李 文，平玲娣，陈小平，吴朝晖

(浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310027)

随着电子商务的不断发展，信誉成为一个越来越受重视的话题[1-6]。与传统的网络安全机制相比，信誉评估作为互联网的软安全机制，可以降低电子商务的交易风险，减少网络欺骗，激励服务商维护高质量的服务，减少低质量的服务，同时也可以为惩罚低信誉实体提供依据。所以，一个客观、公平的信誉评估模型对于电子商务是非常重要的。虽然人们已经提出了很多信誉评估模型，但是学术界对于信誉评估模型没有统一的标准和规范，大部分都根据自身情况而设计，很少建立在他人的基础之上。

本文在Jøsang的信誉理论基础上[7-8]，结合Dirichlet概率分布及“对差评敏感”的评估原则[9-10]，提出了一个具有自适应能力的评估模型。模型采用了Dirichlet分布[11]，从概率统计的角度客观地反映评估结果，另外，对Dirichlet评估结果进行“差评敏感”运算，模型对于差评比较敏感，一旦出现不好的评估，评估值就会明显下降，随着好评的增加，可信值逐渐恢复。该特性使得模型具有自适应性，同时也严格地保证了评估质量。实验结果表明，该模型可以应用于电子商务系统。

1 Dirichlet信誉模型

1.1 Dirichlet分布

1.2 Dirichlet信誉评估模型

w(i)可以看作是等级i对应的权值，所以实体y最后对应的评估分值可以计算为：

1.3 动态信誉评估模型

式(11)中，第n次评估的基本率是第n−1次的评估值，即当前评估值是基于历史评估值和当前评估证据的基础计算出来的，体现了历史信誉的价值。……