[发明专利]用户反馈可靠性保障方法有效

专利信息
申请号: 200810115316.X 申请日: 2008-06-20
公开(公告)号: CN101308457A 公开(公告)日: 2008-11-19
发明(设计)人: 邹艳珍;谢冰;蔡斯博;张顺延;梅宏 申请(专利权)人: 北京大学
主分类号: G06F9/44 分类号: G06F9/44
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 代理人: 刘芳
地址: 100871*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用户 反馈 可靠性 保障 方法
【权利要求书】:

1.一种用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,包括:

将构件库系统中获得反馈评价信息数量大于预定值的构件组成第一构件集合;

将对所述第一构件集合中的任一构件提供反馈评价信息的所有用户组成第一用户集合;

获得所述第一用户集合中的所有用户的用户反馈距离;

将所述第一用户集合中的所有用户的反馈评价信息减去对应用户的用户反馈距离对所述第一用户集合中的所有用户的反馈评价进行修正,并将修正后的反馈评价作为构件信誉评估的依据。

2.根据权利要求1所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,还包括:

将构件库系统中对构件提供反馈评价信息的所有用户减去所述第一用户集合用户的所有用户组成第二用户集合;

获得所述第二用户集合中的所有用户的用户反馈距离;

将所述第二用户集合中的所有用户的反馈评价信息减去对应用户的用户反馈距离对所述第二用户集合中的所有用户的反馈评价进行修正,并将修正后的反馈评价作为构件信誉评估的依据。

3.根据权利要求1所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,针对所述第一用户集合中的一个用户,获得所述用户的用户反馈距离包括:

将所述用户反馈的所有构件组成第二构件集合;

获得所述第一构件集合和第二构件集合的交集,并将所述交集中一个构件获得的所有反馈评价的平均值作为所述构件的信誉评估期望值;

获得所述用户对所述交集中所述构件的反馈评价信息与所述构件的信誉评估期望值的差值,将所述差值作为所述用户对所述构件的反馈距离;

获得所述用户对所述交集中所有构件的反馈距离的平均值,将所述平均 值作为所述用户的用户反馈距离。

4.根据权利要求2所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,针对所述第二用户集合中的一个用户,获得所述用户的用户反馈距离包括:

将所述用户提供反馈评价信息的所有构件组成第三构件集合;

将所述第一用户集合中的一个用户A提供反馈评价信息的所有构件组成第四构件集合;

获得所述第三构件集合和所述第四构件集合的交集,并获得所述用户与所述用户A分别对所述交集中的一个构件提供的反馈评价的差值,将所述差值作为所述用户相对于所述用户A对所述构件的反馈距离的偏移;

获得所述用户相对所述用户A对所述交集中所有构件的反馈距离的偏移的平均值,将所述平均值加上所述用户A的用户反馈距离作为所述用户的用户反馈距离。

5.根据权利要求1所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,还包括:

设定所述构件库系统中用户的级别;

根据所述用户的级别,确定所述用户是否可以发表反馈评价。

6.根据权利要求5所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,所述设定所述构件库系统中用户的级别包括:设定包括高级用户、注册用户及普通用户的用户级别。

7.根据权利要求6所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,所述根据所述用户的级别,确定所述用户是否可以发表反馈评价具体包括:

若所述用户为所述普通用户,则所述用户不能发表反馈评价;若所述用户为所述注册用户,则所述用户只有在下载并使用软件构件后才能发表反馈评价;若所述用户为所述高级用户,则所述用户可任意发表反馈评价。

8.根据权利要求1所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,还包括: 

判断查询用户是否登录所述构件库系统,若所述查询用户登录所述构件库系统,将所述查询用户创建的信任关系中所有用户的信任权重值作为对应用户提供的反馈评价的计算权重,对所述信任关系中的所有用户提供的反馈评价信息进行修正,并将修正后的反馈评价作为构件信誉评估的依据。

9.根据权利要求8所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,还包括:

所述查询用户登录所述构件库系统后,对所述查询用户创建的信任关系中的所有用户的信任权重值进行更新。

10.根据权利要求8所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,还包括:

若所述查询用户没有登录所述构件库系统,将根据系统的信任关系网络获得的所有用户的影响因子作为对应用户提供的反馈评价的计算权重,对所述系统的信任关系网络中的所有用户提供的反馈评价信息进行修正,并将修正后的反馈评价作为软件构件信誉评估的依据。

11.根据权利要求10所述的用户反馈可靠性保障方法,其特征在于,所述将根据系统的信任关系网络获得的所有用户的影响因子作为对应用户提供的反馈评价的计算权重包括:

根据所述构件库系统中所有用户创建的信任关系,形成所述系统的信任关系网络;

根据所述系统的信任关系网络,通过聚类分析算法,获得所述系统的信任关系网络中不同用户的影响因子;

在信誉评估过程中,将所述影响因子作为对应用户提供的反馈评价的计算权重。 

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