一種多維集成直覺模糊信息的信任評價方法*

徐 軍，鐘元生，鄭也夫

(1.江西財經大學信息管理學院，江西 南昌 330013;2.華東交通大學經濟管理學院，江西 南昌 330013)

一種多維集成直覺模糊信息的信任評價方法*

徐 軍1，鐘元生1，鄭也夫2

(1.江西財經大學信息管理學院，江西 南昌 330013;2.華東交通大學經濟管理學院，江西 南昌 330013)

信任是保證在線服務質量的前提。針對電子商務環境存在的復雜性、模糊性和不確定性等因素，引入直覺模糊理論，提出了一種多維集成直覺模糊信息的信任評價方法，給出了兩類信任反饋屬性集成直覺模糊信息的方法，通過直覺模糊熵確定屬性權重，并利用直覺加權算數平均算子求出實體的綜合直覺模糊數，從而全面、客觀和細膩地反映信任的模糊性和不確定性。計算實例和仿真實驗表明，基于多維集成直覺模糊信息的信任評估方法是可行的，通過對風險偏好因子的靈敏度分析，發現服務請求者風險偏好不同，則評估的服務提供商的信任得分也不同；同時也驗證了該方法可以有效地抑制惡意節點的攻擊，為電子商務環境下信任評價的研究提供了新思路。

直覺模糊；信任評價；反饋屬性；風險偏好；信任得分

2.School of Economics and Management,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China)

1 引言

隨著互聯網的發展，電子商務已成為國家拉動內需、擴大消費、促進就業的重要途徑。數據顯示：2013年度中國電子商務市場交易規模達10.2萬億，同比增長31.23%。用戶規模達3.12億人，同比增長26.3%[1]。消費者在線購買商品時，不能親身體驗商品的真實性，在這種信息不對稱的環境下，很難決策是否購買。而信任是消費者成功購買的前提條件[2，3]，因此對參與交易的實體而言，信任極為重要。

近年來，對信任的建模已取得了一定的研究成果。大致可分為：

(1)基于貝葉斯概率論建模[4～7]。如Teacy W T L等人[4]用概率來表示信譽的不確定性，開發的TRAVOS模型；J?sang A等人[5]提出的利用貝塔分布作為先驗分布的信任模型；Vogiatzis G等人[6]提出的基于隱馬爾科夫概率框架的信任模型；Fouss F等人[7]采用的聯合概率分解的因子模型計算供應商的可信度。但是，該類方法存在要求較強的獨立性假設、代理間的滿意度僅僅用[0,1]進行建模和在多準則系統中要求準則間相互獨立等諸多缺點。

(2)基于模糊理論建模[8～10]。如文獻[8]通過梯形模糊數來表達信任的模糊性，采用概念樹來定義信任類型的方法，以此對主體信任進行綜合評判；文獻[9]以模糊理論和圖論為基礎，提出了一種適應主體動態性的主觀信任模型；文獻[10]通過引入模糊邏輯推理的概念，定義了信任關系的連接、合并和更新運算，構造了一個開放式網絡環境的主觀信任模型。該類方法解決了概率模型中將主觀性、模糊性等同于隨機性的問題。但是，信任程度的隸屬度往往因需要確定隸屬度函數被“硬化”成精確值，以致信任關系在傳遞、推導等過程中會丟失模糊性。

(3)基于灰色系統理論建模[11,12]。如文獻[11]利用白化權函數量化實體屬性，將實體序列與參考序列的灰關聯度定義為實體的信任水平；文獻[12]利用灰色定權聚類的思想計算證人的信任，從而構建了GTrust信任模型。該類方法為信譽數據倉庫建立提供了新的解決途徑。然而，屬性權重確定不夠客觀，不能反映評價屬性對決策的影響程度；并且分辨系數的確定帶有一定的主觀性，致使屬性灰類精確性不高。

