基于二型模糊邏輯的信任評價模型

陳淑紅，顏國風(fēng)

(湖南工程學(xué)院 計算機與通信學(xué)院，湘潭 411101)

參 考 文 獻

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基于二型模糊邏輯的信任評價模型

陳淑紅，顏國風(fēng)

(湖南工程學(xué)院 計算機與通信學(xué)院，湘潭 411101)

提出采用二型模糊邏輯系統(tǒng)來建立信任評價機制.二型模糊集合是三維的，它是一型模糊集合的擴展，引入了新的一維數(shù)據(jù)來表示成員關(guān)系的級別，為描述和處理信任的不確定性提供了更大的靈活性.建立了基于二型模糊邏輯的信任評估控制規(guī)則，實現(xiàn)信任評價獎懲機制，從而建立了自適應(yīng)的信任評價體系.

信任評價；二型模糊邏輯；評估控制規(guī)則；自適應(yīng)體系

0 引 言

信任是建立在自身知識和經(jīng)驗基礎(chǔ)上的判斷，是一種實體與實體之間的主觀行為.信任是一個非常復(fù)雜的現(xiàn)象，在經(jīng)濟學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、醫(yī)學(xué)、信息科學(xué)等各學(xué)科領(lǐng)域都吸引了大量研究人員的興趣[1，2].信任本身是用戶行為可靠性的一種主觀性判斷，這些判斷因人而異、因上下文而異，基于不同目的和文化背景，有著不同的定義，因此信任具有天然的不確定性，它依賴于主體的主觀判斷.而且用戶對交互對方的信任度會隨著時間的推移而有所變更.這些不確定性可以采用模糊邏輯系統(tǒng)來表示.

1965年，美國的L.A.Zadeh教授首次提出模糊集的概念. 1974年，英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器，并把它應(yīng)用于鍋爐和蒸汽機的控制，這標(biāo)志著模糊控制論的誕生.現(xiàn)在模糊控制已廣泛應(yīng)用于計算智能和控制領(lǐng)域[4，5].

一型模糊集在[0，1]區(qū)間內(nèi)定義了不同度的成員函數(shù)以表示不確定性.在某些應(yīng)用環(huán)境下，我們僅能給出近似的成員函數(shù)，采用一型模糊邏輯集合時，成員函數(shù)變得過于精確而無法進一步處理更多的不確定性.為了考慮不同類型的不確定性，本文引入了二型模糊集合和二型模糊邏輯系統(tǒng).二型模糊集合是一型模糊集合的擴展，它引入了新的一維數(shù)據(jù)來表示成員關(guān)系的級別.對應(yīng)每一個組合成員關(guān)系，都有一個輔助成員關(guān)系來定義主成員關(guān)系的可能性.為我們描述和處理不確定性提供了更大的靈活性[6].本文提出采用二型模糊邏輯系統(tǒng)來建立信任評價機制.建立基于二型模糊邏輯的信任評估控制規(guī)則，實現(xiàn)信任評價獎懲機制，從而建立自適應(yīng)的信任評價體系.

1 二型模糊邏輯的定義

1.1 二型模糊集的表示方法

x∈X,ui∈Jx?[0,1]

1.2 二型模糊集的不確定性足跡FOU

定義2：次隸屬度值均為1時的二型模糊集為區(qū)間二型模糊集.即，如果

2 基于二型模糊邏輯的信任評價

2.1 語言標(biāo)記表示信任

人們對信任的評價總是首先會很自然地用語言標(biāo)記來進行表達.比如，對人和事物的信任評價首先可以抽象為信任、不信任、有點信任、不太信任、中立等幾種情況.

2.2 使用二型模糊邏輯隸屬度函數(shù)表示語言標(biāo)記

對同一事物，不同人會有不同的評價，即使同一類評價，認(rèn)可的程度也會有所不同.所以，可以把每個人的評價采用一型模糊集表達，然后采用二型模糊集來綜合每個人的評價形成總體信任評價，如圖1所示.

圖1 依據(jù)表示不同人信任評價的一型模糊集生成基于二型模糊集的信任評價

二型模糊集的主隸屬度函數(shù)的不確定性由一系列有界區(qū)域構(gòu)成，稱之為二型模糊集的不確定性足跡FOU.

本文使用梯形隸屬度函數(shù)來表示不信任(UT)和信任(T)，使用三角隸屬度函數(shù)來表示有點信任、不太信任、中立等.通過采用調(diào)查問卷或在線統(tǒng)計用戶的評價反饋等方式統(tǒng)計用戶對信任語言標(biāo)記的劃分趨勢，然后計算各語言標(biāo)記的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等從而可以得出二型模糊邏輯的隸屬度函數(shù).圖2描繪了二型模糊邏輯隸屬度函數(shù)圖形.

圖2 使用二型模糊集隸屬度函數(shù)表示語言標(biāo)記

2.3 信任評價因子的確定

信任度描述與用戶的身份屬性、第三方推薦信任、上下文信息(如MSN連接情況、通信狀態(tài)、用戶行為等)、用戶自身歷史交互經(jīng)驗有關(guān)的信任程度.如圖3所示，信任評價分別從基本資料信任、交互熟悉度、交互持續(xù)性等方面來綜合評價用戶信任，定義信任隸屬度函數(shù).

2.4 基于二型模糊邏輯的信任評估控制規(guī)則的建立

首先做用戶問卷調(diào)查，以建立基于二型模糊邏輯的信任評估控制規(guī)則.要求用戶做一個評價問答：如果用戶基本資料、交互熟悉度、交互持續(xù)性等分別為好、差、比較好、比較差、中等等情況，你認(rèn)為這個用戶是否值得信任，不同人將給出不同的答案.得到的結(jié)果如表1所示.

