隐私感知的Web服务信任模型
【图文】：
个商家的交易数量和卖家信用的分布情况，结果如图1和图2所示．图1展示了卖家信用分布情况．可以看出，卖家的信用离散度较大．其统计数据如表1所示．从图2可以看出，卖家的交易数量具有更明显的幂率分布特点．结合价格分析的结果和图2的结果可以看出，价格并不直接决定交易数量，其他属性起到了非常关键的作用．图1卖家信用的分布图2交易数量的分布表12012-04-27的统计值指标卖家信用交易数量均值3470739.2093中位数30632.0000最大值810741819.0000最小值130标准差132680119.1324观察值129129.0000为了保证结果的通用性，还考察了截至2012-06-24的数据分析结果，并且得到了类似的结论，验证了数据分析结果的通用性．为了建立信任模型，分析了截至2012-04-27的数据，建立了服务属性矩阵，并将交易数量作为用户对服务的选择结果来计算相关系数，选择0.4作为显著相关的阈值，最后选择的指标有最近的好评数量、评价人数、卖家信用和价格．最近的好评数量指标包含了时间的含义，也就是用户更关心一个商家(服务)最近一段时间的表现;评价人数表明了评价的基数，，表明了参与评判的用户数量，参评用户数量越多，其评价就越容易被新用户接受;卖家信用和价格是传统上决定用户是否选择的重要因素．除此以外，加入了隐私保护属性，且其权值可以由用户灵活设定．目前淘宝网也提供了一定程度的隐私保护功能，能以不同的尺度隐藏用户的个人信息，但仍不完善．根据式(2)和式(3)的结果，假定隐私保护属性的权值为w，那么依据所提出的权值确定算法，最近的好评数量、评价人数、卖家信用和价格的权值分别是:0.3020(1－w)、0.1420(1－w)、0.4428(1－w)和0.1132(1－w)，将这些权值代入式(2)即可得到淘宝环境下的信任模型和信任值计?
个商家的交易数量和卖家信用的分布情况，结果如图1和图2所示．图1展示了卖家信用分布情况．可以看出，卖家的信用离散度较大．其统计数据如表1所示．从图2可以看出，卖家的交易数量具有更明显的幂率分布特点．结合价格分析的结果和图2的结果可以看出，价格并不直接决定交易数量，其他属性起到了非常关键的作用．图1卖家信用的分布图2交易数量的分布表12012-04-27的统计值指标卖家信用交易数量均值3470739.2093中位数30632.0000最大值810741819.0000最小值130标准差132680119.1324观察值129129.0000为了保证结果的通用性，还考察了截至2012-06-24的数据分析结果，并且得到了类似的结论，验证了数据分析结果的通用性．为了建立信任模型，分析了截至2012-04-27的数据，建立了服务属性矩阵，并将交易数量作为用户对服务的选择结果来计算相关系数，选择0.4作为显著相关的阈值，最后选择的指标有最近的好评数量、评价人数、卖家信用和价格．最近的好评数量指标包含了时间的含义，也就是用户更关心一个商家(服务)最近一段时间的表现;评价人数表明了评价的基数，表明了参与评判的用户数量，参评用户数量越多，其评价就越容易被新用户接受;卖家信用和价格是传统上决定用户是否选择的重要因素．除此以外，加入了隐私保护属性，且其权值可以由用户灵活设定．目前淘宝网也提供了一定程度的隐私保护功能，能以不同的尺度隐藏用户的个人信息，但仍不完善．根据式(2)和式(3)的结果，假定隐私保护属性的权值为w，那么依据所提出的权值确定算法，最近的好评数量、评价人数、卖家信用和价格的权值分别是:0.3020(1－w)、0.1420(1－w)、0.4428(1－w)和0.1132(1－w)，将这些权值代入式(2)即可得到淘宝环境下的信任模型和信任值计?
【作者单位】： 南京电讯技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61070173) 江苏省自然科学基金项目(BK2009058,BK2010133)
【分类号】：TP393.08
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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本文编号：2545158
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