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1. 从评价网络提升信任启动的准确度

刘彬张仁津

计算机应用 2014, 34 (8): 2442-2446. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2442

摘要（162）

PDF （771KB）（325）

为了减少电子商务平台中商品只有很少用户评价时评估商品信任值容易受到不公正、恶意评价的影响，提出一种基于评价网络评估评价可信度的信任启动方法。评价的可信度通过评估评价者对其他商品的评价得出，与评价者评价的数量、金额以及被评价商品的价格等因素有关。无评价商品的信任值来源于商品所在的商铺和商品的申明属性。当商品的评价具有足够高的可信度时，它的信任值就由足够可信的评价决定，否则部分由评价决定或按无评价的商品处理。计算、分析和测试结果表明提出的从评价网络评估评价信任度的方法同常规方法、k均值聚类方法相比产生的误差小而且对恶意评价比率不敏感，能有助于用户从电子商务平台选择值得信赖的上架初期的商品。

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2. 基于动态多粒子群的多目标优化算法

刘彬张仁津

计算机应用 2013, 33 (12): 3375-3379.

摘要（617）

PDF （753KB）（441）

为了让多目标粒子群优化算法在运行过程中保持粒子的多样性，提出了一种初始化方法和动态多粒子群协作的多目标优化算法。根据粒子群在决策空间中的分布情况动态增加或者减少粒子群数量；为避免粒子收敛速度过快，改进了决定粒子飞行速度的因素，速度值依赖于粒子当前速度惯性、粒子最优值，群最优值和所有群最优值。用五个测试函数对算法进行了测试并与多目标粒子群优化进行了比较，测试结果表明提出的算法优于多目标粒子群优化算法。

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3. 选择在线交易服务者的多情境信任和声誉评估系统

刘彬张仁津

计算机应用 2012, 32 (08): 2350-2359. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02350

摘要（1030）

PDF （1229KB）（336）

在以信任和声誉值选择服务者的系统中，普遍存在的问题是在评估服务者的信任和声誉值时考虑因素过少,局限于系统内，以及方法缺少灵活性，导致选择的服务者不能满足用户多样性的要求。为了解决这个问题，提出一种应用于在线交易服务者选择的多情境信任和声誉评估系统，服务者通过注册的质量属性和担保资金获得信任和声誉启动值，由系统内、外的交易经历获得信任和声誉经验值，实际信任和声誉值由两者动态线性组合，后者所占比重随交易次数的增加而动态增加，根据用户设置的服务者的情境属性与实际信任和声誉值选择服务者。通过与其他方法对比测试，结果表明此方法更容易满足用户的各种要求。此信任和声誉评估系统不仅能给新服务者与其他服务者一个公平竞争的环境，也可以减少用户选中恶意服务者的机会。

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