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Modeling Context Aware Dynamic Trust Using Hidden Markov Model

机译：使用隐马尔可夫模型对上下文感知动态信任建模

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Modeling trust in complex dynamic environments is an important yet challenging issue since an intelligent agent may strategically change its behavior to maximize its profits. In this paper, we propose a context aware trust model to predict dynamic trust by using a Hidden Markov Model (HMM) to model an agent's interactions. Although HMMs have already been applied in the past to model an agent's dynamic behavior to greatly improve the traditional static probabilistic trust approaches, most HMM based trust models only focus on outcomes of the past interactions without considering interaction context, which we believe, reflects immensely on the dynamic behavior or intent of an agent. Interaction contextual information is comprehensively studied and integrated into the model to more precisely approximate an agent's dynamic behavior. Evaluation using real auction data and synthetic data demonstrates the efficacy of our approach in comparison with previous state-of-the-art trust mechanisms.
机译：在复杂的动态环境中对信任进行建模是一个重要而又具有挑战性的问题，因为智能代理可以从战略上改变其行为以最大化其利润。在本文中，我们提出了一种上下文感知信任模型，该模型通过使用隐马尔可夫模型（HMM）来建模代理的交互来预测动态信任。尽管HMM过去已被用来对代理的动态行为进行建模以大大改善传统的静态概率信任方法，但是大多数基于HMM的信任模型仅关注过去交互的结果，而没有考虑交互上下文，我们认为，交互上下文在很大程度上反映了代理人的动态行为或意图。对交互上下文信息进行了全面研究，并将其集成到模型中，以更精确地近似代理的动态行为。使用实际拍卖数据和综合数据进行的评估表明，与以前的最新信任机制相比，我们的方法是有效的。

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