[发明专利]基于评价可信度的云计算信任管理方法

权利要求书

1.一种基于评价可信度的云计算信任管理方法，其特征在于：由于来自用户的恶意评价会影响云服务的信誉度，为此需进行反馈可信度的计算，以剔除恶意用户评价，即剔除不可信的信任反馈，具体计算过程如下：

设表示用户实体c_i在t_k时刻接收的服务实体s_j提供的服务属性度量指标的集合，t_k表示第k次交易的时间，并且

Wci→sjtk(ci,sj,tk)={Wci→sj,Mr1tk,......,Wci→sj,Mrptk}]]>

代表用户实体c_i在t_k时刻接收到的服务实体s_j提供的第t个度量指标Mr_t的服务质量，并且0≤Wci→sj,Mr1tk,......,Wci→sj,Mrptk≤1;]]>

S1：计算交易满意度：

用户实体c_i根据服务实体s_j提供给自己的服务能力与s_j自己宣称的服务能力进行比较，根据差值计算满意度；用ρ(c_i,s_j,t_k)表示用户实体c_i对服务实体s_j在t_k时刻提供的服务的满意度，计算方式如下：

ρ(ci,sj,tk)=Σt=1pδci→sj,Mrttk]]>

是单服务属性度量指标的满意度，计算方法如下：

δci→sj,Mrttk={1,Wci→sj,Mrttk-Wsj,Mrttk≥0γ|Wci→sj,Mrttk-Wsj,Mrttk|,Wci→sj,Mrttk-Wsj,Mrttk<0]]>

式中，表示服务实体s_j在t_k时刻宣称的第t个服务属性Mr_t的质量，且当时，表明服务实体s_j满足了用户实体c_i的需求，此时交易满意度为1；当时，表明服务实体s_j提供的服务能力与用户实体c_i的需求存在偏差，偏差越大，的值就越小，其中0＜γ＜1；

为保证计算具有时效性，引入时间窗概念win；当计算可信度时只采用win内的记录；时间窗机制是每单位时间段，时间窗win向前移动一个单位的长度；

根据时间窗win内用户实体c_i对服务实体s_j的每次交易满意度，求出服务实体s_j的直接交易信任度：

Tci,sjtr=ψ(fcitr)Σk=zru(k)ρ(ci,sj,tk)Σk=zru(k)]]>

其中，当前时刻t_r，用户实体c_i在时间窗win内已交易的次数为为交易次数函数，表示在时间窗win内交易次数越多服务越可信；u(k)为时间衰减函数，令

S2：计算评价满意度：

根据服务实体s_j的信誉度与用户实体c_i对s_j的评价产生的直接交易信任度的差值计算评价满意度；用表示服务实体s_j对用户实体c_i给出的评价满意度；

设服务实体s_j距离当前时刻t_r最近一次更新的信誉度为则

ηsj,citr=β|Tci,sjtr-TDsjtr-1|,|Tci.sjtr-TDsjtr-1|≤θ-β|Tci,sjtr-TDsjtr-1|,|Tci.sjtr-TDsjtr-1|>θ]]>

式中，θ为阈值；当时，由于该用户的直接交易信任度较为接近该服务的信誉度，表明用户评价相对真实，差值越小真实度越高；当时，表示用户评价并不真实；其中，0<β<1；

S3：计算评价可信度：

根据时间窗win内的多次评价满意度，用户实体c_i对服务实体s_j的反馈可信度由以下公式得出：

EHci,sjtr=Σtk⋐wintrηsj,citrfcitr]]>

时间窗win内与用户实体c_i进行交易的服务实体集为：P＝{s₁,……,s_n}，用户实体c_i的最终评价可信度为：

EHcitr=Σt=1nEHci,sttr|P|]]>

其中，|P|表示集合P中服务实体的数量；

S4：计算信誉度：

根据所有用户对服务的交易信任度能够得出此服务实体的信誉度，将之前求得的用户评价可信度作为相应的权重；

在时间窗win内与服务实体s_j进行交易的用户实体集合为C₁＝{c₁,…,c_n}，则服务实体s_j的信誉度由以下公式可得：

TDsjtr=Σi=1nEHcitrTci,sjtr|C1|.λ1|C1|]]>

其中，|C₁|表示用户实体的数量，λ∈(0,1)，用来表示在时间窗win内与服务实体s_j进行交易的用户数量越多，则服务实体s_j可信度越高。