【摘 要】
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服务信誉是用户对服务的综合信任程度,客正公正的服务信誉有助于建立用户与服务间的信任关系并推动服务生态系统发展。研究人员通过用户评论构建信誉系统,获取服务信誉,减少用户与服务之间的信息不对称,提高用户对服务生态系统的信任程度,辅助用户决策。然而,由于用户评论的自发性,通过用户评论构建信誉系统,获取服务信誉时存在三个无法忽视的问题,即评论数据稀疏、恶意用户内容、服务信誉计算方法选取。为了计算服务信誉,
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服务信誉是用户对服务的综合信任程度,客正公正的服务信誉有助于建立用户与服务间的信任关系并推动服务生态系统发展。研究人员通过用户评论构建信誉系统,获取服务信誉,减少用户与服务之间的信息不对称,提高用户对服务生态系统的信任程度,辅助用户决策。然而,由于用户评论的自发性,通过用户评论构建信誉系统,获取服务信誉时存在三个无法忽视的问题,即评论数据稀疏、恶意用户内容、服务信誉计算方法选取。为了计算服务信誉,本文提出了基于用户-服务的双向评价的服务信誉获取方法。第一,本文提出了基于用户评论质量的动态奖励机制,按照用户评论的数量与质量,调整用户评论的奖励,鼓励用户评论,提高评论数据量;第二,在一切皆服务（Xaa S,X as a Service）的背景下,本文考虑到服务对用户的认知能力,提出构建服务对用户的评价体系,以提高用户评论的准确性。服务对用户的评价由客观评价与主观评价构成,客观评价由用户行为与服务运行状态决定,主观评价由用户评价决定;第三,基于Chernoff bound,计算获取服务信誉时需要的最少用户数量,同时,借鉴众包中的质量评估方式,将用户信誉作为权重,利用EM算法计算服务信誉。仿真实验结果表明,本文提出的方法,通过用户激励机制提高用户评论的数量,通过双向评价机制,降低了恶意用户的比例,提高了服务信誉的可信性和准确性。本文提出的方法,增强了用户对服务生态系统的信任,推动了服务生态系统的发展。
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