분산 또는 분산 명성/신뢰에 대한 알고리즘

https://stackoverflow.com/questions/1002952

05-07-2019
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문제

누구든지 분산 시스템에서 다른 사용자 (평판)를 얼마나 '신뢰'하는지 계산하기위한 알고리즘을 알고 있습니까?

이와 같은 사이트는 중앙 집중식 권한을 사용하여 평판 지점을 추적하지만,이 목록을 공정하게 유지할 권한을 신뢰할 수 없거나 인프라가 존재하지 않는 경우 어떻게 동료의 명성을 평가할 수 있습니까?

나는 비슷한 것을 상상하고 있습니다 페이지 랭크 - 나는 내 친구 Alice를 믿고, 그녀는 친구 Bob을 신뢰하므로 Bob에게 약간의 신뢰가 있습니다. 내 다른 친구 캐롤도 Bob을 신뢰한다면 Bob에 대한 나의 신뢰가 증가합니다.

전 세계적으로 이것을 계산하는 방법이 있습니까, 아니면 각 사용자가 자신의 네트워크를 추적해야합니까?

나는 당신이 당신이 신뢰하는 사람을 '선언'할 수 있다고 생각했는데, 각 사람은 해당하는 신뢰 링크 세트를 줄 것입니다. 그러나 링크 농장과 같은 평판 포인트를 만드는 많은 좀비 사용자를 만들어 게임이 쉽다고 생각합니다. 검색 결과. 그리고 그것은 문제의 커널 일 수 있습니다. Google이 여전히 가짜 PageRank 점수를 생성하는 사람들에게 문제가 있다면 쉽게 해결할 수있는 문제가되지 않을 수 있습니다 :)

해결책

살펴보십시오 eigentrust 연산:

P2P 네트워크의 평판 관리를위한 Eigentrust 알고리즘 -SD Kamvar, MT Schlosser 및 H. Garcia-Molina

이 알고리즘은 네트워크의 각 피어에게 글로벌 신뢰 가치를 지정합니다.

다른 팁

웹 사이트 Advogato 분산 신탁 메트릭을 구현합니다. 소스 코드를 사용할 수 있습니다. 여기에 있습니다 자주하는 질문, a 신뢰 지표에 대한 설명.

쉽게 해결할 수있는 문제가 아닐 수도 있습니다

니가 맞았 어. 이것은 특히 P2P 환경에서 매우 적극적으로 연구 된 영역입니다. Trust P2P 네트워크에 대한 빠른 Google 검색은 몇 가지 논문이 밝혀졌습니다.

이 하나 특히 고려해야 할 좋은 목록을 제시하고 (그리고 일종의 알고리즘을 제공합니다).

재입국 및 진입 장벽 극복 - 나쁜 사람들이 새로운 별명을 만들고 네트워크에 다시 합류하는 것을 어떻게 막을 수 있습니까?

평가에 대한 인센티브 생성 - 대규모 P2P 네트워크가 다른 사용자를 신뢰할 수 있도록 인센티브는 무엇입니까?

단일 승인 서버가 사용자 간의 신뢰/평판을 관리하는 것이 훨씬 간단합니다. 당신은 그것이 당신이 그것을 분산되기를 원하는 이유를 생각해 내야 할 것입니다.

각 사용자가 자신의 신뢰 업 링크를 추적하고 제공하는 시스템은 이와 같은 상황에서 작동 할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어; 사용자 A를 신뢰하는 사용자 B를 말하고 5 번의 신뢰 (10 개 중)를 평가하십시오. 사용자 A 또는 사용자 B를 신뢰할지 여부를 모른다고 가정 해 봅시다. 사용자 A가 나를 신뢰하게하는 일을한다면, 나는 신뢰할 수있는대로 표시 할 수 있으며, 그들이 신뢰하는 사람을 말해 줄 수 있습니다. 그런 다음 사용자 A의 사용자 B 순위를 얻었고 적합한대로 신뢰를 조정할 수 있습니다. 사용자 A에 대한 신뢰가 높으면 사용자 B A 등급 5 (전적으로 사용자 A의 등급에 따라)를 줄 수 있습니다. 내가 사용자 A를 조금만 신뢰한다면, 사용자 B에 1의 등급을 줄 수 있습니다 (신뢰가 없지만 사용자가 찾는 것만 큼 신뢰할 수는 없습니다). 이런 식으로 사용자는 신뢰할 수있는 것들 (게시물 등을 업무 등)함으로써 첫 번째 신뢰 순서를 결정한 다음 명시 적으로 신뢰하는 사용자로부터 "연관된"신뢰를 가질 수 있습니다. "2 차"네트워크 효과가 있습니다. 구체적으로 사용자가 다른 사용자로부터 다른 사용자에 대한 신뢰 정보를 얻을 때, 해당 사용자가 "명시 적 신뢰"를받은 사용자에게 신뢰 정보를받는 사용자에게 "암시 적 신뢰"만 부여해야한다고 말합니다.

아마도 "인증 체인에 대한 신뢰를 평가하기위한 대수."

그러나 신뢰는 어렵습니다 인간 논문에서 언급 한 것과 같은 알고리즘으로 최선을 다할 수있는 문제.

추가 권장 독서 :

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