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J-GLOBAL ID：202002283726977576   整理番号：20A0266046

ARM 評判集約のための適応型ロバストモデルに向けて【JST・京大機械翻訳】

ARM: Toward Adaptive and Robust Model for Reputation Aggregation

著者 (5件)： Zhou Xin (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Murakami Yohei (Faculty of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kyoto, Japan) ,  Ishida Toru (School of Creative Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Liu Xuanzhe (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Huang Gang (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 17  号： 1  ページ： 88-99  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的,オープン,サービス指向コンピューティング環境において,例えば電子商取引と混雑,サービス消費者は,それらのタスクを完成するためにサービスまたはアイテムの1つを選択しなければならない。これらの環境の規模と動特性のために,サービス消費者は利用可能なサービスによる経験をほとんど持たない可能性がある。この目的のために,評判システムを提案し,オンラインサービス指向トランザクションの成功において重要な役割を果たした。本論文では,商用環境で使用される現在の評判システムを研究した。これらの比率に基づく評判システムにおいて,それらは変化(時間遅れ)に対して弾力性があるだけでなく,不公平な評価に対しても脆弱であることを見出した。並列の問題を扱うために,適応評判モデル(ARM)を提案した。アームは,サービスにおける最新の変化を適応させるために,そのモデルパラメータを動的に調整することができる。時間遅れに取り組むために,提案したモデルは,現在の商用プラットフォームで使用される固定スライディングウィンドウを動的スライディングウィンドウ機構に一般化する。このように,モデルは完全にobsolete評価の影響を緩和することができた。不公平な評価を検出するために,著者らのモデルは,線形ウィンドウにおける評価を残差に変換した後の仮説試験に基づく統計的戦略を実行した。実験により,提案したモデルの有効性を検証するだけでなく,5つのテストケースに基づいて,既存の評判システムよりも平均45%優れていることを示した。また,結果は,提案したモデルが,評価が蓄積し始めるので,基本的評判値に漸近的に収束できることを示した。Practionersに注目すると,アマゾン,eBay,Taobaoのような現在の商業プラットフォームによって採用された評判モデルは,不公平な評価だけでなく,サービスの変化にも弾力性がある。同時に問題を扱うために,著者らは,連続的に受信された評価を監視して,自己適応的方法で評判値を凝集するハイブリッドモデルを設計して実行した。著者らのモデルは最初に,Bayes線形回帰アプローチを用いて公平な評価を受け,公平な評価の分布を捉える。次に,それは,不公平な評価レバーエージング仮説試験をフィルターにかけた。最終的に,動的サービス変化を敏感に応答させるために,著者らのモデルにおける動的スライディングウィンドウアルゴリズムは,評価収集ウィンドウを新しいものにシフトさせる。そして,評判値は新しいウィンドウに集約されて,obsolete評価の影響を緩和する。提案したモデルの効率と有効性を実証するために広く使われているシナリオについて広範な実験を行った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  線形性 ,  消費者 ,  アーム ,  残差 ,  仮説検定 ,  *弾性 ,  電子商取引 ,  有効性 ,  集中化
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  自己適応 ,  モデルパラメータ ,  脆弱性 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生産工学一般  (KB01000U) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 評判 ,  集約 ,  ロバスト ,  モデル