(4)基于云模型建模[13,14]。如文獻[13,14]借助云模型的數字特征(如期望、熵和超熵)生成信任屬性云，通過計算信任屬性云和標準信任子云間的相似度，確定實體的信任等級。該類方法能夠較好地解決信任表達中模糊性和不確定性難題，但就如何防范信任詆毀或夸大還有待進一步地研究。此外，基于雙格的信任模型[15]、基于粗糙集理論的信任模型[16]、基于區間數理論的信任模型[17]等也分別從不同角度對信任進行了度量。

從上述研究成果來看，作者發現它們的不足之處主要有以下幾方面：

(1)多數模型采用精確數刻畫信任屬性，忽視了用戶對實體評分時，思維的主觀性、模糊性和不確定，而且簡單地利用均值方法, 無形中損失了許多有用的信息。再者，僅從信任程度這一個方面描述信任度，沒有認識到不信任程度和不確定程度對信任決策的影響。

(2)多數模型基于一個假設：所有評價屬性的數據類型為實數型。而目前電商環境下，對商家評價的數據類型，除了實數型，還有語言型變量。

(3)多數模型要么沒有考慮信任本身具有時間相關性，要么采用的衰減函數收斂過快。

為了解決上述問題，本文構建一種多維集成直覺模糊信息的信任評價方法。首先，采用時間衰減函數修正原始評分，從而體現信任的時間相關性。然后，提出了定量和定性兩類反饋評價屬性集成直覺模糊信息的方法，通過直覺模糊集所包含的隸屬度、非隸屬度和猶豫度這三方面信息[18]，可以更細膩地描述和刻畫用戶思維判斷的模糊性本質。最后，提出基于直覺模糊熵確定屬性權重的方法，計算實體的信任直覺模糊信息，利用信任得分對實體信任排序。

2 基本概念

2.1 實體集

根據服務雙方承擔的角色不同，參與在線服務的實體可以分與兩類：(1)服務提供者P，記作P={pi|i=1,2,…,m}；(2)服務請求者R，記作R={ri|i=1,2,…,m}。

2.2 反饋屬性集

2.3 衰減函數

信任具有隨時間衰減的趨勢，因此歷史評分的交易時間不同，則衰減程度也不同。設ai為服務請求者ri對某個服務提供者P的評價向量，記作ai={aij|j=1,2,…,n}，aij表示第i個用戶對第j個評價屬性修正后的評分。令:

(1)

其中,TF(i,t)為時間衰減函數，它是根據人們認知習慣，認為最近的交互行為更能反映實體的可信程度。例如，在選擇服務提供者時，請求者對最近反饋評分更感興趣。當前多數文獻采用指數函數或者線性函數作為時間衰減函數，本文采用如下改進的衰減函數:

(2)

其中，t是交互時間戳，將一段時間分為若干個時間戳，時間戳反映了某一時刻的信任度，而信任度具有隨時間變化而衰減的特性[12]，從而提高評價向量的準確性和動態適應能力。tc為當前時間戳，ψ表示衰減因子，用來控制衰減速率。

Figure 1 Curves of three decay functions

從圖1可以看出，指數函數開始時間收斂過快，在經過幾個時間片后時間衰減函數值接近0，致使絕大多數歷史評價失去對最終信任計算的影響。

相反，線性函數衰減速度過慢，無論是距當前時間多長，其衰減速度是恒定的。而本文方法在不同衰減因子的情況下，其時間衰減速度開始時比指數函數要低，然后比線性函數要高。因此，本文方法結合了指數函數和線性函數的優點，計算的時間權重不僅使得越是近期的評價權重越大，而且保留了更多的過去歷史評價對最終信任的影響，這更能體現信任隨時間衰減的變化趨勢。

2.4 直覺模糊集

Atanassov首先給出了以下直覺模糊集概念[17]。

2.5 信任表示

信任度是信任的定量表示。根據直覺模糊集的概念，文中將實體信任度用一個直覺模糊數α=〈μα,υα〉表示，其中μα和υα分別代表信任和不信任的程度， πα=1-μα-υα表示信任的不確定性程度(即猶豫度)。例如，〈1,0〉表示完全信任，〈0,1〉表示完全不信任，〈0,0〉表示完全不確定。其運算法則來自文獻[18]。

