[发明专利]服务相对信任度评价方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及网络技术领域，尤其涉及一种服务相对信任度评价方法和装置。

背景技术

随着网络化软件服务模式的发展，网络中的软件应用逐渐发展为以服务的形式透明地提供给用户，用户在执行一项业务时，可从网络中的服务平台提供的服务中获取所需的软件，从而执行业务。当用户从网络中获取服务时，要保证所选择的服务是可信的，避免因选择的某一服务的信任度较差而导致整个业务应用执行的可信度降低，形成水桶效应。

用户选择服务时，通常选择信任度较高的服务，因此，服务的信任度评价的准确性是为用户提供可信服务的前提。目前，针对现实生活中的交易、共享等活动，研究人员提出了根据历史交互经验对主体行为进行主观预测的方法，并将这类信任模型称为主观信任模型或计算型信任模型，在当前的主观信任模型中，实体间的信任关系由直接信任(Direct Trust)和推荐信任(Recomendation Trust)合成，其中，直接信任是主体直接根据其交互历史记录对另一个主体形成的信任度，推荐信任是主体根据其它主体对另一个主体的间接推荐形成的信任度，也称为间接信任(IndirectTrust)或信誉(Reputation)。但是，现有技术中对服务的信任度的评价中，一般是采用绝对信任度作为相应服务的信任度，所述的绝对信任度即是根据主体对服务的实际的评价值直接计算得到的服务的信任度，例如在电子商务网站eBay的信誉管理系统中，信任度的计算方法是基于采集到的主体的评价值，采用加权求平均的方式，其是在交易双方完成交易后，收集交易双方对彼此表现的评价，如-1表示差评，0表示中评，1表示好评等，并将获得的双方的评价进行累加并求平均，从而获得交易双方主体的信任度，这样，买家和卖家在交易前都可以获取并查看对方的信任度，并根据对方的信任度考虑是否进行交易，该种信任度评价方法的优势是计算简单，实现方便。此外，Rahman也通过基于直接经验和信誉，提出了语义距离评价信任度；等引入了事实空间和观念空间的概念来描述和度量信任关系。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中服务的信任度评价一般是基于主体对服务的实际评价值获得服务的绝对信任度，基于绝对信任度对服务进行评价，且现有服务评价均是针对于单一评价环境系统下的服务的信任度评价，但是，在网络化服务应用中，往往需要对不同服务平台提供的相同功能的服务中，选择可信的服务，因此，需要对不同服务平台提供的相同功能的服务进行评价，而由于服务是由不同的服务平台提供，各服务平台的评价体系往往是异构的，因此，若还依靠现有的基于单一评价体系环境下的信任度评价方法，由于不同评价体系下服务的评价差异较大，将导致网络化服务应用中服务的信任度评价不准确，提供给用户的服务也不可信。无法对网络化服务应用中服务的信任度进行准确、可靠地评价。

发明内容

本发明提供一种服务相对信任度评价方法和装置，可在网络化服务应用中，对不同服务平台下的相同功能的服务进行评价，获得服务的相对信任度，使得服务的评价准确、可靠，可有效保证提供给用户的服务的可信性。

本发明实施例提供一种服务相对信任度评价方法，包括：

获取主体对具有相同功能的服务的评价值，并将所有相同功能的服务的评价组成服务评价矩阵，其中，具有相同功能的服务为不同服务平台提供的服务，所述服务评价矩阵中的元素m_ij表示主体u_i对服务平台提供的服务s_j的评价值，i，j均为大于0的自然数；

对所述服务评价矩阵中同一主体对所有服务平台提供的所有服务的评价值进行升序排序，将排序后的排序值作为主体对相应服务的相对评价值，并将所有服务的相对评价值组成服务相对评价矩阵，其中，所述服务相对评价矩阵中的元素r_ij表示主体u_i对服务s_j的相对评价值；

根据所述服务相对评价矩阵中服务的相对评价值，获得服务的相对信任度。

上述的服务相对信任度评价方法中，所述根据所述服务相对评价矩阵中服务的相对评价值，获得服务的相对信任度可包括：

将所述服务评价矩阵中同一服务的所有相对评价值之和作为相应服务的综合评价值，其中，所述完全评价矩阵为不存在元素均为空的矩阵；

根据服务的综合评价值，对所述服务相对评价矩阵中的所有服务进行升序排序，并将排序后的排序值作为相应服务的相对信任度。