身不可信的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)qj,形成新的可信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集合N 。

        基于新生成的可信數(shù)據(jù)集合N,計(jì)算得到新的二次擬合曲線函數(shù)對(duì)于向系統(tǒng)反饋這些被丟棄的不可信的可信評(píng)價(jià)的用戶,算法將針對(duì)這些用戶向可信評(píng)價(jià)系統(tǒng)反饋較低的可信值。針對(duì)這些用戶中的每一個(gè)用戶,算法檢測(cè)當(dāng)前時(shí)間周期內(nèi),他所收到可信評(píng)價(jià)的最低值,然后以這個(gè)最低值作為針對(duì)這個(gè)用戶的新一次的可信評(píng)價(jià)向可信評(píng)價(jià)系統(tǒng)反饋。

        在對(duì)這些用戶周期性評(píng)估時(shí),這個(gè)反饋的可信評(píng)價(jià)值也可能因偏離程度超限而被丟棄。說(shuō)明這個(gè)用戶收到的其它來(lái)源的可信評(píng)價(jià)比最低值高出很多,即其可信度比最低值高很多。這個(gè)用戶曾向系統(tǒng)反饋不可信的可信評(píng)價(jià)并不是主觀故意行為,可能是由于交易雙方之外的因素造成的誤差。如果上述最低值作為可信評(píng)價(jià)值沒(méi)有超過(guò)偏離程度限制,那么這個(gè)反饋?zhàn)畹涂尚旁u(píng)價(jià)將在一定程度上降低這個(gè)用戶的可信度。

        雙向可信評(píng)價(jià)算法TTEBF:

        3 總結(jié)

        可信管理研究中,通常采用計(jì)算最終可信度方法。這種方法不能反映服務(wù)提供者的可信變化趨勢(shì),而且可信評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中存在主觀或客觀造成的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)誤差。提出基于反饋的雙向可信評(píng)價(jià)方法,較好解決上述問(wèn)題。

        采用設(shè)定偏差度上限的方法對(duì)可信評(píng)價(jià)本身是否可信進(jìn)行判定,偏差度上限值的大小直接影響判定結(jié)果,這種方法具有人為主觀性。以后的工作中要深入研究怎樣準(zhǔn)確設(shè)定偏差度上限,使算法更合理、更能在實(shí)際應(yīng)用中取得好的效果。

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