2.6 直覺模糊集與區間數的關系

F=〈μ,υ〉?[μ,1-υ]

(3)

3 基于多維反饋屬性集成直覺模糊信息的信任評價方法

3.1 多維集成直覺模糊信息的信任評價算法總體流程

本文提出了基于直覺模糊信息的信任評價方法，將評分數據集成直覺模糊數，并引入信任得分對實體信任度排序，其基本處理流程如圖2所示。其中數據庫部分表示用戶的評分數據，矩形部分表示算法的基本處理過程。

Figure 2 Flowchart of the algorithm

3.2 反饋屬性集成直覺模糊數

反饋評價的屬性可分定量和定性兩種，且屬性類型不同轉換成直覺模糊數的方法也不同。再者，屬性有效益型屬性和成本型號屬性之分，根據現實中在線服務評價屬性的特征，下文所指全為效益型屬性。

3.2.1 定量屬性的直覺模糊數設計

(1)子直覺模糊數生成。

當前絕大多數網上商店都是采用五分制評分。為了消除不同物理量綱對評價結果的影響，按下式對評分進行規范化處理：

(4)

顯然rij∈[0,1]。

(2)子直覺模糊數的權重。

定義2設ηx為某一評價屬性下子直覺模糊數fx的權重，令:

(5)

其中，N(fx)為該評價屬性下歷史交互評分包含在子直覺模糊數fx的元素的個數，n為反饋評價所有記錄數。顯然權重ηx反映了子直覺模糊數fx的影響程度。

(3)直覺模糊混合集成算子。

以往文獻在多個反饋評價進行綜合時,簡單地采用均值方法,忽略了反饋評價自身的重要性及其值大小所在位置的權重。為了克服上述缺點，本文給出直覺模糊混合平均算子定義。

定義3設αi=〈μαi,υαi〉(i=1,2,…,n)為一組直覺模糊數， 且設直覺模糊混合平均(IFHA)算子：In→I，若:

IFHAω,w(α1,α2,…,αn)=

(6)

設fj=(f1,f2,…,fk)為某一個屬性的子直覺模糊數向量，根據IFHA的集成算子，可以獲得該屬性的集成直覺模糊數。

3.2.2 定性屬性的直覺模糊數設計

以往研究只考慮實數型評分的因素，忽視了語言型評分屬性(定性屬性)，而當前大多數商務環境采用語言標簽來描述消費者的滿意度，如評價結果表現為很好、好、中等、差和很差。顯然，這些評價結果由于消費者主觀性，總是蘊含了一定的不滿意和不確定性。根據直覺模糊集的概念可知，直覺模糊數可以靈活地處理屬性值的模糊性和不確定性，即全面客觀地同時表達信任程度、不信任程度和不確定程度。故將語言型屬性轉換成直覺模糊數，從而將定性屬性量化。其轉換過程為：

(1)根據經驗和實際應用問題需要，本文拓展文獻[19]的語言變量和直覺模糊數的關系，建立了語言變量值與直覺模糊數之間的對應關系，如表1所示。

Table 1 Corresponding relationship between linguistic variables and IF numbers表1 語言變量值與直覺模糊數之間的對應關系

(2)利用式(2)修正原始評價信息。

(3)統計各個語言變量值所占的百分比，做為相應直覺模糊數的權重。

(4)利用直覺模糊混合集成算子，計算定性屬性上集成的直覺模糊數。

3.3 基于直覺模糊熵的屬性權重計算方法

由于反饋評價屬性類型不同，且權重未知，而實際環境中往往很難獲得屬性權重，下面利用直覺模糊熵計算各屬性的權重。

(7)

那么對于直覺模糊數α=〈μa,υa〉,其模糊熵為:

(8)

經以上第3節反饋屬性的直覺模糊數轉換后，設aj={a1j,a2j,…,akj},j=1,2,…,m為屬性Aj(j=1,2,…,m)下評分信息所對應的直覺模糊數組成的集合，其中aij=〈μij,υij〉為第j個屬性下的第i個子直覺模糊數。通過式(8)可計算其模糊熵，記為eij。當eij越大時，說明直覺模糊數aij的不確定性越大。屬性Aj的信息熵為:

