評価者間類似度を用いた不正評価排除によるレピュテーションシステムの性能向上(セッション4:コミュニティ(1))  [in Japanese] Improving the performance of a reputation system by exclusion of dishonest ratings based on similarity between raters  [in Japanese]

P2Pコンテンツ共有において,レピュテーションシステムを用いて汚染コンテンツのダウンロードを回避する場合,レピュテーションシステムの性能が高いことが望ましい.しかし,レピュテーションシステムによって計算されるピアの信頼度値の信憑性は不正評価によって大きく低下するため,不正評価を排除し信憑性の低下を抑える必要がある.本稿では,自ピアを最も正当な評価者であると考え,自ピアと他ピアとの評価の類似度によって不正評価を排除する手法を提案した.また,P2Pコンテンツ共有を想定したシステムの性能評価指標を検討した.さらに,シミュレーションによる提案手法の性能評価を行い,特に高い割合で不正評価が存在する場合において,提案手法による性能向上を確認した.

In a P2P contents sharing where a reputation system is applied for avoidance of downloading polluted contents, the reputation system should be reliable. However dishonest ratings considerably degrade the reliability of trust values of peers computed by a reputation system. It is reasonable in a P2P environment that each peer considers himself is one of the most honest rater. Therefore, in this paper we propose a method for exclusion of dishonest ratings based on similarity of ratings between himself and other raters. And a criterion is also discussed for evaluating the performance of a reputation system applied for a P2P contents sharing. By simulations, we confirm improvement of the performance especially where there exists large amount of dishonest ratings.