一種使用認(rèn)知計(jì)算的主觀信任融合模型

沈宏偉,邵 堃,張陽洋,霍 星

1(合肥工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院,合肥 230009) 2(合肥工業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,合肥 230009) 3(南瑞集團(tuán) 國電南瑞科技股份有限公司,南京 211106)

1 引 言

隨著Internet的不斷發(fā)展,現(xiàn)實(shí)生活中的人與人之間的關(guān)系不斷演化為在開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的人與人之間的關(guān)系.由于開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的非接觸和虛擬化,這使得人與人之間虛擬關(guān)系的研究更加復(fù)雜,主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一方面虛擬關(guān)系涉及的范圍更加廣泛,另一方面交互對象的可靠性識(shí)別也更加困難.因此,信任作為描述人與人之間的關(guān)系的重要度量方式,不管在現(xiàn)實(shí)生活中還是在虛擬環(huán)境中都發(fā)揮著重要的作用.

信任的研究工作也不斷從理論研究發(fā)展到了實(shí)際應(yīng)用階段.大量信任研究工作,促進(jìn)了信任研究的迅速發(fā)展,信任研究已經(jīng)深入到了各個(gè)開放環(huán)境,如網(wǎng)絡(luò)計(jì)算[1],C2C[2],P2P[3]等領(lǐng)域.

認(rèn)知心理學(xué)源自上世紀(jì)五六十年代一場認(rèn)知革命.認(rèn)知是個(gè)體對客體及其社會(huì)關(guān)系的感知和理解[4].認(rèn)知的研究可以很好的幫助研究人與人的信任關(guān)系的研究.人與人之間的信任關(guān)系都是從不信任到信任慢慢積累而來的,是認(rèn)知不斷加深的過程.

鑒于此,本文結(jié)合人對信任關(guān)系的心理認(rèn)知過程,運(yùn)用模糊理論計(jì)算人類認(rèn)知,將認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用到動(dòng)態(tài)信任研究過程之中.

2 相關(guān)工作分析

從社會(huì)學(xué)角度看,信任是一種極其復(fù)雜的社會(huì)關(guān)系,其具有主觀性,不確定性,動(dòng)態(tài)性等一系列復(fù)雜的屬性,是一個(gè)抽象的心理認(rèn)知過程[5].學(xué)者們在信任研究過程中,使用了多種不同的數(shù)學(xué)工具和方法來描述信任的主觀性,不確定性和動(dòng)態(tài)性,推動(dòng)了信任關(guān)系研究的發(fā)展.

在現(xiàn)階段信任管理研究過程中,眾多學(xué)者將人的心理認(rèn)知與信任關(guān)系聯(lián)系起來建立信任模型.Castelfranchi和Falcone模型[6,7]首先在信任關(guān)系研究中引入認(rèn)知概念,為信任研究提供了一個(gè)新方向.該模型在信任推理過程中加入上下文約束條件,提高了信任雙方建立信任的靈活性.文獻(xiàn)[8]為抑制網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的自私行為,提高信任預(yù)測的準(zhǔn)確性,提出了一種基于Moran過程的認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)信任演化模型.王家昉等人[9]基于認(rèn)知角度提出了一種Agent間以預(yù)動(dòng)的方式建立信任的形式化框架,解決了在直接交互經(jīng)驗(yàn)或間接交互經(jīng)驗(yàn)缺乏的情況下建立信任模型的問題.文獻(xiàn)[10]提出一種基于認(rèn)知循環(huán)的中心式信任管理機(jī)制,幫助系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)信任網(wǎng)絡(luò)中的自私和惡意行為.文獻(xiàn)[11]提出了一種信任模糊認(rèn)知時(shí)間模型,模擬復(fù)雜的信任關(guān)系動(dòng)態(tài)變化過程,并量化信任節(jié)點(diǎn)間的影響程度.文獻(xiàn)[12]針對主觀信任的模糊性,對信任的傳遞進(jìn)行了推理,提出了一種形式化的信任推理機(jī)制.金芝等人[13]從認(rèn)知角度提出基于服務(wù)客體的信任計(jì)算框架,支持服務(wù)客體進(jìn)行信息推理,幫助客體進(jìn)行理性選擇決策.

對比現(xiàn)有認(rèn)知信任研究,當(dāng)前研究工作對認(rèn)知僅局限于描述,未能給出認(rèn)知合理的度量方式.本文模型利用模糊綜合評價(jià)算法結(jié)合直接信任和間接信任對人的認(rèn)知的影響,給出了一種合理的認(rèn)知度量方法.該模型更加符合人的認(rèn)知規(guī)律,對信任關(guān)系的動(dòng)態(tài)性進(jìn)一步進(jìn)行研究.

