L'Elimination de la Subjectivité dans la Recommandation de Confiance

International audienceDans des environnements ubiquitaires, un tiers qui veut faire une transaction exige souvent un certain niveau de confiance envers l'autre tiers. Dans beaucoup de cas, les tiers sont inconnus l'un de l'autre et ne partagent ainsi aucune confiance préexistante. Les systèmes à base de confiance permettent aux utilisateurs d'établir la confiance envers les utilisateurs inconnus grace à des recommandations de confiance des utilisateurs connus. Par exemple, Bob peut vouloir se fier à l'utilisateur inconnu Carol quand il reçoit la recommandation de son amie Alice que la fiabilité de Carol est 0.8 sur l'intervalle [0,1].Dans cet article nous traitons le problème suivant : quand une valeur de confiance est recommandée par un utilisateur à un autre, elle peut perdre son sens réel en raison de la subjectivité. Bob peut considérer 0.8 comme une très haute valeur de confiance mais il est possible qu'Alice ait perçu cette même valeur comme seulement une valeur moyenne. Nous présentons une solution permettant l'élimination de la subjectivité dans la recommandation de confiance. Dans un web de confiance basé sur un graphe aléatoire, nous avons remarqué que notre méthode donne de meilleurs résultats jusqu'à 95% du temps