Pergunta

Alguém sabe de um algoritmo para calcular quanto você 'confiança' outro usuário (sua reputação) em um sistema descentralizado.

Sites como este usar uma autoridade centralizada para rastrear pontos de reputação, mas quando você não pode confiar em uma autoridade de manter esta lista de forma imparcial, ou a infra-estrutura não existe, como você pode classificar a reputação de seus pares?

Eu estou imaginando algo semelhante a PageRank - Eu confio nos meus amigo Alice, ela confia seu amigo Bob, portanto, eu tenho um pouco de confiança transitiva para Bob. Se meu outro amigo Carol também confia Bob, então a minha confiança para Bob aumenta.

Existe alguma maneira de calcular esta globalmente, ou cada usuário tem que controlar sua própria rede?

Eu estava pensando que você poderia apenas 'Declare' quem você confia, que daria a cada pessoa um conjunto correspondente de vínculos de confiança de entrada, mas eu sinto isso seria fácil de jogo, criando muitos usuários zumbis que apenas criar pontos de reputação, como link fazendas nos resultados de pesquisa. E isso pode ser o núcleo do problema: se o Google ainda tem problemas com pessoas gerando falsa pontuações PageRank, pode não ser um problema facilmente resolvido:)

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Solução

Dê uma olhada na EigenTrust algoritmo:

O EigenTrust Algoritmo para gestão de reputação em redes P2P - SD Kamvar, MT Schlosser, e H. Garcia-Molina

Esse algoritmo atribui a cada ponto na rede um valor global de confiança.

Outras dicas

O site Advogato implementos uma métrica confiança distribuída. O código fonte está disponível. Aqui está a FAQ , e uma descrição do métrica confiança.

pode não ser um problema facilmente resolvido

Você tem esse direito. Esta é uma área muito ativamente pesquisados, especialmente em um ambiente P2P. Uma rápida pesquisa no google para rede voltas confiança p2p fora completamente alguns artigos sobre isso.

Este em particular traz um bom lista de coisas a considerar, (e fornece um algoritmo do tipo).

Overcoming reentrada e entrada Barrier -? Como você impedir que pessoas más de fazer um novo apelido e reunir uma rede

A criação de incentivos para a taxa - Qual é o incentivo para uma grande rede P2P para avaliar outros usuários de confiança

Muitas vezes, é muito mais simples para um único servidor autorizado para gerenciar a confiança / reputação entre os usuários. Você vai ter que vir para cima com uma boa razão pela qual você gostaria que ser descentralizada.

Eu acho que, possivelmente, um sistema pelo qual cada faixas de usuário e serve os seus próprios uplinks de confiança poderia trabalhar em uma situação como esta. Por exemplo; dizem usuário Um usuário confia B e taxas lhes um 5 em confiança (de 10). Vamos dizer que eu não sei se deve ou não a confiança do usuário Um ou usuário B; se o usuário A faz algo que faz com que eu confio neles, posso marcá-las como confiáveis, e eles podem me dizer quem eles confiam; então eu iria ficar um user do escalão do usuário B, e eu posso ajustar a confiança como eu achar melhor; se eu tiver alta confiança em Usuário A, eu poderia dar o usuário B uma classificação de 5 (baseado inteiramente em cima de usuário Classificação de Uma delas); se eu confiar apenas um pouco de utilizador A, eu poderia dar o usuário B uma classificação de 1 (melhor do que há confiança, mas não tão confiável como achados Usuário A-los a ser). Dessa forma, os usuários a determinar a primeira ordem de confiança por coisas de confiança (upvoting seus postos, ou semelhantes) e, em seguida, pode ter "associado" confiança daqueles usuários que explicitamente confiar vêm através; há uma "segunda ordem" efeito de rede acontecendo. Eu especificamente dizer que quando um usuário recebe informações de confiança para outros usuários de alguém, eles só devem conceder "confiança implícita" para aqueles usuários que foram concedidos "confiança explícita" por esse usuário que está recebendo as informações de confiança de.

Talvez " uma álgebra para Avaliação de Confiança in Chains Certificação . "

No entanto, a confiança é um disco humana problema que pode ser na melhor das hipóteses aproximada com um algoritmo como o mencionado no artigo.

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