(9)

其中,ηi為第i個子直覺模糊數的權重，第j個評價屬性的權值可由下式計算：

(10)

由此可見，當屬性所含不確定性信息越大，其相應的權重就越小。

3.4 基于直覺模糊數的實體信任表示

⊕wjFj⊕…⊕wjFj,j=1,2,…,m

(11)

根據文獻[18]的運算法則，式(11)可以轉化為:

(12)

3.5 實體信任得分

本文借鑒直覺模糊數的得分函數來描述實體的信任得分，得分函數于1994年首次被Chen S M等人[21]引入，其值是隸屬度和非隸屬度的差值，差值越大，則得分值越大，從而直覺模糊數越大。

定義5對于任一直覺模糊數α=〈μα,υα〉，定義S(α)=μα-υα為α的得分值，其中S(α)∈[-1,1]。

3.6 帶風險偏好的信任得分

由于每個服務請求者個人的知識、觀念、偏好、地位等因素的差異，不同的服務請求者評價同一個服務提供者的信任會作出不同的決策，這種現象被稱為風險態度。風險態度一般分三種，即風險偏好型、風險中立型和風險規避型。根據服務請求者的風險態度，實體信任的直覺模糊數包含猶豫度這一不確定性信息，偏好風險的服務請求者認為多數猶豫者偏向信任(最終會選擇信任)，規避風險的服務請求者認為多數猶豫者偏向不信任(最終會選擇不信任)，而風險中立的服務請求者認為猶豫者保持中立(即信任與不信任各占一半)。設λ∈[0,1]為風險偏好因子，它表示猶豫者需在信任與不信任做一個選擇時，服務請求者認為猶豫者中偏向信任的比例，則偏向不信任的比例是1-λ。風險偏好因子是請求者對猶豫者選擇信任概率的一種主觀判斷，這種判斷是根據服務請求者本人知識和經驗的直覺性判斷，往往由服務請求者自行給出。顯然，存在以下三種風險態度：

(1) 當λ>0.5時，請求者屬風險型，認為多數猶豫者支持信任，λ越大，偏好風險的程度越大。

(2) 當λ=0.5時，請求者屬風險中立，認為猶豫者支持信任和不信任各占一半。

(3) 當λ<0.5時，請求者屬規避風險的，認為多數猶豫者支持不信任，λ越小，規避風險的程度越大。

(13)

4 實驗與分析

本實驗環境硬件配置是：Intel(R) CoreTMi5-2537M CPU，4 GB內存，操作系統為Windows 7，在Matlab環境下進行仿真實驗。

實驗數據來源于淘寶網某商家2010年1月至2011年12月的交易共1 300條，累計有效評價記錄(去除干擾記錄，如有的用戶沒有對屬性給出分數；要不就只給1～2項屬性的分數)共1 020條。每條評價記錄包括：信任評價屬性(包括寶貝描述的相符度、賣家服務態度和賣家發貨速度，其評分區間為[0,5])和語言評價(好、中、差評)。

4.1 基于集成直覺模糊信息的信任評價方法的仿真實驗與分析

本節模擬實際場景計算實體信任直覺模糊信息，對風險態度因子進行靈敏度分析，以驗證本文信任模型的有效性。

4.1.1 案例計算

以選擇提供同類商品的淘寶賣家的例子來說明本文的方法。設有服務提供商P1、P2、P3、P4，評價屬性集為(寶貝描述的相符度、賣家服務態度和賣家發貨速度、語言評價)，根據以往交易的用戶反饋，對四個服務提供商的信任排序。

