Abstract-Users är alltmer beroende av beslutsverktyg för att underlätta sina transaktioner på internet. Reputationsmodeller erbjuder en lösning till användarna för att stödja deras köpbeslut. Räkenskapsmodellen tar produktbetyg som input och producerar produktkvalitet som poäng. De flesta befintliga renommémodeller använder naiv genomsnittsmetod eller vägd genomsnittsmetod för att aggregera betyg. Naïve genomsnittsmetod är instabil när det finns en tydlig trend i betygssekvensen. De viktade metoderna påverkas också av orättvisa och skadliga värderingar. Detta dokument introducerar en ny enkel rykte modell som aggregerar betyg baserat på begreppet flytta fönster. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för oss att studera variabiliteten i betyg över tid vilket gör att vi kan undersöka utvecklingen av betyg och redogöra för plötsliga förändringar i betygstrenden. Fönsterstorleken kan definieras med antingen antal betyg eller varaktighet. Den föreslagna modellen har validerats mot stat-ofart rykte modeller med hjälp av Mean Absolute Error och Kendall tau korrelation.
Azzeh och Al. Ref föreslog en online rykte modell som aggregerar betyg baserat på en rörlig fönster som kan fånga variabiliteten i betygen över tid.
Online Reputation Model Using Moving Window
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}