論文の概要: TriAlignXA: An Explainable Trilemma Alignment Framework for Trustworthy Agri-product Grading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01990v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 13:13:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.13882
• Title: TriAlignXA: An Explainable Trilemma Alignment Framework for Trustworthy Agri-product Grading
• Title（参考訳）: TriAlignXA: 信頼できるアグリプロダクトグレーディングのための説明可能なトリレンマアライメントフレームワーク
• Authors: Jianfei Xie, Ziyang Li,
• Abstract要約: 本稿では,消費者信頼の「デュアルソース検証」を通じて「トラストピラミッド」モデルを構築する。 この研究は、生物学的特徴、時間軸、経済性を含む、農産物の品位付けにおける「不可能な三角形」を明らかにした。 この研究は、理論から実践まで、信頼できるオンライン農産物エコシステムを構築するための包括的な支援を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.243181562664802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 'trust deficit' in online fruit and vegetable e-commerce stems from the inability of digital transactions to provide direct sensory perception of product quality. This paper constructs a 'Trust Pyramid' model through 'dual-source verification' of consumer trust. Experiments confirm that quality is the cornerstone of trust. The study reveals an 'impossible triangle' in agricultural product grading, comprising biological characteristics, timeliness, and economic viability, highlighting the limitations of traditional absolute grading standards. To quantitatively assess this trade-off, we propose the 'Triangular Trust Index' (TTI). We redefine the role of algorithms from 'decision-makers' to 'providers of transparent decision-making bases', designing the explainable AI framework--TriAlignXA. This framework supports trustworthy online transactions within agricultural constraints through multi-objective optimization. Its core relies on three engines: the Bio-Adaptive Engine for granular quality description; the Timeliness Optimization Engine for processing efficiency; and the Economic Optimization Engine for cost control. Additionally, the "Pre-Mapping Mechanism" encodes process data into QR codes, transparently conveying quality information. Experiments on grading tasks demonstrate significantly higher accuracy than baseline models. Empirical evidence and theoretical analysis verify the framework's balancing capability in addressing the "impossible triangle". This research provides comprehensive support--from theory to practice--for building a trustworthy online produce ecosystem, establishing a critical pathway from algorithmic decision-making to consumer trust.
• Abstract（参考訳）: オンライン果物や野菜の電子商取引における「トラスト欠陥」は、デジタル取引が商品の品質を直接知覚することができないことに起因する。 本稿では,消費者信頼の「デュアルソース検証」を通じて「トラストピラミッド」モデルを構築する。 実験によって、品質が信頼の基盤であることが確認されます。 この研究は、生物学的特徴、タイムライン、経済性などを含む農産物のグレーティングにおける「不可能な三角形」を明らかにし、伝統的な絶対的なグレーティング標準の限界を強調している。 このトレードオフを定量的に評価するために,我々はTriangular Trust Index(TTI)を提案する。 我々は、AIフレームワークTriAlignXAを設計し、アルゴリズムの役割を「意思決定者」から「透明な意思決定ベースの提案者」に再定義する。 このフレームワークは、多目的最適化を通じて農業制約内で信頼できるオンライントランザクションをサポートする。 その中核は3つのエンジンに依存している: 微粒な品質記述のためのBio-Adaptive Engine、処理効率のためのTimeliness Optimization Engine、コスト管理のためのEconomic Optimization Engineである。 さらに、"Pre-Mapping Mechanism"は、プロセスデータをQRコードにエンコードし、品質情報を透過的に伝達する。 グルーピングタスクの実験は、ベースラインモデルよりもかなり高い精度を示している。 実証的なエビデンスと理論的分析は、フレームワークが「不可能な三角形」に対処する際のバランス能力を検証する。 本研究は,信頼性の高いオンライン生産エコシステムを構築するための理論から実践まで,包括的な支援を提供し,アルゴリズム決定から消費者信頼への重要な経路を確立する。

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