基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法

doi:10.7544/issn1000-1239.2019.20180034

计算机研究与发展 ›› 2019, Vol. 56 ›› Issue (4): 884-894.doi: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180034

基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法

郑苏苏¹,付晓东^1,2,岳昆³,刘骊¹,刘利军¹,冯勇¹

¹(云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学信息工程与自动化学院) 昆明 650500); ²(昆明理工大学航空学院昆明 650500); ³(云南大学信息学院昆明 650091) (810152312@qq.com)

出版日期: 2019-04-01
基金资助:
国家自然科学基金项目(61520106005，61761136014)；国家重点研发计划项目(2017YFB1010000)

Online Service Reputation Measurement Method Based on Kendall tau Distance

Zheng Susu¹, Fu Xiaodong^1,2, Yue Kun³, Liu Li¹, Liu Lijun¹, Feng Yong¹

¹(Yunnan Provincial Key Laboratory of Computer Technology Application (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology), Kunming 650500); ²(Faculty of Aeronautics, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500); ³(School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming 650091)

Online: 2019-04-01

摘要/Abstract

摘要： 用户偏好及评价准则不一致导致不同用户对同一服务的评分不可比较，基于评价准则一致性假定的信誉机制不能保证不同服务信誉间具有可比较性，从而用户利用这种信誉进行服务选择时会产生不客观的结果.为此提出一种基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法.该方法首先定义距离指标以衡量2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〖CD*2〗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.通过实验验证了该方法的合理性和有效性.实验结果表明：该方法能够满足大多数用户的偏好，从而使得用户可以参考该信誉结果做出正确的服务选择决策，并且方法在保证信誉度量效率的同时提高了信誉度量方法的抗操纵性.

关键词: 在线服务, 偏好, 信誉度量, Kendall tau距离, 模拟退火

Abstract: Due to the inconsistent user preferences and the inconsistent rating criteria, the ratings given by different users to one service are actually incomparable, and the reputation mechanism based on assumption of the consistent rating criteria cannot guarantee the comparability among different service reputations, which will result in unobjective outcome when the reputations are used to choose services. To improve the objectivity of online services reputation measurement under the circumstance referred above, this paper presents a method of online service reputation measurement based on Kendall tau distance. Firstly, a distance metric is defined to measure the consistency between the two rating vectors. Secondly, the measurement of online service reputation is modeled as an optimization problem to find a reputation vector that minimizes the Kendall tau distance between the reputation vector and the user-service rating matrix. Finally, simulated annealing algorithm is used to solve the optimization problem and the reputation vector is served as a service reputation. The rationality and effectiveness of the method have been verified by experimental study. The experiments show that the method can meet the preferences of most users, so that users can make right services choice decision, and ensure the efficiency while improving the manipulation resistance ability of the reputation measurement method.

Key words: online service, preference, reputation measurement, Kendall tau distance, simulated annealing

中图分类号:

TP311

郑苏苏,付晓东,岳昆,刘骊,刘利军,冯勇. 基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(4): 884-894.

Zheng Susu, Fu Xiaodong, Yue Kun, Liu Li, Liu Lijun, Feng Yong. Online Service Reputation Measurement Method Based on Kendall tau Distance[J]. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(4): 884-894.

	作者相关文章
	郑苏苏
	付晓东
	岳昆
	刘骊
	刘利军
	冯勇

[1]	刘海姣, 马慧芳, 赵琪琪, 李志欣. 融合用户兴趣偏好与影响力的目标社区发现[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 70-82.
[2]	郭凯红, 韩海龙. 基于偏好诱导量词的个性化推荐模型[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(1): 124-135.
[3]	高岭,高全力,王海,王伟,杨康. 基于基准相似空间分布优化的偏好预测方法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(5): 977-985.
[4]	胡海洋,刘润华,胡华. 移动云计算环境下任务调度的多目标优化方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(9): 1909-1919.
[5]	杨倩,罗娟,刘畅. 基于上下文的VANET服务推荐中间件[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(9): 1992-2000.
[6]	汤小月,余伟,李石君. D\+3MOPSO：一种基于用户偏好的元搜索排序聚合演化方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(8): 1665-1681.
[7]	刘越,李锦涛,虎嵩林. 基于代价估计的Hive多维索引分割策略选择算法[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(4): 798-810.
[8]	柯昌博,黄志球. 云计算环境下隐私需求的描述与检测方法[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(4): 879-888.
[9]	郭景峰,吕加国. 基于信息偏好的影响最大化算法研究[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 533-541.
[10]	胡堰,彭启民,胡晓惠. 一种基于隐语义概率模型的个性化Web服务推荐方法[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(8): 1781-1793.
[11]	彭长根1,2 刘海1,2 田有亮1,2,3 吕桢1,2 刘荣飞1,2. 混合偏好模型下的分布式理性秘密共享方案[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(7): 1476-1485.
[12]	杨静, 辛宇, 谢志强,. 基于话题综合因子分析的语义社会网络社区发现算法[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(3): 559-569.
[13]	张建锋,韩伟红,樊华,邹鹏,贾焰. 基于用户反馈的top-k查询修改算法[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(10): 2206-2215.
[14]	刘建伟刘媛罗雄麟. 玻尔兹曼机研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(1): 1-16.
[15]	杨陟卓黄河燕. 基于异构关系网络图的词义消歧研究[J]. , 2013, 50(2): 437-444.

基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法

Online Service Reputation Measurement Method Based on Kendall tau Distance

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价