![](/images/graphics-bg.png)
Eliminating the Effect of Rating Bias on Reputation Systems
المؤلفون المشاركون
Wu, Leilei
Ren, Zhuoming
Ren, Xiao-Long
Zhang, Jianlin
Lü, Linyuan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The ongoing rapid development of the e-commercial and interest-base websites makes it more pressing to evaluate objects’ accurate quality before recommendation.
The objects’ quality is often calculated based on their historical information, such as selected records or rating scores.
Usually high quality products obtain higher average ratings than low quality products regardless of rating biases or errors.
However, many empirical cases demonstrate that consumers may be misled by rating scores added by unreliable users or deliberate tampering.
In this case, users’ reputation, that is, the ability to rate trustily and precisely, makes a big difference during the evaluation process.
Thus, one of the main challenges in designing reputation systems is eliminating the effects of users’ rating bias.
To give an objective evaluation of each user’s reputation and uncover an object’s intrinsic quality, we propose an iterative balance (IB) method to correct users’ rating biases.
Experiments on two datasets show that the IB method is a highly self-consistent and robust algorithm and it can accurately quantify movies’ actual quality and users’ stability of rating.
Compared with existing methods, the IB method has higher ability to find the “dark horses,” that is, not so popular yet good movies, in the Academy Awards.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Leilei& Ren, Zhuoming& Ren, Xiao-Long& Zhang, Jianlin& Lü, Linyuan. 2018. Eliminating the Effect of Rating Bias on Reputation Systems. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134078
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Leilei…[et al.]. Eliminating the Effect of Rating Bias on Reputation Systems. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134078
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Leilei& Ren, Zhuoming& Ren, Xiao-Long& Zhang, Jianlin& Lü, Linyuan. Eliminating the Effect of Rating Bias on Reputation Systems. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134078
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134078
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)