面向误差最小化的在线服务信誉度量

摘要：

由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序.为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序.提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方法.该方法将用户对服务的偏好排序视为对真实服务排序的带噪估计,利用Kendall tau距离指标来衡量服务排序与真相排序之间的误差,通过设定真相与用户对服务的偏好排序集合之间的平均误差上限找出可能的真相服务排序,寻找与可能的真相服务排序集合之间平均误差最小的服务排序作为服务信誉.由于所有的服务排序都有可能为真相排序,造成了该方法的计算困难,利用分支切割法对该方法进行优化求解.以真实数据集和模拟数据集为基础,通过实验验证了该方法在保证运行效率的同时得到与真相误差更小的信誉度量结果.

关键词：在线服务、信誉度量、真相排序、最小误差、分支切割法

所属期刊栏目：43

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;云南省基础研究计划杰出青年项目;云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：63-74