Web服務(wù)中信譽度評價模型研究

袁 翔，孫其博，周 傲，李靜林

(北京郵電大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點實驗室，北京 100876)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及Web服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)的成熟，構(gòu)建Web服務(wù)變得越來越容易，出現(xiàn)了越來越多提供相同或者相似功能的服務(wù)。所以在選擇使用一個服務(wù)之前，需要對其綜合服務(wù)能力進行評價。在實現(xiàn)相同或者相似功能的服務(wù)中，選擇評價高的服務(wù)。一個服務(wù)的優(yōu)劣可以通過信譽度來評價，Gambetta、Abdul-Rahman以及Halie給予信譽的定義為：信譽是個體對服務(wù)方一定程度的期望，表現(xiàn)為服務(wù)的一種主觀能動性，而對信譽的定義是考察服務(wù)方的歷史行為并分析使用者對其評價的信息[1-5]。利用相關(guān)的計算模型最終得出服務(wù)者將來要使用服務(wù)的期望。當(dāng)前的信譽計算可以利用服務(wù)消費者評價信息、服務(wù)提供者的公告信息，以及使用相同服務(wù)的消費者的推薦信息等。而具體模型又可以在不同程度上綜合利用以上信息，不同模型在不同的場景下有著不同的優(yōu)勢和特點。具體選用哪一種模型不僅需要考慮到算法評價的準(zhǔn)確客觀性，也需要考慮實際的使用場景。目前，學(xué)者們對于Web信譽評估提出了多種評估模型，其建模原理反應(yīng)了人們對信譽的認(rèn)知，主要包括基于反饋信息的評估模型[6-8]、基于QoS的信譽評估模型[9]、基于社會網(wǎng)絡(luò)中心性測度的模型[10]等。模型的發(fā)展有效地推動Web信譽評估的發(fā)展，極大地豐富了人們對信譽關(guān)系的理解。本文對當(dāng)前Web服務(wù)信譽評估模型進行了分析和研究，為各個模型進行了對比，并且展望了新的研究契機。

1 Web服務(wù)基于主觀源的信譽度評估模型

1.1 基于交易反饋的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

局部信譽是利用本地信息計算得出的信譽，只能代表單個用戶對此服務(wù)的觀點。這種信譽不夠公正客觀，為了解決這個問題，模型引入了服務(wù)的全局信譽計算。全局信譽計算也叫做信譽的合成，主要目的是把各個用戶單獨的信譽合理地結(jié)合起來，從而在全網(wǎng)中給予服務(wù)一個客觀公正的評價。在該模型中認(rèn)為計算全局信譽的重點在于找出每個服務(wù)使用者對于其使用者評價的可靠性C(i,j)。模型通過利用評價中心值以及偏差的概念來進行可靠性的C(i,j)的計算。最終結(jié)合各個用戶的可靠性以及局部信譽，最終得出服務(wù)的Sj的全局信譽為：

(1)

該模型通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，通過簡單的算法計算局部信譽，這種局部信譽計算方法避免了復(fù)雜的運算并減少了數(shù)據(jù)通信量。而整個系統(tǒng)對于服務(wù)Sj的全局信譽，文中通過自定義的匯集函數(shù)來綜合各局部信譽的值，從而得出最終對服務(wù)Sj的評價。綜合來看，該模型信任來源僅僅為服務(wù)消費者的歷史行為數(shù)據(jù)。

1.2 基于small-world networks模型的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

在small-world network中，服務(wù)提供者被不同的社會因素分為幾個類，與此同時服務(wù)消費者也根據(jù)不同的社會因素而分類。因此基于社會觀點來看，當(dāng)選擇一個服務(wù)時，有兩個方面的因素需要考慮，第一個就是服務(wù)消費者所在的small-world network里的SR的信譽，另一個就是來自與服務(wù)提供者的信譽。在此模型假設(shè)在同一個small-world里的每一個實體都存在信任關(guān)系，并且每個成員的評價都是主觀可信的，于是定義一個評價C(r,w)={b,d,u}。其中b、d、u代表訪問的平均滿意程度。當(dāng)一個服務(wù)請求者r∈SR請求一個t∈WT種類的服務(wù)時，模型首先會在SB中尋找信譽最高的用戶b∈SB，然后通過b來進行檢索并且返回一個滿足w.t=t的服務(wù)w∈WS。因此，基于p=wp關(guān)于服務(wù)w的全局信譽評價可用如下公式計算：

