������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ In the Search of Better Deals Using Trust Joana Urbano, Ana Paula Rocha, Eugénio Oliveira LIACC, DEI / Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto {joana.urbano, arocha, eco}@fe.up.pt August 17 th 2010, IAT4EB @ECAI 2010
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Outline • Motivation • Our Computational Trust Proposal • Evaluation & Conclusions
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Computational Trust • T (A, B, context) Trust reflects the expectation on the activities of an entity when it reacts on a given context (Dasgupta, 2000) • Application of Computational Trust: • Application of Computational Trust: – Social networks – Recommender systems – Usage of network resources (e.g. telco, grid) – Electronic business
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Trust as an Enabler Technology • For the automation of several electronic business processes: – Negotiation – Selection of partners – Adaption of contracts, norms and sanctions – Any form of collaboration
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Work on Computational Trust • Main areas of research: – Semantics of trust and reputation – Anti-fraud mechanisms – Aggregation of trust evidences for the estimation of the trustworthiness value of agents • Traditional approaches in aggregation: – Beta and Dirichlet distributions – Statistical simple means – Statistical weighted means (by recency, by confidence, …)
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Traditional Approaches Are Not Contextual • They do not differentiate between different deceptive events: – Delay in delivery – Received quality (e.g. affordability, safety, degree of uniqueness) – Quantity – Violation in intellectual property rights – Violation in intellectual property rights – Ethical problems, legislations, price fluctuation, etc Business players tend to behave parochially
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Motivation • We intend to enhance traditional aggregation methods: 1. Using dynamics of trust 2. Taking into account the situational context 3. Allowing for heterogeneous evidences 4. Using techniques that work with few trust evidences
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Motivation – 2 • We intend to build an agent-based simulation environment that allows us to evaluate : 1. Whether the break of breeding business relations allows to increase utility of clients or jeopardize it 2. How different trust models support the exploration of new partners in a safe way
������� – ������� – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Our Proposal • We propose: SinAlpha – SinAlpha , an aggregation engine tune that embeds dynamics of trust properties Contextual Contextual Fitness – Contextual Fitness , a component for situation-aware trust CTR
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Scenario manufacturers & exporters client CFP (fabric; quantity; delivery time) PROPOSE trust trust SELECTION evidences OUTCOME (true/false) Contractual History
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Motivation for Contextual Fitness fabric quantity del. time outcome cotton medium big true This supplier generally cotton high medium true fulfils its commitments cotton medium big true … but, does it have any voile medium medium true false voile high low handicap? cotton high medium true voile voile medium medium big big true true Non-contextual Non-contextual voile high big true cotton low big true aggregation voile medium medium true methods do not voile medium big true capture these voile medium medium true cotton low big true context specificities false cotton high medium voile medium low true voile medium big True voile medium low true
������� ������� – – ������������������������������������������������������ ������������������������������������������������������ Motivation for Our Approach fabric quantity del. time outcome cotton medium big true This supplier generally cotton high medium true fulfils its commitments cotton medium big true … but, does is have any voile medium medium true We propose to false voile high low handicap? extract behaviour cotton high medium true voile voile medium medium big big true true tendencies in a tendencies in a Traditional Traditional voile high big true cotton low big true online, dynamic, aggregation voile medium medium true methods do not and incremental voile medium big true capture those voile medium medium true way cotton low big true context specificities false cotton high medium voile medium low true voile medium big True voile medium low true
Recommend
More recommend