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物联网搜索中主客观融合的动态信誉评估

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资料介绍

与传统的互联网搜索相比,物联网搜索更加强调数据质量.为了提高数据质量,物联网搜索中心需要依数据质量为提供者支付相应报酬以激励其持续提供符合质量需求的数据.这就使如何评估数据提供者的数据质量及其信誉成为物联网搜索中的一个基础问题.为此,引入动态信誉机制来综合评估数据提供者的可信性,为数据选择、收集提供依据.首先,提出了主观意愿及客观质量评价计算方法,并设计了交互行为贴现及信誉衰减机制;然后,提出了融合主客观要素的动态信誉计算模型,并基于信号传递机制进行博弈分析,以获取交互次数、贴现率、支付价格及数据成本之间约束关系.实验证明该模型能够较好地反映数据质量变化情况,为数据选择提供依据,并满足物联网搜索的实时性及动态性需求.

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Vjl．36 No．12

第36卷第12期

2015年12月

通信学

Journal 013 Communications

December 2015

物网搜索中主客融合的

信誉估

会兵1，李超2，胡

1，周 1

f1．桂林子科技大学广西可信件重点

室，广西桂林541004：2．中国科学院信息工程研究所，北京100093)

摘要：与

数据

及其信誉成

、收集提供依据。首先，提出了主意愿及客

的互网搜索相比，物网搜索更加

提供者支付相酬以激励其持提供符合量需求的数据。就使如何估数据提供者的数据

网搜索中的一个基

数据量。了提高数据量，物网搜索中心需要依

量

物

。

此，引入

信誉机制来

算方法，并

合

估数据提供者的可信性，数据

量

价

了交互行

及信誉衰减机制；

然后，提出了融合主客要素的

信誉算模型，并基于信号

束关系。模型能

性及性需求。

：物网搜索；信誉；数据量；主客因素

号：TP309．2 文献

机制行博弈分析，以取交互次数、

率、支付价格及数据成本之

明

好地反映数据

量

化情况，数据

提供依

据，并足物网搜索的

关

中

分

：A

and

factors：a

Fusing subjective

objective

evaluating reputation

dynamic

for loT search

approach

ZHANG _{Hui— bin91，LI}

Yal

Cha02，HU Xiao— li，ZHOU

Lab ofTrusted

ofElectronic

Technology,Guilin 541004，China

(1．Guangxi Key

Software，Guilin University

2．Institute ofInformation

Engineering，Chinese Academy ofSciences，Beijing 100093，Chin．a)

with the traditional

data

Intemet

center needs

center

data

the

order to effec—

Abstract：Compared

search，IoT

higher

needs

pay

quality．In

motivate data owners to

rewards

tively

continuously provide higher quality data，the

corresponding

them

t0 the

ofdata a and the

rQoD)．As result,QoD

evaluation become

basic for the

problem

according

quality

trustworthy

of loT search．To address this

and

data selection of loT

center，a

model

development

Was

problem

support

of data owners．In

dynamic reputation

the

proposed comprehensively

assess the

reputation

approach ^to

detail，first，an

assessing

subjective

and

was

and mechanism of interactive discount and

attenuation Was

reputation

objective quality

and

proposed

designed．Then，

order to

novel

was

presented．Last，in

evaluation scheme

fusing subjective

objective factors，a

dynamic reputation

get

cons仃amt relation of interaction

data

economic

based on

analysis signaling game

cost，an

times，discount，payment price，and

results show that the

WaS

can reflect

conducted．Experiment

proposed approach

dynamic change ^ofQoD effectively,and

of loT search．

the basis for data selection．It also Can be

to real— time and

and

dynamic

provide

adapted

words：loT

factors

Key

search；reputation；data

objective

quality；subjective

㈣言

篙嘉磊絮蒜：h鬻霖警攀墓塞纛翼

随着物网、感器、移

互

网技

的展

端数量将突破10万台。其中，我国物

网

端

收稿日期：2015-09．22；修回日期：2015-12，14

基金目：国家自然科学基金

助

目(61562015，61363005)；广西省自然科学基金

助

目(2014GXNSFDAll8036，

2013GxNSFAA019324)：广西高等学校高水平

新

及卓越学者划基金助目；广西高校科研重点基金助目

(ZD20 ¹

4049)