3 基于認(rèn)知計(jì)算的信任融合模型

信任是描述信任主體以自身認(rèn)知或經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的對信任客體的判斷.信任依賴于信任主體所觀察到的事實(shí)和知識(shí)的主觀感受,因此信任具有動(dòng)態(tài)性和主觀性.一般來說,信任可分為:直接信任和間接信任.直接信任是信任主體與信任客體最直接的認(rèn)知,在信任關(guān)系中占主導(dǎo)地位.間接信任是信任主體通過第三方推薦者獲得的對于信任客體的信任度.本文在建立融合模型過程中引入信譽(yù),這一信任客體的固有屬性,其反應(yīng)了在開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中信任實(shí)體對其信任度的普遍認(rèn)同.

本文利用直接信任,間接信任,信譽(yù)構(gòu)建融合信任度模型.并結(jié)合交互過程中,隨著信任主客體之間交互次數(shù)的增加,信任主體對信任客體的認(rèn)知不斷加深,刻畫了融合信任模型在隨著認(rèn)知變化而動(dòng)態(tài)變化的過程.

3.1 直接信任獲取

定義1.直接信任度(DT)是信任主體i根據(jù)與信任客體j歷史交互經(jīng)驗(yàn)得到的信任客體的可信度.

直接信任度來自信任的主客體之間頻繁的歷史交互,是信任主體對信任客體的主觀判斷,受到多個(gè)方面的因素的影響.信任主體的心理因素,歷史交互數(shù)量及時(shí)間因素,交互的順利程度等因素都會(huì)影響信任主客體之間的直接信任度.并且信任具有時(shí)間衰減的特性,即信任會(huì)隨著時(shí)間不斷的降低.因此,本文采用如下式子獲取直接信任:

(1)

其中,λ=1-t/h,t表示時(shí)間,h表示時(shí)間閾值,即在[0,h]時(shí)間內(nèi),信任為有效信任.

3.2 間接信任獲取

定義2.間接信任度(IDT)是信任主體(i)借助與信任客體(j)有過交互經(jīng)驗(yàn)的第三方推薦的信任度.

若有第三方推薦者p向信任主體推薦信任客體,則間接信任度為:

(2)

(3)

3.3 信譽(yù)獲取

定義3.信譽(yù)(Reputation,RE),也稱聲譽(yù)是信任客體為獲得信任主體的認(rèn)可,通過大量交互來獲得信任主體對其的客觀評判.信譽(yù)是全部信任主體對信任客體評價(jià)的平均值,是信任客體的固有屬性.在分布式系統(tǒng)中,需要各個(gè)節(jié)點(diǎn)保存與其有過交互經(jīng)歷的節(jié)點(diǎn)信任度.計(jì)算某個(gè)節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)需要全部有交互節(jié)點(diǎn)的反饋評價(jià).則信任客體的信譽(yù)度為:

(4)

其中,Sij∈[0,1]表示信任主體i對信任客體j的根據(jù)各個(gè)交互節(jié)點(diǎn)的交互經(jīng)歷所做出的評價(jià).

3.4 認(rèn)知因子計(jì)算

定義4.認(rèn)知因子δ是描述人類信任認(rèn)知過程的因子.當(dāng)信任主體i對信任客體j的交互次數(shù)不斷增多,認(rèn)知因子δ也會(huì)不斷變化.

認(rèn)知因子根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息的交互頻率、網(wǎng)絡(luò)共有關(guān)系的親密度(共同朋友的數(shù)量)、網(wǎng)絡(luò)影響力的等級(jí)(如是否不是經(jīng)常在一些影響力大的網(wǎng)站中發(fā)表觀點(diǎn))等因素幫助信任主體i對信任客體j更加全面的認(rèn)識(shí).認(rèn)知因子受多個(gè)方面因素的影響,本文主要考慮單一因素對信任融合的影響,從直接交互次數(shù),間接交互次數(shù)這兩個(gè)相對客觀并能夠明確量化的方面進(jìn)行分析.

影響因子是在只考慮單一影響因素的情況下,根據(jù)影響因素來決定δ的取值.將兩個(gè)因素的影響因子組成影響因子集,用如下二元組表示:

(5)

(6)

其中,ε主要作用是控制函數(shù)變化速度.該擬合函數(shù)主要特點(diǎn)是單調(diào)遞增,并遞增速度不斷變慢.

