Abstract
This paper is concerned with a quantitative computational trust model which lakes into account multiple evaluation criteria and uses the recommendation from others in order to get the trust value for entities. In the proposed trust model, the trust for an entity is defined as the expectation for the entity to yield satisfactory outcomes in the given situation. Once an interaction has been made with an entity, it is assumed that outcomes are observed with respect to evaluation criteria. When the trust information is needed, the satisfaction degree, which is the probability to generate satisfactory outcomes for each evaluation criterion, is computed based on the outcome probability distributions and the entity's preference degrees on the outcomes. Then, the satisfaction degrees for evaluation criteria are aggregated into a trust value. At that time, the reputation information is also incorporated into the trust value. This paper presents in detail how the trust model works.
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로 부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 빠른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안한 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한때, 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