Foundation Items：The National Natural Science Foundation ofChina f6

5620

5，6

Natural Science Foundation of

363005)；The

Level ofInnovation Team

Guangxi Province(2014GXNSFDAll8036．2013GXNSFAA019324)；The High ofColleges

Funding；Education Department ofGuangxi(ZD2014049)

and Universi．

and

Scholars

Program

ties

Guangxi

Outstanding

万方数据

第12期

会兵等：物网搜索中主客融合的

信誉

估

．107．

数量将达到100～1

000

，些种繁多的端

Dyser系【2j。随后物网搜索研究受到越来越广泛

的关注，如Chen[3]、Miliaraki[41、Shen[51及Ebrahimi[6]

等。些研究或系有一个基本假：数据提供者

点将物体、人和信息充分互在一起，并社会

源、物理源、信息源的深度融合及智能用奠

定了基 iI

J。在智慧城市、智慧旅游、

健康管理等域有着广泛用。面由如此

点、海量异构数据和智能服成的物

所需的

境

、

主

、

地向搜索中心提供符合量要求的数

大

据。因此，在些工作中没有涉及到数据提供者

机、能力等信誉情况的研究。据我所知，目前

端

网空，物网搜索快速准确地

数据和服提供了重要途径。

用

没有

型的研究。因此，本文主要从具有似特征的服

算及社会化商域中信任管理与信誉算的

角度来介一些典型研究成果。

Su【／1提出了一个基于

物

网搜索中数据提供者信誉

算模

网

搜索(如百度、Google等)的数据主要

来源于公开共享且免的Web 面。些面数据

往往是无状的，一旦取就可以期使用，并且

数据量受境及其他人因素影响很小。与

先的信誉算模型，

模型从4个方面来建模服提供者的信誉度：服

提供者的服、服求者与服提供者关

于服量属性分布的相似度、候

的基于网搜索系不同，物网搜索系中的数

据有很大一部分来自于各种智能端、感器的

感知信息。些信息与特定空要素相关的有状

先

服

需求的适性以及由第三方提供的价信息。

4个属性共同决定了最的信誉。Zhang等心J

信息，反映了被

些数据的

象的状、行等；同

、生成与往往需要相

，

的

将

持

服

的各种价信息

信誉算的支

用，数据提供者了提供比高的数据量往往

需要更多的投入以提升的精度、网

点的供能力等。所以，数据有者因

安全、私、成本等原因往往不愿无分享相关数

据。因此，了得到符合量要求的数据，物

搜索中心通常会采取一些措施，如用支付酬方式

来激励数据提供者提供高量的数据。

来了一个基本：数据提供者提供的数据

存在差，且存在着部分数据提供者

据，基于据理

来

算服信誉。Adali

根据社交网中用的通信行方式建立了相

的行信誉算模型：合会信任和播信任来

算行可信度，模型的前提假是有律的通

信行比随机通信行有更高可信度。其中，会

的

、

网

信任用来表示用

率越高、

信任是指信息的播度，信息从一个用

的越多明信息源用的信任度越高【9J。

之

的会

和会

率，

就

越

表明他

之

信任度越高；

播

量

到其他

了

取超

用

的

酬出

不

行

。在种情况下，物

合适的数据提供者并

Nepal基于社会本(social capital)、交互关系、社

网搜索中心如何估、

会信任之的基本关系，建立了融合声望信任

支付合理酬成一个需要解决的基本

常地，基于信誉的信任估机制是解决

的有效途径。

。通

trusO的信

fpopularity trust)和参与信任(engagement

任模型，其目是提升社区的整体信任度。前者指

被社区其他用接受或可的程度，它从社区角

用

上述

，本文提出了主客

价融合的

机、方

度来估特定用的信誉度；后者指用参与社区的

0I。

信誉算模型：将数据提供者的行

程度，它从特定用的角度来估社区信誉度【l

式

度等建模成信誉算的主要素；将数据提供

者提供的数据量建模成信誉算的客要素：并

域上主客要素行有机融合。然后，将

数据提供者的信誉作其能提供的数据量信号，

基于信号模型分析了信誉形成程中的2个关

文献[11]提出了基于

的

合信誉模型，模型通

融合用

稀疏

行

和社会关系来降低直接交互信息

在

，并通

关

性

因子

来的影响。文献[12]通

的潜在相似度以解决

交易信任

技

来降低行

化及价主

利

用潜在因子来

信誉的冷启

用

之

要素：博弈次数与支付(

)之

的

束关系。

。

网

的

性、匿名性、虚性等特点，文献[13】提出了基

2相关工作

于多Agent系的网交易

信誉系。模型包括用

信任算模型与

在美国国家自然科学基金委的助下，

域的信任度、信誉反

Ostermaier最早

物网搜索行研究并开了

分的加平均算及社区献加，建立了事前

万方数据

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