环绕智能中的服务信誉度与用户评价可信度计算方法

本文主要探讨了"服务信誉度建模及用户评价可信度计算"这一主题，针对2013年的研究背景，环绕智能作为一种新兴的分布式应用系统，其核心在于提供无处不在的计算、通信和智能的人机交互。在开放的环绕智能系统中，服务信誉度的计算变得至关重要，因为用户需要在众多异构、自治的服务中做出选择，确保服务的可靠性。 作者首先分析了环绕智能系统中对服务信誉度的需求，强调了服务可信度对于用户体验和系统整体效能的影响。服务信誉度的计算模型是设计中的基础，它涉及对服务质量和性能的综合评估。模型的构建不仅考虑了服务的客观特性，如响应时间、成功率等，还必须考虑到主观因素——用户评价。 论文的重点部分深入研究了用户评价的可信度算法，这是影响服务信誉度计算准确性的重要因素。作者可能探讨了如何处理来自不同来源、可能存在偏差或欺诈的用户评价，例如通过采用数据挖掘、机器学习或者信誉管理系统来筛选和权重分配。可能的方法包括评价者的信誉历史、评价内容的合理性、评价时间等因素的考量，以提高评价的客观性和有效性。 通过原型系统的测试验证和性能分析，作者展示了所提出模型和算法的实际应用效果。这可能包括了对不同场景下的服务信誉度预测、推荐系统的优化，以及服务信誉度对系统性能影响的定量评估。这样的实践验证有助于理论研究与实际应用的紧密结合，推动了环绕智能系统中服务信誉度计算领域的进展。 总结来说，这篇论文深入探讨了服务信誉度建模和用户评价可信度计算在环绕智能系统中的核心作用，旨在提供一种有效的方法来评估和选择可信的服务，从而提升用户体验和系统的整体性能。其研究成果对于理解和改进未来的智能应用和服务质量保障具有重要意义。