Скоро Кеоу Чон и Джемэл Абоэджи из Parallel and Distributed Computing Lab в Университете Дикина, Джелонг, Австралия, объясняет, что трастовое управление – жизненный компонент любого места электронной коммерции; это формирует и поддерживает отношения между торговыми партнерами. Однако это полагается на обратную связь, предложенную торговыми партнерами, и как таковой весьма склонное ошибаться. Всегда есть потенциал для обратной связи, которой будут управлять стратегически в ущерб репутации места на небольшом, и в худшем варианте развития событий место могло бы подвергнуться «нападению рейтинга», которое могло нанести серьезный ущерб имиджу компании и бренду.
Команда теперь успешно разработала алгоритм, который может определить и заблокировать сфальсифицированный отклик, отправленный системе управления доверием места, и тем самым сделать его более прочным против рейтинга нападений манипуляции. Команда указывает, что алгоритм может обнаружить, когда установленный, вероятный пользователь, который создал доверие на системе внезапно, начинает обманывать или когда множество новых пользователей выдвигает ложную обратную связь на территории.Команда объясняет, что схема проверки обратной связи использует группирующийся алгоритм, чтобы собрать в группу подобные рейтинги и определить рейтинг большинства.
Трастовая ценность эксперта основана на его/ее прошлом поведении и частоте рейтинга подчинения. Чтобы определить качество рейтинга, команда использует трастовый порог, который называет минимальное значение требуемым установить доверительные отношения.
Все рейтинги, которые находятся в пределах группы большинства, объединены с трастовой ценностью эксперта, операционной частоты и рыночной стоимости, чтобы определить доверие рейтингам.Алгоритм тогда добавляет «вес» (доверие) в зависимости от различных факторов: оценивая частоту, полное подчинение, низкую стоимость против высоких сделок стоимости, полной обратной связи на данном продукте и других параметрах.
Это таким образом определяет, падает ли какая-либо данная обратная связь ниже порога набора для доверия и определяет тех, которые делают как ложные, и так старается не добавлять его к системе управления доверием, это, также очки против человека пользователя доверяют стоимости.