(7)

(8)

V=(v1,v2,…,vn)

(9)

其中,vi表示在一定交互次數(shù)下,獲取的δ所屬等級(jí).v1表示最低以0表示,vn表示最高以1表示,等級(jí)劃分越細(xì)認(rèn)知因子δ越精確.

小麥赤霉病是典型的氣候型病害，其發(fā)生流行會(huì)導(dǎo)致小麥結(jié)實(shí)率和千粒重下降，影響小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)，且病菌產(chǎn)生的毒素還會(huì)污染麥粒，影響小麥及其制品的質(zhì)量安全。因此，小麥赤霉病必須堅(jiān)持“預(yù)防為主、綜合防治”的植保方針，大力推行小麥赤霉病的綜合防治技術(shù)，力爭將小麥赤霉病病粒率控制在3%以內(nèi)。小麥赤霉病的防控應(yīng)重點(diǎn)搞好以下工作。

3)對單因素進(jìn)行評判進(jìn)而得到隸屬度向量

ri=(ri1,ri2,…,rin)

(10)

最終可以得到隸屬度矩陣

(11)

設(shè)定在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,各個(gè)交互實(shí)體都是誠實(shí)可靠的,則隸屬度矩陣R可根據(jù)各個(gè)交互實(shí)體的反饋值進(jìn)行獲取.

4)確定因素集權(quán)重向量A={a1,a2},對評判集進(jìn)行歸一化處理.

5)計(jì)算綜合評判向量:

B=A°R

(12)

其中,°為模糊算子.為充分利用隸屬度矩陣R的信息,使用算子M(·,⊕),則

(13)

3.5 認(rèn)知融合信任度

定義5.認(rèn)知融合信任度(Cognitive fusion trust,CFT)是指根據(jù)人類認(rèn)知習(xí)慣將直接信任(DT),間接信任(IDT)以及信譽(yù)(RE)進(jìn)行融合的融合信任度.認(rèn)知信任融合模型可以表示為一個(gè)四元組:

(14)

(15)

其中η+μ=1,α(δ)+β(δ)+γ(δ) =1.權(quán)值α(δ),β(δ),γ(δ)是與δ有關(guān)的函數(shù).

綜上,權(quán)值α(δ),β(δ),γ(δ)關(guān)于δ的擬合函數(shù)分別為:

α(δ)=1/(1+(1-δ)τ+(1-δ)θ)

(16)

β(δ)=(1-δ)τ/(1+(1-δ)τ+(1-δ)θ)

(17)

γ(δ)=(1-δ)θ/(1+(1-δ)τ+(1-δ)θ)

(18)

其中,τ和θ分別用來調(diào)節(jié)間接信任和信譽(yù)在認(rèn)知不斷加深時(shí)的衰減速度.

4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

針對本文模型,利用MATLAB對第三種情形進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).在仿真實(shí)驗(yàn)中,只設(shè)置一個(gè)服務(wù)提供者節(jié)點(diǎn)即信任客體,它為所有節(jié)點(diǎn)提供服務(wù).其他節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為是服務(wù)的接收者,都從信任客體節(jié)點(diǎn)接收服務(wù).在特定的時(shí)間點(diǎn)開始,存在一個(gè)特殊的服務(wù)接收者,即信任主體節(jié)點(diǎn),其他節(jié)點(diǎn)都被視為推薦者節(jié)點(diǎn).主體節(jié)點(diǎn)與客體節(jié)點(diǎn)不斷發(fā)生交互行為,根據(jù)貝葉斯先驗(yàn)估計(jì)理論初始直接信任設(shè)為0.5.實(shí)體間進(jìn)行交互活動(dòng)將根據(jù)實(shí)體的信譽(yù)以一定的概率成功.在實(shí)驗(yàn)中,設(shè)X={x1,x2,…,xn}為交互序列,其中xi∈(0,1),0表示交互失敗,1表示交互成功.在信任主體與信任客體進(jìn)行交互的初始階段控制2τ=θ,即信譽(yù)和間接信任以不同的速率進(jìn)行衰減.在主體與客體不斷的交互過程中,隨著主體對客體的認(rèn)知不斷加深,信任度將會(huì)不斷趨近客體信譽(yù).信譽(yù)是信任客體的本質(zhì)屬性,是客體可信度的數(shù)學(xué)度量.在進(jìn)行仿真時(shí),為了明顯描述出隨著交互次數(shù)對認(rèn)知的影響,進(jìn)而表現(xiàn)出融合信任度的動(dòng)態(tài)變化過程,仿真模型中將第三方推薦者集合保持不變.在直接交互次數(shù)不斷增加的過程中,信任主體對信任客體的認(rèn)知不斷加深,最終將會(huì)以主體的直接信任為主.實(shí)驗(yàn)根據(jù)每次交互結(jié)果重新計(jì)算信任主體對信任客體的認(rèn)知度.認(rèn)知結(jié)果如圖1所示.

