6、复杂面向服务系统中动态信任的建模与挖掘

复杂面向服务系统中动态信任的建模与挖掘

1. 模糊关系与推理

首先，我们引入两个特征空间 $X_A$ 和 $X_B$，它们分别由隶属函数 $\mu_A$ 和 $\mu_B$ 描述。模糊关系 $\mu_R(x_A, x_B): X_A \times X_B \to [0, 1]$ 用于描述集合 $X$，它为笛卡尔积 $X_A \times X_B$ 中的每个元素 $(x_A, x_B)$ 赋予一个 $[0, 1]$ 区间内的隶属度。

模糊关系由规则库定义，每条规则形如：

IF p THEN c

这里的 $p$ 是前提条件，$c$ 是结论。

在进行近似推理时，需要定义一些模糊运算符：
- OR 运算 ：$A \text{ OR } B \equiv A \cup B \equiv \mu(x) = \max(\mu_A(x), \mu_B(x))$，其中 $x \in X$。
- AND 运算 ：$A \text{ AND } B \equiv A \cap B \equiv \mu(x) = \min(\mu_A(x), \mu_B(x))$，其中 $x \in X$。
- NOT 运算 ：$\text{NOT} A \equiv \mu(x) = 1 - \mu_A(x)$，其中 $x \in X$。

解模糊化操作是从推理得到的模糊集合 $X$ 中确定一个离散（精确）值 $x_s$。常见的方法是