I många stora distribuerade system och på webben måste agenter interagera med andra okända agenter för att utföra vissa uppgifter eller transaktioner. Förmågan att resonera om och bedöma de potentiella riskerna vid genomförandet av sådana transaktioner är avgörande för att skapa en säker och tillförlitlig miljö. Ett traditionellt tillvägagångssätt för att resonera om en transaktions tillförlitlighet är att avgöra tillförlitligheten hos den specifika agenten, härledd från historien om dess beteende. Som en avvikelse från sådana traditionella förtroendemodeller föreslår vi en generisk, maskininlärning baserad förtroenderam där en agent använder sina egna tidigare transaktioner (med andra agenter) för att bygga en kunskapsbas, och utnyttja detta för att bedöma pålitligheten av en transaktion baserad på tillhörande funktioner, som kan skilja framgångsrika transaktioner från misslyckade. Dessa funktioner utnyttjas med hjälp av lämpliga maskininlärningsalgoritmer för att extrahera samband mellan den potentiella transaktionen och tidigare transaktioner. De spårdrivna experimenten med hjälp av verkliga auktionsdata visar att detta tillvägagångssätt ger god noggrannhet och är mycket effektivt jämfört med andra förtroendemekanismer, särskilt när historisk information om det specifika agenset är sällsynt, ofullständig eller felaktig.
Liu m.fl. I Ref föreslogs en förtroenderam baserad på maskininlärning för storskaliga system för att använda tidigare transaktioner av agenter för att dra slutsatser om deras pålitlighet.
A generic trust framework for large-scale open systems using machine learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}