C(r,b,p,w)=C(r,p,w)⊕C(r,b,w)⊕C(b,p,w)，

(2)

式中，⊕代表信任合成運算，在得到全局信譽之后，模型會將此信譽值與臨界值θ來比較。如果C(r,b,p,w)>θ則說明服務(wù)w滿足用戶r的要求，用戶將會選擇此服務(wù)，否則用戶將會重新計算其他服務(wù)的信譽值并且做出選擇。

2 Web服務(wù)基于客觀源的信譽度評估模型

2.1 基于質(zhì)量平均算法的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

(3)

當(dāng)屬性為正相關(guān)時：

(4)

當(dāng)屬性為負(fù)相關(guān)時：

(5)

模型從相似度之中可以得出信譽的好壞，通過相似度和信譽的映射，可以得出信譽值。用戶在選擇服務(wù)的時候就要選擇相似度高的服務(wù)。該模型計算較為簡單可行，通過計算服務(wù)質(zhì)量的相似度得到信譽，結(jié)果較為主觀。

2.2 基于質(zhì)量相似度的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

付曉東等人在現(xiàn)有面向服務(wù)的架構(gòu)(Service-Oriented Architecture,SOA)的指導(dǎo)框架上加入了一個信譽評價中心的角色[13]，通過信譽評價中心來計算服務(wù)的信譽度[6]，而實際采用的算法則是通過比較QoS指標(biāo)的底層實際值和服務(wù)提供者的公告值的相似度。本文為了使信譽度量模型中各個角色對信譽的度量有著一致性理解，提出了上下兩層的QoS模型，其中上層模型用于描述與質(zhì)量有關(guān)的各個QoS的概念，下層模型用來描述具體QoS的指標(biāo)體系。對于模型中一個實際的QoS節(jié)點，由于其評價指標(biāo)不同，因此分為效益型節(jié)點和成本型節(jié)點，效益型節(jié)點的指數(shù)越大越好，而成本型節(jié)點的指數(shù)當(dāng)然越小越好。如一個QoS有若干指標(biāo)Item，例如性能(Item)包括錯誤率、響應(yīng)時間、吞吐量等指標(biāo)，實際值為Value,公告值為Adv。

則效益型節(jié)點的相似度計算如下：

(6)

成本型節(jié)點的相似度計算如下：

(7)

(8)

模型還考慮了信譽度的波動情況，按照大眾的觀點，在服務(wù)信譽相同的情況下，評價較為穩(wěn)定的服務(wù)較為可信。于是模型引入了波動因子γ，通過計算服務(wù)相似度的標(biāo)準(zhǔn)差s來修正模型，并且由波動因子來確定標(biāo)準(zhǔn)差的調(diào)節(jié)力度。由此得到最終信譽計算模型為：

(9)

該方法提出了一個計算質(zhì)量相似度的信譽計算模型?？梢杂嬎闳我夥?wù)質(zhì)量指標(biāo)的信譽度，并且考慮了信譽波動的情況，因此該算法有著較好的魯棒性。

