Modeling trust using transactional, numerical units
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In large electronic marketplaces populated by buying and selling agents, repeated transactions between traders may be rare. This makes it difficult for buying agents to judge the reliability of selling agents, discouraging participation in the market. A variety of systems have been proposed to help traders to find trustworthy partners; however, most proposed systems suffer from multiple vulnerabilities that might be exploited by unscrupulous parties. In this paper, we propose a new model, wherein abstract units are used to represent trust in much the same way that units of money represent value. In a manner similar to money, 'trunits' flow during transactions. A trader's trunit balance determines if they are trustworthy for a given transaction. Faithful execution of a transaction results in a larger trunit balance, permitting the trader to engage in more transactions in the future---a built-in economic incentive for honesty. We demonstrate that for a wide range of realistic market parameters, the Trunits mechanism ensures that honest sellers profit more than dishonest sellers. We also discuss how intrinsic properties of our model make it secure from many of the attacks to which other systems are vulnerable. In summary, we present our Trunits model as the basis for modeling trust in electronic marketplaces, useful as buying agents develop algorithms to intelligently choose trustworthy sellers for their business partners.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle