IRLT：サービス指向のソーシャルネットワークにおける信頼できるサービスの推奨のための評判とローカルトラストの統合

ソーシャルネットワーク（SNS）とサービスの有病率により、サービス指向SNS（S-SNS）の信頼できるサービス推奨事項（TSR）のための多くの信頼モデルが提案されています。評判ベースのスキームには通常、ユーザーの好みが含まれておらず、不公平な評価攻撃に対して脆弱です。一方、ローカルの信頼ベースのスキームは、一般に信頼性が低いか、信頼パスが長すぎるか存在しない場合に機能しない場合さえあります。したがって、S-SNSでTSRにそれらを統合することは有益です。この作業は、グローバルとローカルの信頼（CGLT）スキームを組み合わせた最先端の組み合わせを改善し、主に4つのモジュール、すなわちサービス推奨インターフェイス（SRI）モジュール、ローカルトラストベースの信頼評価（LTTE）モジュール、レピュテーションベースの信頼評価（RTE）モジュールおよびアグリゲーショントラスト評価（ATE）モジュールを含む新しい統合評判とローカルトラスト（IRLT）モデルを提案します。また、有名なAdvogatoデータセットに基づいた合成S-SNが展開され、有名な割引累積ゲイン（DCG）メトリックが採用され、IRLTモデルのサービス推奨パフォーマンスを優れたCGLTモデルと比較して測定します。結果は、私たちのIRLTモデルが正直な環境でCGLTモデルよりわずかに優れており、不公平な評価攻撃に対する堅牢性の観点からCGLTモデルを大幅に上回ることを示しています。

With the prevalence of Social Networks (SNs) and services, plenty of trust models for Trustworthy Service Recommendation (TSR) in Service-oriented SNs (S-SNs) have been proposed. The reputation-based schemes usually do not contain user preferences and are vulnerable to unfair rating attacks. Meanwhile, the local trust-based schemes generally have low reliability or even fail to work when the trust path is too long or does not exist. Thus it is beneficial to integrate them for TSR in S-SNs. This work improves the state-of-the-art Combining Global and Local Trust (CGLT) scheme and proposes a novel Integrating Reputation and Local Trust (IRLT) model which mainly includes four modules, namely Service Recommendation Interface (SRI) module, Local Trust-based Trust Evaluation (LTTE) module, Reputation-based Trust Evaluation (RTE) module and Aggregation Trust Evaluation (ATE) module. Besides, a synthetic S-SN based on the famous Advogato dataset is deployed and the well-known Discount Cumulative Gain (DCG) metric is employed to measure the service recommendation performance of our IRLT model with comparing to that of the excellent CGLT model. The results illustrate that our IRLT model is slightly superior to the CGLT model in honest environment and significantly outperforms the CGLT model in terms of the robustness against unfair rating attacks.