决策事项：更好评估信任模式的方法外文翻译资料

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决策事项：更好评估信任模式的方法

摘要

信任模型是预测潜在的互动伙伴的机制。在很多领域都有信任模型，并且在信任构成方面都有了很多进步。然而比较信任模型仍然没有一个明确的答案。通常，作者们设立广告实验并且展现那些在很难比较的评论结果，有时甚至出现在其他信任模型的文中。作为解决办法，这个协会提出了被称为信任测试台的通用评价平台。在本文中，我们揭示了现有测试台使用的评估模型的缺点; 他们通过将信任模型与一些特设决策机制相结合来评估信任模型

然后评估基于信任的决策的质量。他们假设如果所有的信任模型都使用相同的决策机制，机制本身与评估无关。 我们假设决策机制的选择其实是相关的。 为了测试我们的索赔，我们建立了一个称为Alpha测试平台的测试平台，可以评估信任模型，无论是否进行决策机制。 有了它，我们使用两个不同的决策来评估五个知名的信任模型机制 结果证实了我们的假设; 决策机制的选择影响信任模型的表现。 根据我们的研究结果，我们建议独立于决策机制来评估信任模型，我们还提供了一种方法（和工具）来实现。

1.介绍

在过去十年中，互联网迅速发展。这个增长促进了协作应用的发展，其中不同的各方进行互动来实现他们的目标。这样的合作是经常很难建立，因为参与者没有保证他们的互动对手将履行协议。为了减轻这种风险，信任和声誉系统在许多领域都显示出有希望的结果。

信任模式是使各方建立信任的机制;一个通常被理解为一方的程度的概念。在给定目的的背景下对另一个人的信心决定[1]。信任模型代表用户计算信任通过使用各种信息，如来自其他参与者的意见，用户自己的经验，社交网络信息和别的。信任模型通过估计潜在互动伙伴的未来行为来预测互动质量。因此良好的信任模式应该帮助其用户避免参与者不符合协议，并建议她选择互动伙伴尊敬他们。

计算信任建模研究始于中期九十年代。此后，研究界提出了很多解决方案及其汇编可以在调查中找到如[2-5]所示。这些论文将信任模型分为不同类别从他们使用的信息类型到他们部署的技术。

在这个丰富的建议中，出现了一个自然的问题：如何评估和比较信任模型的表现？许多研究人员通过创建专案来解决这个问题测试环境。在他们中，他们比较了他们的信任模式对现有的[6,7]。这样的评价已经差不多了引入新的信任模型的事实上的标准。然而，很快就意识到，特设评估是有偏见的总是涵盖数量有限的信任模式的方面。专案评估，作者的建议经常出来是最好的。这是预期的，因为特设评估旨在强调新提案的特点。但是，为了完成评估，它还必须包括违反假设的情景模特背后一个好的评价不仅要显示模型的优点，还要显示它的缺点。

改进特设评估的形式是信任测试台。 信任测试平台是独立易用的基准信托模型平台。 基本的想法是一个中立党为其他研究人员提供了测试台可以用来评估自己的建议，针对一套明确定义的场景和指标。 信任的最着名的例子试验台是ART [8]，但还有其他几个我们所描述的相关工作部分。

现有的测试平台用相似的评估模型评估信任模型。 它们为互动伙伴提供不同质量的代理商环境。 在这种环境下他们配置一个代理（在某些情况下是几个代理）来使用所选的信任模型。 所选择的代理随后进行交互其他代理商在环境中这样做就会使用测试选择互动伙伴的信任模式。 测试台进行评估通过测量获得的效用的信任模型使用信任模型的代理。 这个实用程序的实际意义测试台之间有所不同; 它可以是收入的金额艺术评估比赛[8]或路由数据包的准确性无线传感器网络[9]。 这种评价背后的原因一个良好的信任模式应该比一个坏的人更好地告诉它的代理人一个，因此，具有良好信任模型的代理人应该获得比使用坏的那些更高的公用事业。

这种评估的问题在于测量对象。现有的测试台不直接测量信任模型的输出。相反，他们通过评估质量来间接衡量它们代理人使用这些信任模型的决策（通常他们衡量合作伙伴选择的质量）。然而，这些决定很少仅基于计算的信任;经纪人在其决策过程中纳入其他因素。但即使在信任是唯一的相关因素的情况下，决定谁下一个交互可能会影响信任模型，因为它确定勘探与开发政策。我们参考该组件负责作出决定的决定的代理人制作机制。我们声称间接评估需要一个重要的关注点一个良好的工作信任模式可能会受到阻碍由一个不好的决策机制或其他方式。这个如果信任模型一起呈现，则不会成为问题作为一个整体的决策机制，是什么被评估的是对（信任模型，决策机制）。但是，情况并非如此。信任模式通常是作为一个被决策机制查询的孤立的神话，并没有提供关于后者如何使用的提示这些查询的答案。因此，因为评估信任具有效用的模型需要信任模型才能做出决策机制，因为大多数信托模式提案缺乏，现有的测试平台必须将信任模型与自己的特设相结合决策机制的版本。

