Politiques de bandits manchots et crédibilité dans les systèmes de réputation

摘要

La robustesse des systèmes de réputation face aux manipulations a été largement étudiée. Cependant, les études portant sur l'utilisation des valeurs de réputation sont, elles, beaucoup plus rares. Dans cet article, nous proposons un modèle générique de système d'échange de services combinant système de réputation et bandits manchots. Nous étudions dans un premier temps l'effet des politiques de sélection des bandits manchots lorsque ces dernières sont utilisées sur les valeurs de réputation. Dans un second temps, nous définissons une mesure de crédibilité fondée sur la divergence de Kullback-Leibler afin de détecter et filtrer les faux témoignages. Cette mesure de crédibilité permet alors de définir des fonctions de filtrage pouvant être ajoutées à une fonction de réputation quelconque pour en accroître la robustesse.%Reputation systems robustness against manipulations has been widely studied. However, the studies of how to use the reputation values computed by those systems are rare. We propose an abstract model of service sharing system using a bandit-based reputation system. Firstly, we study how multi-armed bandit selection policies can be used in reputation system and their impact on robustness. Secondly, we propose a credibility measure based on Kullback-Leibler divergence to filter false feedbacks. This measure is used to define filtering function that can be added to any reputation function in order to increase its robustness.