基于双边信任进化博弈与隐私保护的Web服务QoS预测模型TEPP研究

针对Web服务推荐中服务质量(QoS)预测存在的双边信任建模不足、用户偏好缺失及隐私保护问题，研究者提出融合Dirichlet分布信誉评估、指数机制差分隐私和进化博弈论双边信任模型的TEPP方法。实验表明该方法在WS-DREAM数据集上预测精度显著提升，并能激励用户与服务提供商诚信交互，为服务推荐系统提供了兼顾准确性、隐私性与稳定性的创新解决方案。

　　

在当今以服务为核心的数字化生态中，Web服务的质量(Quality of Service, QoS)直接影响着物联网(IoT)、云计算等关键应用的性能表现。尽管现有研究在用户-服务建模方面取得进展，但三个核心挑战始终悬而未决：如何量化用户间的动态信任关系？怎样在保护隐私的前提下捕捉用户真实偏好？又该通过何种机制确保服务提供商诚信参与？这些问题如同三座大山，阻碍着服务推荐系统向更高精度和可靠性迈进。

为攻克这些难题，某高校研究团队在《Expert Systems with Applications》发表创新性研究成果，提出名为TEPP的鲁棒性QoS预测框架。该研究巧妙融合三大核心技术：基于Dirichlet分布的信誉评估体系、满足差分隐私的指数机制，以及受进化博弈论启发的双边信任模型。通过WS-DREAM标准数据集验证，TEPP不仅将预测平均绝对误差(MAE)降低12.7%，更构建起激励诚信行为的动态博弈生态，为服务推荐领域树立了"精度-隐私-稳定性"三重保障的新标杆。

关键技术方法包括：1) 采用Dirichlet分布计算用户信誉值，结合Jaccard相似度构建信任网络；2) 运用指数机制保护用户隐私数据；3) 建立基于复制动态方程的进化博弈模型，约束用户与服务商行为；4) 通过融合信任用户预测、偏好相似度预测和可信服务预测的三模块结果生成最终QoS值。实验使用WS-DREAM的Dataset#1和Dataset#2进行验证。

研究结果：

1. 可信用户预测方法：通过Dirichlet分布计算用户历史行为信誉值，结合修正余弦相似度筛选高信任度邻居，实验显示该模块使预测误差降低18.3%。
2. 用户偏好预测方法：引入TF-IDF加权机制分析服务特征偏好，结合皮尔逊相关系数构建偏好相似矩阵，有效捕捉用户个性化需求。
3. 可信服务导向预测：综合服务商信誉值与服务功能相似度，采用基于位置敏感哈希(LSH)的快速检索策略，提升计算效率达22倍。
4. 双边信任模型：构建包含"诚信-欺诈"策略集的非对称博弈模型，证明当信任收益因子δ>0.65时系统可收敛至理想均衡状态。

结论与讨论部分指出，TEPP的创新性体现在三个维度：方法论上首次将进化博弈论引入服务推荐信任建模；技术上实现隐私保护与预测精度的帕累托最优；应用层面通过WS-DREAM数据集验证其普适性。特别值得注意的是，该模型使恶意用户比例在50轮迭代后从35%降至9.2%，验证了双边信任机制的有效性。这项研究为构建"自我净化"型服务推荐生态系统提供了理论框架和技术路径，对云计算、边缘计算等场景的QoS保障具有重要参考价值。