正如我们将在本文中所展示的那样，这种特殊配对可能是有问题的，因为一些决策机制可能更多适合某些信任模式，可能无法与其他人一起工作。例如，使用一个信任模型结合决策机制A可能会产生不同的情况结果比使用与决策机制B相同的信任模型。看起来像次要实施细节的东西可能完全摆脱评估结果。

本文的目的是为了表明为了评估信任模型是不足以附加到任意的决策机制和衡量效用业主获得。 我们显示决策的选择机制将有利于一些模型，同时不利于因此，在中性环境中比较模型的初始目标变得妥协。 鉴于此，我们声称通过将信任模型附加到当前信任中发生的任意决策机制来评估信任模型是不合适的测试台。

为了支持上述要求，作为第二个贡献，我们开发了一个称为Alpha的测试平台测试台（ATB）。 其目的是双重的：首先，创建一个测量设备来测试我们的假设，其次是克服现有测试台的问题，将信任模型与决策机制配对，用于评估的唯一目的。 在相比之下，ATB可以评估有无决定的信任模型制作机制。 第二个贡献是演变而来[10]中首次提出的扩展版本。

本文的结构如下。 第2节描述了信任模型的要素，并定义了整个使用的几个术语文章。 第3节介绍了Alpha Testbed（ATB）。 经验结果在第4节和ATB的设计中提供和讨论并且可扩展性在第5节中描述。我们将方法与第6节中的其他方法进行比较，并结合第7节。

2.信任模型

信任是一个复杂的概念，可以从几个分析观点。 所以在讨论如何评估信任模型之前，我们必须描述我们对信任模型的理解和定义我们在文章的其余部分使用的几个概念。

使用现有调查[2-5]的常见概念，并遵循几项标准化尝试[11,12]，我们对待信任模型作为分配信任值的计算机制第三方代理商。 信任值用于做出不同的决定，例如选择合作伙伴以在商业中进行交互交换，改变谈判策略或决定谁要问意见。

信任模型有很多种，它们可以分为不同的特征。 但是，其中的一个方面这更具相关性，特别是当谈到测试台时，是他们计算信任的信息类型。 有的使用以往互动的经验，其他意见系统中的代理，一些分析底层社交网络的代理或研究关于虚拟组织的信息哪些代理人所属，甚至更复杂的例子存在[5]。许多组合结合了几种信息来实现更好的估计。 在本节中，我们将描述的信息环境信任模式，并提供一些半正式的定义，我们在整个论文中使用。

2.1信任模型的信息环境

信息环境表示信息来源信任模型计算信任的信息流。 至以图形方式描绘了通用信息的上下文信任模式，我们建立在我们部分借鉴的模式之上[11,13]。 模式 - 如图1所示。 1 - 围绕着代理使用信任模型，称为代理a。 它显示三个信任模型计算信任的信息源。代理人可以通过与代理人交互来获取信息征求意见或使用环境信息。 因为前两个信息源是当前信任模型中最常见的信息源，所以我们强调了它们封装其他可能的来源，用于在称为环境的特殊组件中进行信任计算; 例子包括社交网络分析，虚拟机构信息等。

此外，代理人a由解释，信任模型和决策机制的子组件。的解释将获得的信息转换为表示这与信任模型兼容（在模式中，这对应于将交互结果转换为经验，获得意见和环境信息148 D. Jelenc et al。 /知识型系统52（2013）147-164其他）。然后，信任模型将使用此信息进行计算信任值。然后将它们转交给决策机制（i）选择互动伙伴，以及（ii）选择意见提供者（在某些情况下向其他代理人提供意见）。决策机制通常很复杂信任价值可以是其投入的重要组成部分，决策机制也考虑其他因素。然而，它们是域特定的，并且通常独立于信任模型为什么大多数信托模式不提供任何指导如何在决策过程中使用计算值[5]。

正如现有调查中所指出的那样，大多数信托模式才是使用经验和意见来计算信任。 因为这个，我们将限制自己，在本文中只对此进行调查楷模。 我们计划扩展我们的框架以适应信任将来使用其他环境信息的模型。

2.2定义

本节介绍最相关概念的定义我们在文章的其余部分使用.

时间和服务。 我们代表一个完全有序的时间时间值（ticks）ti 2 T的离散集合T; 我2 N; ti lt;tithorn;1。 另外，我们用S表示可用的服务类型集合代理商 使用信任模型的代理称为代理a。我们用集合A表示系统中其余的代理设置可以改变，因为代理可以离开并加入系统。为了表示给定时间t 2 T的代理集合，我们使用Aeth;tTHORN;。经验。 经验e 2 E是互动记录在一个和一些其他代理之间。 我们表示一个经验元组e = ha，s，t，ki，其中k 2 K表示评估用于评估服务提供商的性能在时间t 2 T执行服务s 2 S的2 A。 我们表示一套经验丰富的E.

