差值诱导评估Web服务评价可信度方法

"基于差值诱导的Web服务评价可信度的评估" 在Web服务领域，服务评价信息对于用户选择合适的服务至关重要。然而，这些评价信息往往带有主观性，可能影响服务选择的准确性。针对这一问题，文章提出了一个差值诱导的Web服务评价可信度评估方法，旨在更准确地判断评价信息的可靠性。 首先，该方法利用多个服务请求者对同一Web服务调用时产生的不同服务质量（QoS）属性数据。通过比较这些不同的QoS数据，可以分析出不同请求者之间的相似性。请求者之间的相似性是评估评价可信度的基础，因为具有相似使用习惯的请求者在评价服务时可能会有相近的看法。 其次，结合这些相似性关系，文章引入了请求者的主观评分数据。主观评分反映了请求者对服务的实际体验，是评价信息的重要组成部分。通过差值诱导法，将客观的QoS属性数据与主观评分相结合，构建了一种可信度评估算法。这个算法能够分析评价数据中的潜在模式，识别是否存在异常或不可信的评价。 最后，通过算法计算得到的可信度平衡因子，可以判断服务请求者的评价是否可靠。如果一个请求者的评价与相似请求者的评价存在较大差异，其可信度可能会被下调。反之，如果评价与大多数其他请求者一致，则认为评价较为可信。 文章进行了算法分析和实验验证，结果显示，差值诱导法在评估Web服务评价可信度方面表现出可行性与有效性。这种方法有助于过滤掉不真实的评价，提高服务选择的决策质量，为Web服务的评价体系提供了一种新的评估策略。 关键词：Web服务；服务请求者；服务评价；可信度评估 中图分类号：TP311 文献标识码：A doi：10.11959/j.issn.1000-0801.2016215 该研究对于提升Web服务评价的准确性和可信度具有重要意义，对于服务提供商优化服务质量和用户选择高质量服务都具有指导价值。同时，这种方法可以为未来构建更完善的Web服务评价系统提供理论支持和技术借鉴。