3 Web服務(wù)主客觀融合的信譽度評估模型

3.1 分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

劉彬等人提出了一種分布式信譽計算評估模型[14]。在傳統(tǒng)信譽評估中，一般在服務(wù)注冊機構(gòu)上加一個信譽管理機構(gòu)，這樣就可以集中式地對信譽進行管理。這種全局方法優(yōu)點是簡單、易于計算。但由于信任集中管理，如果信譽中心被攻擊，就容易出現(xiàn)較大的問題[7]?；诖藙⒈虻热艘肓艘环N分布式的信任評估管理模型，該模型信任來源為服務(wù)使用者的歷史交互信息、服務(wù)提供商的注冊信息。通過計算服務(wù)的初始信譽值、來自服務(wù)直接使用者的直接信譽和其他使用相同服務(wù)使用者的間接信譽，然后合成為最終信譽值。假設(shè)帶評估的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)有m個，每個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)有n個QoS屬性。則QoS屬性可以表示為{qi1,qi2,qi3,….qin}，i∈{1,2,3,4…n}。由于QoS屬性有正屬性和負(fù)屬性，所以需要進行相應(yīng)的變換。正屬性用式(10)變換，負(fù)屬性用式(11)進行變換。

(10)

(11)

由于各個用戶對于服務(wù)的不同QoS屬性的偏好程度不同，該模型引入了服務(wù)偏好程度wj。由此服務(wù)的初始信譽值可得：

(12)

而對于來自經(jīng)驗的信譽模型分為兩種情況進行了討論，分別是來自服務(wù)直接使用者的直接經(jīng)驗得到的直接信譽Td(i)，以及其他推薦者的間接經(jīng)驗得到的間接信譽Tr(i)。雖然直接信譽和間接信譽的獲取方法不同，但其均來自于使用者每次使用完服務(wù)后對服務(wù)QoS的評價。在得到直接信譽、間接信譽以及初始信譽的條件下，最終信譽合成為：

T(i)=σε-n/NTp(i)+(1-e-n/N)Te(i)。

(13)

該模型提出了分布式的信譽計算方法，不同于傳統(tǒng)信譽中心管理信譽的方法，分布式方法對規(guī)模比較大的服務(wù)集群時有著較大的優(yōu)勢。并且由于不依賴于信譽中心，所以不存在信譽中心欺詐以及信譽中心被攻擊而使全局服務(wù)評價崩潰的情況。

3.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

Hien Trang Nguyen等人提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信譽評估模型[15]。該模型通過把用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于服務(wù)信譽的計算，模型對每一個服務(wù)按照服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)分解成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。通過分析用戶主觀評價得到先驗條件，再根據(jù)先驗條件和貝葉斯公式計算出信譽。該模型中信譽來自于三部分，分別是直接信譽、推薦信譽和一致性信譽。在直接信譽計算中，模型通過把服務(wù)按照服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)進行分解，并在此引入了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信任模型中，根節(jié)點S是對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)滿意度評價。S的值可以為1(滿意)或者為0(不滿意)。每個分解節(jié)點Lqj,其代表質(zhì)量指標(biāo)j的水平，并且Lqj∈{1,2,3,4,5}[8]。每個服務(wù)分解成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)計算一個用戶x對服務(wù)i的信譽度時，可以使用貝葉斯方法得到直接信譽計算公式：

Tdx(i，Lqj≥a)=Px,i(S=1|Rqj>a)×Px,i(Rqj≥a)=

Px,i(Rqj≥a|S=1)×Px,i(S=1)。

(14)

對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的每一個質(zhì)量指標(biāo)，用戶都會為其指定一個興趣度Wqj，表示用戶對該質(zhì)量指標(biāo)的感興趣程度。Wqj∈{0，1，2}分別代表不感興趣、感興趣、非常感興趣。要想計算可信度，必須先知道條件S的取值。在此模型引入用戶x對服務(wù)的評分R(x,i,u)：

(15)

式中，TF(x,i,u)∈[0-1]為交易時上下文因素。通過最終計算出的R(x,i,u)值和預(yù)先的臨界值相比較，就可以給出S值并計算主觀的直接信譽。對于客觀評價，模型通過計算推薦信譽來獲得，推薦信譽的計算方法為：

(16)

