[发明专利]一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法在审
| 申请号： | 201710522508.1 | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107579839A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 付晓东;杨体东;刘骊;刘利军;冯勇 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法，属于在线信誉度量及在线服务技术领域。首先对在线服务信誉的多维度属性信息进行主成分分析，选择影响在线服务信誉动态变化的属性维度，并考虑时间因子对在线服务属性的评价数据进行筛选；其次创建服务信誉标注准则，对初始样本进行标注及训练支持向量机分类模型；然后使用距离相关性的自学习方法获取训练样本，更新训练样本集和SVM分类模型；最后使用最终更新得出的SVM分类模型确定在线服务的信誉类标签，实现服务信誉度量。本发明通过考虑信誉属性的多维度和时间因素，使服务信誉可随新交易而变化。此外，支持向量机可有效应对高数据维度带来的计算复杂度过高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 评价 信息 在线 服务 信誉 度量 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法，其特征在于：首先对在线服务信誉的多维度属性信息进行主成分分析，选择影响在线服务信誉动态变化的属性维度，并考虑时间因子对在线服务属性的评价数据进行筛选；其次创建服务信誉标注准则，对初始样本进行标注及训练支持向量机分类模型；然后使用距离相关性的自学习方法获取训练样本，更新训练样本集和SVM分类模型；最后使用最终更新得出的SVM分类模型确定在线服务的信誉类标签，实现服务信誉度量。
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