在线服务信誉可比较性及其保障机制研究

It is impossible that users' preferences to online services are completely consistent in open environment. Thus, reputation mechanisms based on the assumption that all users judge the performance of a service consistently can't ensure the comparability of service reputation. As a result, the effectiveness of the reputation mechanisms should be reduced in applications such as services selection and trust evaluation of composite service. For this reason, the project plan to carry out following work: 1) Modeling the reputation measurement of online services as a social choice problem that can aggregate inconsistent user preferences into overall services ranking. Thus, the evaluation criteria for comparable reputation and the framework of comparable reputation measurement can be established. 2) Predicting missing user ratings by using preference elicitation theory, matrix completion technology, and clustering algorithm. 3) Propagating user ratings of structured composite service to component services fairly by using contribution-based method and composite service stability-based method separately in the case of different QoS weight information. 4) Preventing malicious manipulation by means of restricting domains of preferences and improving computational hardness of manipulation. By solving key problems including evaluation criteria, measurement mechanism, and manipulation preventing mechanism, the project is expected to make contributions to reveal the relationship between inconsistent user ratings and comparable reputation, and establish a theoretical system and a methodology to ensure the comparability of online service reputation. Accordingly, the research results of the project are anticipated to improve the dependability of component online services and composite online services.

开放环境下用户对在线服务的偏好不可能完全一致，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，进而影响信誉在服务选择和组合服务信任评估等应用中的有效性。为此，首先将服务信誉度量建模为集结不一致用户偏好形成服务整体排序的社会选择问题，建立可比较信誉评价准则和度量体系框架；其次，结合偏好抽取、矩阵重建以及聚类技术预测缺失偏好信息；然后，采用基于组件服务贡献的方法和考虑组合服务整体稳定性的方法，解决掌握不同QoS属性权重信息时组合服务的评价分配问题；最后，通过利用用户偏好防操纵特性和提高操纵策略设计计算复杂度的方式，对可比较信誉机制的恶意操纵进行抑制。通过上述关键问题的解决，揭示不一致用户偏好与可比较信誉之间的关系，建立信誉可比较性评价准则、支持可比较性的信誉度量以及恶意操纵抑制理论与方法体系，解决用户偏好不一致情况下信誉可比较性保障问题，提高在线服务及其组合的可信管理水平。

信誉系统是在线服务领域建立信任、辅助决策以及维持用户忠诚度的重要手段。然而，不同用户具有不同的内在偏好，因此不可能所有用户按照相同的准则对在线服务进行评价。这样，聚合基数评分形成服务信誉会导致不可靠和具有误导性的结果，这就要求在信誉度量过程中考虑人际效用的不可比较性。为此，项目建立了一套通过聚合序数偏好实现在线服务信誉度量的机制，具体包括如下一些主要工作：1) 在线服务信誉可比较性评价准则：建立了一套人际效用不可比较场景下合理的在线服务信誉度量机制应满足的基本准则，并将其作为分析已有信誉度量机制的可比较性以及建立新的可比较信誉度量机制的基础。2) 支持可比较性的信誉度量机制：借鉴社会选择理论的思想，提出一系列聚合用户对不同服务的序数偏好形成服务排序以对服务进行定性信誉度量的模型。这些模型不使用具有强度信息的数值对在线服务信誉进行定量度量，从而避免了对具有不同评价准则用户评分的比较。3) 可比较信誉机制操纵抑制方法：通过聚合用户序数偏好使信誉度量机制考虑用户对不同服务评价之间的关系，并在设计信誉度量机制时提高操纵策略设计的计算复杂性，极大地提高了预测信誉操纵结果的难度，从而可有效地抑制对在线服务信誉机制的操纵。4)在线服务QoS风险管理：运行环境开放性与动态性使得Web服务QoS具有内在的随机性，从而导致用户面临QoS 需求不能被满足的风险，系统地研究了服务风险辨识、风险分析以及风险控制体系。此外，项目还探讨了面向领域应用的服务计算模式。.通过上述研究，建立了用户评价准则不一致情况下在线服务信誉度量的理论与方法体系，实现提高在线服务可信管理水平的目标，取得了在线服务信誉可比较性及其保障机制的阶段性研究成果，完成预定的目标和任务。.本项目资助发表学术论文34篇（其中SCI收录8篇，EI收录17篇，SCI待收录2篇），已录用待发表论文5篇，申请发明专利12项（其中授权2项，公开10项），登记计算机软件著作权3项。依托项目研究，主办学术活动1次，培养青年教师3名、硕士生16名。

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