圖1 認(rèn)知變化Fig.1 Cognitive changes

可以從圖1中看出,在交互前期階段認(rèn)知處于較低水平,這符合在交互初期主體對客體認(rèn)識(shí)不足的特點(diǎn).隨著交互不斷進(jìn)行主體對客體的認(rèn)知不斷加深,并且認(rèn)知加深的速度不斷減緩,這是由于交互發(fā)生之后,主體對客體是否能夠按照主體的預(yù)期完成相應(yīng)行為有了一定的認(rèn)識(shí),并且這種認(rèn)識(shí)會(huì)根植于主體心中,難以改變.

已知主體的認(rèn)知之后,根據(jù)公式(16)(17)(18)分別計(jì)算直接信任度、間接信任度、信譽(yù)的權(quán)值,獲得信任主體對信任客體的融合信任度.該融合信任度是結(jié)合主體的主觀認(rèn)知進(jìn)行融合的,因此更加能夠反映主體對客體的主觀信任度,并具有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示.

信譽(yù)是信任客體的固有屬性,具有穩(wěn)定性,基本不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化.實(shí)驗(yàn)過程中,信譽(yù)值設(shè)置為0.75.從圖2(a)中可以看出,在信任主體與信任客體建立交互的初期,由于主體對客體的認(rèn)知不足,信任度處于較低水平,并且一次偶然的交互結(jié)果對信任度的影響明顯,因此在交互初期信任度處于不穩(wěn)定狀態(tài).這不僅符合客觀實(shí)際,也符合主體的主觀心理.在不斷交互的過程中,由于認(rèn)知信任融合模型將直接信任、間接信任、信譽(yù)進(jìn)行融合,融合信任的收斂速度更快.相比于信譽(yù),該模型更能反映出主體與客體之間隨著交互變化,融合信任度的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性.圖2(b)將本文模型的平均預(yù)測絕對誤差與文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]進(jìn)行比較.平均預(yù)測絕對誤差是預(yù)測誤差絕對值的和的平均值.如果預(yù)測是無偏的,那么平均預(yù)測誤差將接近于零.因此具有較小平均預(yù)測誤差的信任模型更加具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和準(zhǔn)確性.由于準(zhǔn)確的信任度是無法度量的,因此本文將下一次交互獲得的融合信任度作為精確值,則當(dāng)前信任度與下一次交互的信任度的差值即為預(yù)測誤差.從圖2(b)實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出,本文的平均預(yù)測絕對誤差比文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]明顯低,因此本文模型更加具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)性,精準(zhǔn)的對主客體之間的交互進(jìn)行預(yù)測.

圖2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.2 Simulation results

5 結(jié)束語

信任融合一直以來都是信任管理研究的難點(diǎn)和重點(diǎn).本文提出的基于認(rèn)知過程的信任融合模型,結(jié)合人類的認(rèn)知過程,分配直接信任、間接信任以及信譽(yù)的融合權(quán)重,很好的解決了在交互前期,交互雙方因彼此間認(rèn)知較低而引起的融合信任與客體信譽(yù)偏差較大的情況發(fā)生.模型符合人類的認(rèn)知規(guī)律,具有較好的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性.認(rèn)知的影響因素有很多方面,每一個(gè)因素對認(rèn)知的影響都值得進(jìn)一步研究.各個(gè)因素與認(rèn)知直接的關(guān)系描述的越精確,認(rèn)知將更符合人類一般認(rèn)知過程,融合信任度也將越準(zhǔn)確.

[1] Li Jian-xin,Huai Jin-peng,Li Xian-xian,et al.DTM:a dynamic trust management model for internet computing environments[J].Chinese Journal of Computers,2009,32(3):493-505.

[2] Gan Zao-bin,Zeng Can,Ma Yao,et al.C2C E-commerce trust algorithm based on trust network[J].Journal of Software,2015,26(8):1946-1959.

[3] Chen Wei-dong,Li Min-qiang,Zhao Qing-zhan.Research of Web service selection trust model on P2P environment[J].Computer Scinece,2015,42(1):113-118.

