基于灰色系统理论的信誉报告机制

摘要：

信任是决定实体双方在互联网上成功交易的一个重要原因,而商家的信誉又是客户选择交易对象的关键因素.传统的信任评估方法对评估对象提出种种假设,不能分辨恶意客户的虚假推荐,因而影响了评估结果的客观性和可信性.针对上述问题,提出了以灰色系统理论为基础、以灰色聚类评估算法为主要内容的信誉报告机制方案,同时证明了实体的灰关联度在t时刻存在的充分必要性.方案首先采用味集群方式采集原始数据,以被评估的实体为聚类实体、以客户对实体关键属性的评分为评估依据,运用灰关联分析得到实体的评估向量,按事先约定的灰类归纳整理,判断聚类实体的灰类,得到相应实体的信任度.方案的评估依据是客户对实体关键属性的实际评分,并且允许用贴近实际的灰数表达形式,避免了种种假设数据;味集群方法采集原始数据,能够有效地避免恶意推荐.实例说明,实体的信任可以被量化,实体间的信任可以具有可比性.方案具有评价可靠、可操作性强、适合软件自动处理等特点,是网络环境中具有实用价值的一种对实体信任度评估的新方法.

关键词：信任度、灰类白化函数、灰色聚类评估算法、灰关联分析、信誉报告

所属期刊栏目：18

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60503040

在线出版日期：2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1730-1737