一种环境敏感的可信模型

摘要

在选择网络中介服务的时候,信任和信誉系统的重要性越来越明显,信任和信誉系统的商业应用也越来越普级。可信模型作为各类信任和信誉系统的核心其基本理念是在某次交易结束以后,让参与者为对方在交易中的表现进行评判,然后用确定的评判生成信任和信誉的等级(可信值),这个等级(可信值)可以帮助其它参与者决定是否与被评测者发生交易行为。目前,此领域内的研究者把主要精力放在如何将参与者的评价和评分科学有效的聚合成可信值,而对交易中的环境因素对交易行为的影响关注得不够,事实上环境对行为的影响力是巨大的,可信模型进行可信评估时应该将环境因素考虑在内。
　　本文提出了一种引入环境信息的可信评估模型。本模型首先通过引入倾向度的概念来刻画被评估实体在不同环境下表现出的不同行为倾向,进而提取出实体在不同环境下的行为模式。其次将实体行为模式中的各环境属性进行有效组合,生成衍生属性,行为模式扩展为扩展行为模式,以扩展模式来匹配交易环境,从而找出有特殊倾向性的实体,准确定位最能适应当前交易环境的实体,提高模型应对客户复杂需求的能力。最后将与环境匹配成功的行为模式的倾向度与实体的一般可信值混调成环境敏感可信值。仿真实验证明,本模型能大幅度的提高用户的平均效率,具有良好的可用性。

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第1章 绪 论

1.1 选题背景和研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容、创新点及组织结构

1.4 本章小结

第2章 信任的相关理论

2.1 基本概念

2.2 信誉与信任系统

2.3 信誉计算引擎

2.4 CF可信模型

2.5 本章小结

第3章 环境敏感可信模型的构建

3.1 模型构建背景

3.2 模型结构

3.3 模型的构建

3.4 本章小结

第4章 基于Repast的仿真实验

4.1 仿真环境

4.2 用户平均效率比较

4.3 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 研究总结

5.2 研究局限

5.3 展望

5.4 本章小结

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间科研及发表论文情况