Алгоритм распределенной или децентрализованной репутации/доверия

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1002952

Вопрос

Кто-нибудь знает алгоритм расчета того, насколько вы «доверяете» другому пользователю (их репутации) в децентрализованной системе.

Сайты, подобные этому, используют централизованный орган для отслеживания точек репутации, но если вы не можете доверять органу в беспристрастном ведении этого списка или инфраструктура не существует, как вы можете оценить репутацию своих коллег?

Я представляю себе что-то вроде Рейтинг страницы - Я доверяю своей подруге Алисе, она доверяет своему другу Бобу, поэтому к Бобу у меня есть некоторое транзитивное доверие.Если другая моя подруга Кэрол также доверяет Бобу, то мое доверие к Бобу возрастает.

Есть ли какой-то способ вычислить это глобально, или каждый пользователь должен отслеживать свою собственную сеть?

Я думал, что вы могли бы просто «объявить», кому вы доверяете, что дало бы каждому человеку соответствующий набор входящих доверительных ссылок, но я думаю, что это было бы легко обмануть, создав множество пользователей-зомби, которые просто создают очки репутации, например фермы ссылок в результаты поиска.И это может быть суть проблемы:если у Google все еще есть проблемы с людьми, генерирующими фиктивные оценки PageRank, возможно, эту проблему нелегко решить :)

Это было полезно?

Решение

Посмотрите на алгоритм EigenTrust :

Алгоритм EigenTrust для управления репутацией в P2P-сетях - SD Kamvar, М. Т. Шлоссер и Х. Гарсия-Молина

Этот алгоритм назначает каждому пиру в сети глобальное значение доверия.

Другие советы

На веб-сайте Advogato реализована распределенная метрика доверия. Исходный код доступен. Вот FAQ и описание метрики доверия .

это не может быть легко решаемой проблемой

Вы правильно поняли. Это очень активно исследуемая область, особенно в среде P2P. Быстрый поиск в Google для доверия по сети p2p приводит к тому, что на нем довольно много документов.

Этот, в частности, воспитывает хороший список вещей для рассмотрения (и предоставляет алгоритм сортировки).

Преодоление барьера для повторного входа и входа. Как предотвратить появление нового псевдонима и присоединение к сети плохих людей?

Создание стимулов для оценки - каков стимул для большой сети P2P, чтобы оценивать доверие других пользователей?

Часто одному авторизованному серверу гораздо проще управлять доверием / репутацией между пользователями. Вам нужно будет найти вескую причину, по которой вы хотите, чтобы она была децентрализованной.

Я думаю, что, возможно, система, в которой каждый пользователь отслеживает и обслуживает свои собственные доверительные ссылки, могла бы работать в такой ситуации. Например; скажем, пользователь A доверяет пользователю B и оценивает его как 5 в доверительной собственности (из 10). Допустим, я не знаю, доверять ли пользователю A или B; если пользователь А делает что-то, что заставляет меня доверять им, я могу пометить их как доверенных, и они могут сказать мне, кому ОНИ доверяют; тогда я получу рейтинг пользователя А от пользователя Б, и я могу настроить доверие по своему усмотрению; если я доверяю пользователю A, я могу дать пользователю B оценку 5 (полностью на основе рейтинга пользователя A); если я немного доверяю пользователю A, я мог бы дать пользователю B оценку 1 (лучше, чем отсутствие доверия, но не так, как ему доверяет, как считает пользователь A). Таким образом, пользователи определяют первый порядок доверия с помощью заслуживающих доверия вещей (голосование за свои посты и т. П.), А затем могут иметь «связанный» статус. доверие от тех пользователей, которым они явно доверяют; есть «второй порядок» Сетевой эффект продолжается. В частности, я бы сказал, что когда пользователь получает информацию о доверии для других пользователей от кого-то, ему следует только предоставить «неявное доверие». тем пользователям, которым было предоставлено «явное доверие»; этим пользователем они получают информацию о доверии.

Возможно "Алгебра для оценки доверия к цепочкам сертификации."

Однако доверие – это сложно человек проблема, которую в лучшем случае можно аппроксимировать с помощью алгоритма, подобного упомянутому в статье.

Дальнейшее рекомендуемое чтение:

Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top