[4] Li Yu,Wang Pei,Sun Lian-rong.The study of evolution,trend and theory construction on the Chinese social cognition [J].Advabces in Psychological Science,2014,22(11):1691-1707.

[5] Li Xiao-yong,Gui Xiao-lin.Research on dynamic trust model in large-scale distributed environment[J].Journal of Software,2007,18(6):1510-1521.

[6] Jlordi Saraber.Carles sieraa revlew on computational trust and reputation models[J].Artificial lntelligencz Review,2005,24(1):33-60.

[7] Rino f′alcone,Cristiano Castelfranchi.Social trust:a cognitive approach[C].Christiano Castelfranchi,Tan Yao-Hua eds.Trust and Deczption in Virtual Societies,Norwell,MA,USA:Kluwer Academic Puhlishers,2001:55-90.

[8] Zou Shi-chen,Wang Hui-qiang,Feng Guang-sheng,et al.Multi-strategy trust evolution model for cognitive relay network based on moran process[J].Journal of Chinese Computer Systems,2014,35(10):2209-2214.

[9] Wang Jia-fang,Feng Zhi-yong,Xu Chao,et al.Research on rramework in multi-agent system from the cognitive view[J].Chinese Journal of Copmputers,2010,33(1):139-151.

[10] Liang Rui.Research on centralized trust trust management for cognitive radio networks[D].Xi′an:Xidian University,2012.

[11] Zhai Li-li,Li Nan-nan,Wang Jing,et al.Virtual software industry cluster trust fuzzy cognitive time model research[J].Statistics and Decision,2013，4(15):27-31.

[12] Chen Chao,Wang Ru-chuan,Zhang Lin.The research of subjective trust model based on fuzzy theory in open networks[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(11):2505-2509.

[13] Zhu Man-ling,Jin Zhi.Approach for evaluating the trust worthiness of service agent[J].Journal of Software,2011,22(11):2593-2609.

[14] Xu Pei,Lian Bin,Shao Kun,et al.Research on fusion trust model for decision-making[J].Computer Scinece,2015,42(12):157-161.

[15] Tan Zhen-hua,Wang Xing-wei,Cheng Wei,et al.A distributed trust model for peer-to-peer network based on multi-dimension-history vector[J].Chinese Journal of Computers,2010,33(9):1725-1735.

附中文參考文獻(xiàn)：

[1] 李建欣,懷進(jìn)鵬,李先賢,等.DTM:一種面向網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的動(dòng)態(tài)信任管理模型[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2009,32(3):493-505.

[2] 甘早斌,曾 燦,馬 堯,等.基于信任網(wǎng)絡(luò)的C2C電子商務(wù)信任算法[J].軟件學(xué)報(bào),2015,26(8):1946-1959.

[3] 陳衛(wèi)東,李敏強(qiáng),趙慶展.基于P2P環(huán)境下的Web服務(wù)選擇信任模型研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(1):113-118.

[4] 李 宇,王 沛,孫連榮.中國人社會(huì)認(rèn)知研究的沿革、趨勢與理論建構(gòu)[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2014,22(11):1691-1707.

[5] 李小勇,桂小林.大規(guī)模分布式環(huán)境下動(dòng)態(tài)信任模型研究[J].軟件學(xué)報(bào),2007,18(6):1510-1521.

[8] 鄒世辰,王慧強(qiáng),馮光升,等.基于Moran過程的認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)多策略信任演化模型[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2014,35(10):2209-2214.

[9] 王家昉,馮志勇,徐 超,等.多Agent系統(tǒng)中基于認(rèn)知的信任框架研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2010,33(1):139-151.

[10] 梁 睿.認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中心式信任管理機(jī)制研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2012.

[11] 翟麗麗,李楠楠,王 京,等.軟件產(chǎn)業(yè)虛擬集群信任模糊認(rèn)知時(shí)間模型研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013，4(15):27-31.

[12] 陳 超,王汝傳,張 琳.一種基于開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的迷糊主觀信任模型研究[J].電子學(xué)報(bào),2010,38(11):2505-2509.

[13] 朱曼玲,金 芝.一種服務(wù)Agent的可信性評估方法[J].軟件學(xué)報(bào),2011,22(11):2593-2609.

[14] 徐 培,廉 彬,邵 堃,等.面向決策的信任融合模型研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(12):157-161.

[15] 譚振華,王興偉,程 維,等.基于多維歷史向量的P2P分布式信任評價(jià)模型[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2010,33(9):1725-1735.