電子市場では，店舗の総合評価を表すために，レビュワーから付与されたレーティングを集計する中央型評判システムが採用されている．評判システムが算出する値はユーザの意思決定を支援する重要な指標であり，店舗評価を意図的に操作する評判攻撃を適切に排除する防御戦略が提案されている．Wangらが提案しているImpression Based Strategy（IBS）は，レビュワーに対して「印象」という概念を導入し，これに基づいたレビュワー分類を行うことで評判攻撃に対して頑健な店舗評価の推定を可能にしている．一方で，2020年頃には新たな評判攻撃として「賄賂操作」が報告されるようになった．賄賂操作は，店舗が取引を行ったユーザに対して金券などの賄賂取引を持ち掛け，見返りとして高評価を付与してもらう評判操作の一種である．本研究では，中華料理店過程を利用した模擬市場を作成し，IBSが賄賂操作に対して脆弱性を持つ市場状況の調査および改善箇所を検討する．