表1 基于二型模糊邏輯的信任評估控制規(guī)則

這是一個考慮p個輸入，x1∈X1,x2∈X2,…,xp∈Xp和一個輸出y∈Y，的二型模糊系統(tǒng).假設(shè)有m條準(zhǔn)則，其“if-then”規(guī)則如下：

3 基于二型模糊邏輯的自適應(yīng)信任評價體系

3.1 基于二型模糊邏輯的信任評價模塊

基于二型模糊邏輯的自適應(yīng)信任評價體系的構(gòu)建方案如圖3所示.

基于二型模糊邏輯的信任評價模塊包括評價模糊化、信任評價模糊推理及信任評價模糊規(guī)則、 降型、去模糊五個基本部分.二型模糊邏輯信任計算過程如下：首先將精確輸入的評價模糊化為區(qū)間二型模糊變量.然后，依據(jù)給定的信任評價模糊規(guī)則，采用模糊運算對模糊變量進行二型模糊推理，從而得到信任評價的二型模糊輸出.然后，進行降型處理，使信任評價的二型模糊輸出轉(zhuǎn)化為一型模糊信任評價值.最后，利用去模糊化方法得到精確的信任圖.

圖3 基于二型模糊邏輯的自適應(yīng)信任評價體系

二型模糊系統(tǒng)常用的降型器有Centroid、Center-of-sums、Height、Modified Height 與Center-of-sets五種.其中，Center-of-sets降型器是一型模糊集合中心解模糊器的擴展，該方法采用并行計算，相對于其它方法具有實際意義，因此，本文采用這種降型器.通過使用單點模糊化、乘積推理及質(zhì)心去模糊的降型方法計算得到系統(tǒng)輸出.

(1)

降型后的一型模糊集的隸屬度值由兩部份組成，規(guī)則后件的質(zhì)心值和前件與輸入值的函數(shù).前者可以在系統(tǒng)建立時計算出來，使用時查表可得.經(jīng)過輸入后進行單點模糊化，后者也可以通過查表來獲取.這樣，公式(1)的隸屬度部分計算可以簡化為查表和乘積(取小)操作，這樣可以大大減少計算量.當(dāng)選擇區(qū)間二型模糊系統(tǒng)，計算時間復(fù)雜度可以大大縮減，這時，公式(1)改寫為如下的公式(2).

Ycos(Y1,…,YM,F1,…,FM)=[y1,yr]

(2)

3.2 自適應(yīng)信任評價

3.2.1 信任傳遞

在社會網(wǎng)中，用戶并不是可以隨時都可以從他們信任的直接鄰居那獲得對陌生用戶的信任推薦，但用戶可以咨詢他/她的朋友的朋友.因此，需要傳遞間接鄰居節(jié)點的信任值.假設(shè)本地信任值通過n-2個用戶從源用戶傳遞到目標(biāo)用戶，例如，用戶1(源)，用戶2，用戶3，···，用戶n(目標(biāo))，則從用戶1到用戶n的信任值為Trustin.因此，我們計算從用戶1到用戶n的信任值如下：

Trust1n=Trust12?Trust23?…?Trust(n-1)n

(3)

其中，?是一個邏輯乘操作符.Trusti(i+1)是用戶i和用戶i+1之間的信任值.這里用戶的序號是相對于從源用戶到目標(biāo)用戶的指定信任路徑上的用戶相對次序.

3.2.2 信任獎懲及自適應(yīng)信任評價

通過建立上述相關(guān)的模糊策略安全規(guī)則得到了信任初始圖，然后可以按照信任值為用戶指定相應(yīng)的角色，根據(jù)角色來分配用戶的訪問權(quán)限.依據(jù)建立的信任獎懲機制，信任值達到或超過資源所規(guī)定的閾值時，角色將會相應(yīng)地更新，資源訪問權(quán)限也就相應(yīng)更新了.這樣可以限制非授權(quán)用戶的訪問和授權(quán)用戶的非法行為，實現(xiàn)了自適應(yīng)的信任評價體系.

4 結(jié) 論

本文提出的二型模糊邏輯在信任評價中的應(yīng)用更貼切地表示了信任的不確定性自然屬性，使得信任評價更符合人們的實際需求.信任傳遞機制及獎懲機制的建立實現(xiàn)了自適應(yīng)信任評價體系.提高二型模糊邏輯的運算效率將是下一步研究工作的方向.

參 考 文 獻

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[4] Kreinovich. V, From Processing Interval-valued Fuzzy Data to General Type-2: Towards Fast Algorithms[C]. Advances in Type-2 Fuzzy Logic Systems (T2FUZZ), 2011:1-4.

[5] 趙 濤，肖 建．基于包含度的區(qū)間二型模糊粗糙集[J]．自動化學(xué)報．2013，39(10)：1714-1721.

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Trust Evaluation Mechanism Based on Type-2 Fuzzy Logic System

CHEN Shu-hong, YAN Guo-feng

(College of Computer and Communication, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan 411101, China)

This paper proposes a trust evaluation mechanism by using type-2 fuzzy logic system (FLS). Type-2 fuzzy sets are extension of type-1 fuzzy sets By introducing an additional dimension that represents grades of membership,more freedom to describe and handle uncertainties is obtained. Trust evaluation control rules are established,which helps to realize the mechanism of rewards and punishments for trust evaluation and establishes an adaptive trust evaluation system.

trust evaluation; type-2 fuzzy logic; evaluation control rules; adaptive system

2015-04-25

湖南省教育廳科學(xué)研究項目(14C0286).

陳淑紅(1975-)，女，博士，講師，研究方向：可信計算、移動社會網(wǎng)、移動云.

TG139

A

1671-119X(2015)03-0036-03