[發(fā)明專利]一種基于灰色模糊綜合評(píng)價(jià)的信任量化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010204744.7
• 申請(qǐng)日: 2010-06-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN101923615A
• 公開(kāi)（公告）日: 2010-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何涇沙;馬書南;高楓;王釗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F21/00
• 分類號(hào): G06F21/00;H04L12/24
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種基于灰色模糊綜合評(píng)價(jià)的信任量化方法，其特征在于，步驟如下：

1)根據(jù)訪問(wèn)反饋結(jié)果，計(jì)算客體對(duì)主體的信用值Credit，并動(dòng)態(tài)更新客體對(duì)主體的信譽(yù)值Re?putation；

主體和客體經(jīng)過(guò)一次交互，根據(jù)行為反饋，客體的所有者對(duì)主體的本次行為進(jìn)行判定，稱為信用；實(shí)體的多次歷史信用的綜合稱為信譽(yù)；

2)信任量化階段

信任量化應(yīng)用主體的歷史訪問(wèn)記錄，對(duì)主體本次的信任用灰色模糊綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行量化，計(jì)算出本次信任量化值；

信任量化的步驟如下：

(1)劃分信任評(píng)價(jià)集為：{不信任，不信任但不確定，信任但不確定，信任}，表示為[0，d₁]，(d₁，d₂]，(d₂，d₃]和(d₃，1]；

其中，d₁，d₂，d₃均為實(shí)數(shù)，且0＜d₁＜d₂＜d₃＜1；

(2)采用隨機(jī)選擇方法，選擇n-1個(gè)與主體發(fā)生過(guò)交互的節(jié)點(diǎn)，加上本次要訪問(wèn)的客體，一共n個(gè)評(píng)價(jià)專家，評(píng)價(jià)該主體本次的信任；

(3)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)

評(píng)價(jià)指標(biāo)為信用和信譽(yù)，評(píng)價(jià)指標(biāo)集為：{信用，信譽(yù)}；讀取本次要訪問(wèn)的客體及選取的n-1個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)主體的最近一次的信用值和信譽(yù)值；

當(dāng)本次要訪問(wèn)的客體沒(méi)有該主體的歷史訪問(wèn)信息時(shí)，則Credit₀＝0，Re?putation₀＝0；Credit₀是本次要訪問(wèn)的客體對(duì)主體最近一次的信用值，Re?putation₀是本次要訪問(wèn)的客體對(duì)主體最近一次的信譽(yù)值；

(4)確定權(quán)重集合

各評(píng)價(jià)專家的權(quán)重由以下公式計(jì)算：W_i是每個(gè)專家的權(quán)重；W₀是本客體的權(quán)重，W₁，W₂，...，W_n-1是選取的n-1個(gè)專家的權(quán)重；

則權(quán)重集合可表示為：且

上述公式中的0指的是灰色度，由于評(píng)價(jià)專家的權(quán)重是確定的，灰色度為0；

(5)計(jì)算每個(gè)專家對(duì)該主體評(píng)價(jià)的信用權(quán)重

每個(gè)專家對(duì)該主體評(píng)價(jià)的信譽(yù)權(quán)重RW_i＝1-CW_i；

其中，i是大于等于0小于n的整數(shù)，專家的個(gè)數(shù)為n；Credit_i是第i個(gè)專家對(duì)主體評(píng)價(jià)的信用值，Re?putation_i是第i個(gè)專家對(duì)主體評(píng)價(jià)的信譽(yù)值；

(6)計(jì)算每個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信用灰色度為：

CV_i＝Credit_i×(1-Re?putation_i)

每個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信譽(yù)灰色度為：

RV_i＝Re?putation_i×(1-Credit_i)

其中，i是大于等于0小于n的整數(shù)，專家的個(gè)數(shù)為n；CV_i是第i個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信用灰色度，RV_i是第i個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信譽(yù)灰色度；

(7)建立灰色模糊評(píng)價(jià)矩陣

評(píng)價(jià)矩陣用表示；

R⊗~=R0R1...Rn-1]]>

其中，R₀，R₁，...，R_n-1代表的各行；

如果第i個(gè)專家對(duì)主體的信用值落在某個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)間，則將下列兩行矩陣中第一行的該區(qū)間處的(0，1)用(1，CV_i)代替；如果第i個(gè)專家對(duì)主體的信譽(yù)值落在某個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)間，則將下列兩行矩陣中第二行的該區(qū)間處的(0，1)用(1，RV_i)代替；

CW_i是第i個(gè)專家對(duì)主體評(píng)價(jià)的信用權(quán)重，RW_i是第i個(gè)專家對(duì)主體評(píng)價(jià)的信譽(yù)權(quán)重；CV_i是第i個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信用灰色度，RV_i是第i個(gè)專家評(píng)價(jià)主體的信譽(yù)灰色度；i是大于等于0小于n的整數(shù)，專家的個(gè)數(shù)為n；

(8)進(jìn)行灰色模糊綜合評(píng)價(jià)

(9)計(jì)算得出μ₁指綜合評(píng)價(jià)主體在第一個(gè)信任區(qū)間的隸屬度，v₁指綜合評(píng)價(jià)主體在第一個(gè)信任區(qū)間的灰色度；μ₂指綜合評(píng)價(jià)主體在第二個(gè)信任區(qū)間的隸屬度，v₂指綜合評(píng)價(jià)主體在第二個(gè)信任區(qū)間的灰色度；μ₃指綜合評(píng)價(jià)主體在第三個(gè)信任區(qū)間的隸屬度，v₃指綜合評(píng)價(jià)主體在第三個(gè)信任區(qū)間的灰色度；μ₄指綜合評(píng)價(jià)主體在第四個(gè)信任區(qū)間的隸屬度，v₄指綜合評(píng)價(jià)主體在第四個(gè)信任區(qū)間的灰色度；

(10)最終評(píng)價(jià)結(jié)果是主體的信任值落在區(qū)間[x，y]中，[x，y]是[0，d₁]，(d₁，d₂]，(d₂，d₃]和(d₃，1]四個(gè)區(qū)間中的一個(gè)；

在(v₁/μ₁)，(v₂/μ₂)，(v₃/μ₃)，(v₄/μ₄)中選擇最小值所對(duì)應(yīng)的信任區(qū)間[x，y]；這個(gè)最小值記為(v_t/μ_t)，t是大于等于1，小于等于4的整數(shù)；

(11)主體的信任量化值為：T＝x+(y-x)×μ_t。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰色模糊綜合評(píng)價(jià)的信任量化方法，其特征在于，步驟1)中應(yīng)用以下公式計(jì)算信用值和信譽(yù)值：

在一次訪問(wèn)過(guò)程中，客體對(duì)主體的信任為T；經(jīng)過(guò)本次訪問(wèn)后，客體對(duì)主體的信用值為Credit，信譽(yù)值為Re?putation；

Credit＝S×T??????????????(1)

其中，S是客體的所有者對(duì)主體本次行為的滿意度，且S∈[0，1]；

Reputation=Σj=1m(Wj×Cj),]]>且Σj=1mWj=1---(2)]]>

其中，j是訪問(wèn)次數(shù)，j是大于等于1且小于等于m的整數(shù)，m為計(jì)算信譽(yù)所用的信用次數(shù)，C_j為第j次的信用值，W_j為第j次的信用值在信譽(yù)計(jì)算中的權(quán)重。