(1) 初始化處理。

首先，按照式(4)將原始反饋屬性的評分進行規范化處理；然后，以當前時間為2012年1月1日為參考，通過2.3節對衰減函數的比較分析，選取衰減速率因子ψ=5，根據式(1)和式(2)計算修正后評價向量，從而獲得服務請求者對實體反饋屬性的評價向量。由于大部分電子商務網站采用五級評分尺度，根據經驗將定量屬性評分區間和直覺模糊數對應關系劃分如表2所示，定性屬性的語言變量和直覺模糊數對應關系如表1所示，通過擇優計算獲得各子直覺模糊數及其權重。

Table 2 Corresponding relationship among satisfaction, interval and IF numbers表2 滿意度、區間和直覺模糊數對應關系

(2)反饋評價屬性的直覺模糊數。

將各服務提供商的評分向量利用第3節直覺模糊數轉換機制，集成各服務提供商在評價屬性(如寶貝描述相符度、服務態度、發貨速度和語言評價)上的直覺模糊數。由此可構造四個賣家的屬性集成的直覺模糊評價矩陣B，如下所示:

寶貝描述相符度 服務態度 發貨速度 語言評價

(3)基于直覺模糊數的實體信任計算。

然后，根據式(10)，獲得反饋評價屬性的權重向量w=(0.224,0.225,0.270,0.281)，根據式(12)生成各實體的直覺模糊數及其信任得分排序。如表3所示。

Table 3 Trust ranking result表3 各實體的信任排序結果

4.1.2 風險態度對決策結果的影響

為了進一步研究風險態度對信任決策的影響，采用基于風險偏好因子信任得分排序函數式(13)，得到如表4所示的排序結果。

Table 4 Result ranking of different methods表4 不同方法的排序結果

從表4可知，當風險偏好因子λ的取值不同時，即服務請求者對待風險的態度不同，服務提供者的信任得分也不同。當決策時服務請求者的規避風險程度較嚴重時，如λ=0，實體的可信優劣順序為丁?甲?乙?丙，最可信的實體為丁；當λ=0.4時，實體的可信優劣順序為甲?丁?乙?丙，最可信的實體為甲；當服務請求者為風險型或樂觀型者時，如λ=1，實體的可信優劣順序為甲?丁?丙?乙，最可信的實體為甲。再者，利用文獻[11,13]產生的排序，均可以在本文方法得到體現。

由此可見，服務請求者的風險態度對決策結果產生重要的影響，當服務請求者處理不同的風險態度時，可以通過調整其風險偏好因子來進行信任決策，可以較好地反映實際情況。

4.2 模型的表達及抗欺詐能力分析

本實驗通過實現本文模型以及另外兩個作為對比的模型，即灰色系統信任模型[11]和基本信任模型(屬性采用算術平均集成)，分析模型的表達和抗欺詐能力，擬采用的欺詐均方根誤差定義如下：

(14)

本實驗模擬實際場景，計算不同欺詐率下的實體信任分數(按上述案例計算，這里不再敘述)，以驗證模型的表達力和抗欺詐力。

(1)從圖3知，隨著詆毀行為下欺詐率的提高，實體的信任隸屬度隨之降低，而不信任隸屬度則隨之提高，信任得分呈下降趨勢。

(2)從圖4可知，隨著夸大行為下欺詐率的提高，實體的信任隸屬度隨之提高，而不信任隸屬度則隨之降低，信任得分呈上升趨勢，較好地反映了實體交互的實際情況。

(3)從圖3和圖4可知，以往信任模型只能片面地給出實體的信任值，忽視了實體的不信任分量，而本文模型既能表達實體的信任分量，又能給出不信任分量，而且給出的信任得分更加客觀。再者，隨著欺詐率的提高，實體信任得分變化趨勢較緩和，表示模型具有一定的抗欺詐能力。

Figure 3 Trust value under defaming behavior

Figure 4 Trust value under exaggerating behavior

從圖5可以看出，隨著欺詐率的不斷提高， 三者的D-RMSE不斷上升，其中本文模型上升最緩慢，即便在惡意節點達到30%的情況下模型仍然維持一個較低的誤差水平。這主要是因為本文模型利用直覺模糊混合平均集成屬性值，考慮了數據所在位置的權重，通過對過好或過差的評分賦予較小的權重，從而減弱了惡意推薦對直覺模糊信息集結的影響。