式中，Tdy是所有和x使用過相同服務(wù)的其他用戶的信譽度(不包括x用戶自身)。Crx(y)是x對y的信任程度。因為其他用戶可能進行惡意推薦，所以模型對每個推薦用戶都給與一個信任度的評價因子，通過此參數(shù)來削弱惡意推薦的影響力，并且強化優(yōu)質(zhì)推薦用戶的作用。以上直接信譽和推薦信譽都是基于用戶評價。為了使得模型更加客觀公正，在此引入了QoS一致性判斷，其通過比較實際QoS值和公告的QoS值的一致性來計算出一致性信譽Tcx,由此該模型計算出3種信譽值。通過對3種信譽可以合成最終用戶x對服務(wù)i的信譽值:Tx(i)=Trx(i)×wd+Trx(i)×wr+Tcx(i)×wc。其中,wd、wr、wc分別為3種信譽的權(quán)重值，且wd+wr+wc=1。

該模型通過3種來源的信息計算信譽值，較為全面地考慮了信譽度的各類情況，可以聯(lián)合考慮在多重指標(biāo)的信譽度。信譽計算結(jié)果也比較客觀公正，但是通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法計算有著較大的復(fù)雜性。表1為各模型對比。

表1 各模型對比

評估模型模型信譽來源信譽基礎(chǔ)模型優(yōu)點缺點計算復(fù)雜性基于交易反饋的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽評估模型服務(wù)消費者的服務(wù)評價反饋數(shù)據(jù)基于反饋信息的信譽模型模型劃分了局部信譽和全局信譽，服務(wù)局部信譽計算簡單明了，服務(wù)全局信譽合成較為合理信譽來源較為單一，因此最終信譽度計算結(jié)果較為片面非常簡單一種分布式的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽評估模型服務(wù)提供者以及服務(wù)消費者的QoS評價基本的Web服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)解決了Web服務(wù)初始化信譽計算問題，由于模型中沒有引入信譽中心，不會出現(xiàn)信譽中心被攻擊影響其他服務(wù)選擇的問題信譽的計算全部來自于經(jīng)驗信息，結(jié)果較為主觀簡單基于質(zhì)量相似度的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽計算模型服務(wù)提供者QoS公告值和具體服務(wù)QoS的實際值加入信譽評價中心的改進的SOA模型采用上下兩層的服務(wù)本體建模、結(jié)構(gòu)清晰。當(dāng)QoS反復(fù)波動時，模型有著較好的適應(yīng)性只能計算單個QoS質(zhì)量指標(biāo)的信譽度，合成信譽度沒給出，沒有考慮服務(wù)評價者惡意評價情況較為簡單基于質(zhì)量平均算法的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽評估模型服務(wù)提供者QoS公告值和具體服務(wù)QoS的實際值改進的SOA模型模型信譽計算部分較為簡單直觀基于歷史評價信息和現(xiàn)有評價信息，模型中所需的計算信息采集較為復(fù)雜一般基于small?worldnetworks模型的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽評估模型服務(wù)消費者的QoS評價信息以及服務(wù)提供者的交易歷史記錄基于small?world理論改進的SOA模型采用社會的觀點分析信譽度并計算，較為符合實際情況信譽計算過程復(fù)雜，且不能同時考慮多個QoS指標(biāo)聯(lián)合計算信譽度較為復(fù)雜基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信譽評價模型服務(wù)消費者的評價、鄰居節(jié)點的評價信息以及信譽中心的QoS公告值基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)分解模型采用概率的方法計算，信譽來源多，綜合了主觀信息及客觀信息?？梢月?lián)合多個QoS指標(biāo)計算信譽度計算較為復(fù)雜，且概率本身計算有著較大的主觀性。并且在計算鄰居用戶信譽度時沒有考慮到上下文環(huán)境信息復(fù)雜

4 結(jié)束語

通過對Web信譽模型的研究，明確了信譽來源對于一個Web服務(wù)信譽評估模型的重要性，設(shè)計優(yōu)良的信譽模型采用的信譽證據(jù)應(yīng)該既要包含主觀信息，也要包括客觀因素。與此同時，對信譽的描述需要反映信譽動態(tài)性以及模糊性的特點，典型的就是以社會學(xué)觀點以及貝葉斯的概率論觀點來建模。通過對信譽模型各個建模因素的分析，為后續(xù)對Web信譽模型的研究提供了參考。

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