信任价值观。 信任值2 H表示对a的信任特定代理 我们将信任值表示为元组s = ha，s，xi，其中x 2 X表示对代理人A A的信任度对于服务s 2 S.信任度是一个值表达对其他代理人的信任程度。 当我们我们不需要承担任何特定类型的信任度集合X被完全排序。 这意味着任何两个信任度必须相互比较。 类似地，我们用H表示所有可能的信任值的集合.

意见 意见o 2 O是关于信任的声明有人给了一个约第三方。 我们表示意见作为元组o = hao，ap，s，t，x，ui，其中x 2 X表示信任代理人ao 2 A的程度告诉a要有代理人ap 2 A服务s 2 S.符号t 2 T表示给出意见的时间，而u 2 [0，1]表示不确定性的水平的代理人关于这个意见。 类似地，O表示该集合所有可能的意见。

信任模式。 信任模型是计算对其他代理人的信任的计算设备。 我们定义一个信任模型

作为一个函数TrustModel：T？ Peth;ETHORN;？ Peth;OTHORN;！ Peth;HTHORN;映射一个时间点t 2 T，一组经验eset 2Peth;ETHORN;和一组的意见oset 2Peth;OTHORN;到一组信任值sset 2Peth;HTHORN;，因此sset = TrustModel（t，eset，oset）。

3.阿尔法测试台

本节提出了一个基于模拟的测试平台，我们这里名为Alpha Testbed（ATB，http://atb.fri.uni-lj.si）。 在ATB中，一个代理商，代理人Alpha（a），使用测试的信任模型其他代理商被模拟。 在评估过程中，ATB生成数据那传达给它的信任模式。 数据由经验组成从过去的互动和其他模拟代理人的意见系统。 ATB可以评估信任模型的输出以及代理人做出的决定。 在以下小节中，我们描述ATB在评估过程中如何运作，如何产生经验和意见，以及如何评估信任模型。

3.1评估协议

ATB可以评估两种类型的信任模型; 那些有一个决策机制和不做决定的机制的类型。

因此，信任模型决定了协议和指标用于评估。 在这种情况下，术语评估协议描述了在每个执行的步骤的顺序勾选模拟运行。

3.1.1没有决策机制的信任模式

没有决策机制的信任模式是信任提供描述如何的规则，公式或算法的模型计算信任度，但同时也不提供任何指导关于如何在决策过程中使用该信息。这样信任模型是文学中最常见的。评估他们，我们必须给他们经验，为了创造这些经验，图。信托模式的信息背景。代理商Alpha使用信任模型，通过（i）与代理人进行交互来获取信息，（ii）询问代理人的意见，以及通过使用（iii）环境中的其他信息。然后，代理将所计算的信任值传递给其决策机制，并将它们用于各种决策制定流程，例如决定与谁进行互动或谁要求意见。D. Jelenc等/知识型系统52（2013）147-164 149有人必须选择互动伙伴。现有的测试台解决了这是通过将信任模型与特设决策机制配对。一个常见的例子是选择信任的代理模型分配了最高的信任度。如我们稍后所示（见第4节），这种配对可能是有问题的，因为某些决定制定机制可能更适合某些信任模型并且可能无法与其他人一起工作。

当ATB评估信任模型而不做决策时机制，互动伙伴不是由一个决定的特设决策机制。相反，他们是确定的通过评估运行的参数。这样的参数化有两个显着的好处：首先它确保信任模型被评估与决策机制隔离开来，其次是它确保所有信任模型都使用相同的输入进行评估。如果评估是公平的话，后者是至关重要的。当一个试验台配置一个具有特殊决策机制的信任模式，它违反了这个原则。例如，两个信任模型可以计算不同的信任值，尽管它们对这些值应用相同的决策，但是交互伙伴的选择可以不同。如果发生这种情况，两个信任模型就会获得不同的经验，从此，他们将计算信任从不同的数据。这样评价的结果就变成了暧昧。但如果互动伙伴（因此经历）在外部确定，每个信任模型都收到相同的输入，这意味着我们可以轻松比较性能。在本协议中，ATB通过评估信任模型进行评估计算的信任值的精度（我们讨论深度的准确性

在3.5.1节）。 因此，评估协议包括以下步骤：

1.ATB通知信任模型一个新的时间戳。

2. ATB生成意见元组，并传达给信任

模型。

3. ATB选择一个代理作为当前的交互伙伴，生成一个体验元组，并将其传递给信任模型。

4.信任模型计算信任值并提交给它们

ATB。

ATB评估计算的信任值。对于每个刻度重复该步骤顺序。 请注意测试台传达了相同的意见和体验元组到每一

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