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基于社会选择理论的在线服务评价系统
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2017-11-30
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用户评价标准不一致和偏好不一致导致网络空间中的在线服务之间不具备公正的可比较性，从而用户难以选择到满意的在线服务，因此，提出了基于社会选择理论计算在线服务优劣的排序方法。首先，根据用户给出的用户一服务评价矩阵构建群体偏好矩阵；然后，基于群体偏好矩阵和Kemeny社会选择函数构建0-1整数规划模型；最后，通过求解该模型可得到服务的最优排序结果。该方法聚合个体偏好为群体偏好，决策符合群体大多数人的偏好且与个体偏好保持最大的一致性。通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明，该方法能有效地解决在线服务之间的不可比较性问题，实现在线服务的优劣排序，并可以有效抵制推荐攻击，具有较强的抗操纵性。
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