Figure 5 Fraud root mean square error

5 結束語

本文以電子商務環境為研究背景，借鑒已有工作，引入直覺模糊集理論提出了一種多維集成直覺模糊信息的信任評價方法。通過直覺模糊數采用兩標度(即信任隸屬度和不信任隸屬度)來刻畫信任評價時的模糊性與不確定性，可以同時表示信任、不信任和不確定性三種狀態，克服了以往單純信任度的局限性，而把猶豫度也包含在內，它能夠更加細膩、完整地表達客觀現象的自然屬性。我們給出了兩類反饋評價屬性集成直覺模糊信息的方法，并利用直覺模糊混合平均算子生成直覺模糊信任信息，有效地減少了惡意推薦對集成信息的影響。針對不同服務中評價屬性權重難以客觀確定的問題，提出基于直覺模糊熵的屬性權重確定方法。通過計算實例和仿真實驗，驗證了該方法的有效性和表達能力，同時也證實了本算法對單純惡意節點的攻擊有較好的抑制能力。今后將針對以下問題做進一步深入探討，一是研究信任直覺模糊信息的有效集成方式，二是研究該信任模型在實際環境中的應用。

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徐軍(1982-),男，江西九江人，博士生，講師，CCF會員(E200028459M)，研究方向為可信計算和科學決策。E-mail:Xujun1028@126.com

XU Jun,born in 1982,PhD candidate,lecturer，CCF member(E200028459M)，his research interests include trusted computing, and scientific decision.

鐘元生(1968-),男，江西贛州人，博士，教授，博士生導師，研究方向為電子商務和信任管理。E-mail:zhong.ys@163.com

ZHONG Yuan-sheng,born in 1968,PhD,professor,PhD supervisor,his research interests include e-commerce, and trust management.

鄭也夫(1983-),女，江西南昌人，碩士，講師，研究方向為信用風險管理。E-mail:Dondon105@126.com

ZHENG Ye-fu,born in 1983,MS,lecturer，her research interest includes credit risk management.

A trust evaluation approach of multi-dimensionalintegrated intuitionistic fuzzy information

XU Jun1,ZHONG Yuan-sheng1,ZHENG Ye-fu2

(1.College of Information Management,Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang 330013;

Trust provides guarantee for quality of service. In e-commerce environment,factors such as complexity,fuzziness and uncertainty can’t ensure consumer payment.It is urgent to judge service providers’credibility and ability to provide services. In this paper,taking the e-commerce environment as the research background,by use of intuitionistic fuzzy (IF) theory,we propose a trust evaluation approach of multi-dimensional feedback IF information.This trust evaluation approach can implement conversions between feedback attributes and IF sets.We obtain the weight of the attributes via entropy for intuitionistic fuzzy sets,and then aggregate the IF information corresponding to each entity through intuitionistic weighted arithmetic averaging operators,which comprehensively,objectively,and delicately reflects the fuzziness and uncertainty of the trust.Examples and simulation results show the feasibility of the trust evaluation approach.A sensitivity analysis for risk appetites shows that different risk appetites of service requestors will lead to different trust scores of service providers under estimation. It is also verified that the proposed approach can effectively inhibit attacks from malicious nodes, and it may provide a new way for research on trust evaluation in e-commence environment.

intutionistic fuzzy (IF);trust evaluation;feedback attribute;risk appetite;trust score

1007-130X(2015)09-1768-09

2014-07-04;

2014-11-11基金項目：國家自然科學基金資助項目(71361012,61263018)；江西省自然科學基金資助項目(20132BAB201050)；江西財經大學校級課題資助項目

TP391.3

A

10.3969/j.issn.1007-130X.2015.09.028

通信地址：330013 江西省南昌市昌北經濟技術開發區雙港東大街169號江西財經大學信息管理學院

Address:College of Information Management,Jiangxi University of Finance and Economics,169 Shuanggang Rd East,Changbei,Nanchang 330013,Jiangxi,P.R.China