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1.
本文提出了一种新的P2P网络信任模型——层次化分布域信任模型HDRTM。该模型基于历史交互信息和信誉推荐,采用量化方法和合成规则方法得到的信任度对P2P网络中的节点信任进行评估,同时引入了惩罚调节因子、合成规则权重因子等加强了信任度的可靠性与真实性。对HDRTM的仿真证明能够有效抵制恶意节点,具有较好的安全性与信任性。 相似文献
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提出一种基于QoS的信任增强服务选择方法。引入信任评估机制,一方面重视服务请求者自身的服务使用经验;另一方面根据历史反馈对用户进行分级,只有达到一定级别的用户才有资格进行服务推荐,从而保证推荐信任度的可靠性。根据服务实际调用情况计算出直接QoS预测值、综合直接信任度和推荐信任度,选择能满足实际需求的候选服务。实例分析表明该方法可行。 相似文献
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针对复杂网络环境不同网络交易的特点,提出了采用变权重云模型网络拓扑理论对网上交易信任度及信任度变化量化评估方法。首先构建了基于云模型的信任度评估模型的总体结构,研究标准信任云生成器网络拓扑算法,通过调整网络拓扑权重向量,提出使用标准信任云生成器系统迭代的信息相似度为定量评估参数,设置信任云信息点的响应的频率计数器从而有效降低迭代算法的运算成本,构建标准信任云逆向生成器对网上交易信息进行完整逆向跟踪评价体系。结合淘宝网真实数据进行实验仿真,仿真结果表明该算法能更真实定量地反映商家信任度,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,一定程度上完善了信任度评估机制。 相似文献
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引入多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
通过对电子商务网络交易中的云信任度数据的准确推荐算法设计,提高对商家的定量评估性能。传统的云信任数据推荐模型采用单自由度协商模型,主观性较大,推荐效果不好。在云计算环境下,提出一种基于多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法。利用了正向和逆向云发生器进行定性与定量概念的相互转换。构建多主体协商频率分析模型,采用信任属性云逆向生成器生成信任属性云,对属性云进行综合评定得到综合属性云,同时运用相似度计算原理给出信任度评定等级。采用方差作为标准测度函数,计算信任云权重,实现商家云信任数据推荐算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行多主体协商,得到的电子商务商家的云信任数据推荐的收敛性较好,对商家的信任评价准确,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,更加完善了信任度评估机制。 相似文献
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网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统,主观性较大,协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法,设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法,构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本,避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态,提高抗干扰性能。实验结果表明,算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少,推荐可靠性优于传统方法。 相似文献
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由于网络用户数据呈现渐进性非线性特征分离,导致对网络用户的信任度评价控制不准,无法有效实现对用户的准确推荐。提出一种基于Lyapunov协同权重控制的电子商务用户信任度评价渐进控制模型,将未知扰动和语义建模误差转化为满足给定信任评价的约束矩阵,完成用户信任网络控制器设计,采用Lyapunov指数系统感知策略,对用户信任权重值进行自适应调整,构建用户推荐模型构建与网络信任度控制模型,设计用户信任权重值协同感知算法,基于Lyapunov协同权重的电子商务用户信任度评价渐进控制模型改进设计。实验结果表明,该算法实现电子商务用户信任度渐进控制,控制精度较高,地域的分布特性也更加均衡,真实反映电子商务用户信任度评价的动态性、自适应性和稳健性特征,展示了较好的应用性能。 相似文献
8.
由于网络用户数据呈现稀疏状导致对用户信任值评价控制不准确,难以实现有效推荐。传统方法中使用语义Web结合协同过滤方法进行用户信任网络控制,在协同过滤中由于冷启动和不确定时延导致相似用户发现较为困难。提出一种基于Lyapunov稳定性理论的用户信任度评价渐进控制算法,完成用户信任网络控制器设计,并进行用户推荐模型构建,实现对用户信任度的准确评价。仿真实验表明,使用该算法和模型进行网络交易用户信任评价,能解决评价系统中存在的不确定误差、干扰和时滞等问题,用户推荐模型鲁棒性好。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
通过对电子商务的物流信任度渐进控制模型设计,进行网络实体对象的信任度评级,提高对商家的定量评估性能。传统的电子物流信任度控制模型采用自相关函数分析的模型设计方法,由于自相关特征分析的主观性较大,评价效果不好。提出一种基于互相关准则的电子物流信任度渐进控制模型。首先构建电子物流的资源数据库结构模型,构建用户信任评估机制与网络控制模型。采用DOI(Degree of Interest)互相关准则描述用户对资源的信任度评价,基于互相关准则,两个用户共同作出对彼此信任值模型的归一化评价。仿真实验表明,采用该模型,对电子物流信任度具有较好的渐进控制性能,信任度评价准确,估计精度较高,实现了基于互相关准则的电子物流信任度渐进控制,提高对电子物流商家的监管能力。 相似文献
10.
采用当前方法控制高原地区的物流运输时,控制所用的时间较长,评价高原地区物流运输信任等级得到的结果与实际不符,存在控制效率低和信任评价精准度低的问题。提出基于偏差访问的高原地区物流运输信任渐进控制方法,对物流运输数据库中存在的数据做偏差修正处理,降低数据在数据库中的偏差,实现偏差访问;通过间接声誉和直接声誉两方面分析高原地区物流运输的信任问题,将激励因子变量引入物流运输信任的评价中,建立高原地区物流运输信任评价模型,在信任评价模型的基础上结合服务质量、运输规模效应、设施和库存控制策略等因素构建高原地区物流运输信任渐进控制模型,实现物流运输的信任渐进控制。实验结果表明,所提方法的控制效率高、评价结果精准度高。 相似文献
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基于人际信任理论将用户对推荐系统的信任过程划分为从初始信任到交互信任再到推荐信任的三个阶段。探讨了影响各阶段信任的关键影响因素,并构建了多阶段用户信任的综合模型,分析了平台的信任前因、个人的信任前因以及认知的信任前因对多阶段信任的影响,采用结构方程方法对模型进行了实证检验及分析。研究表明,用户对推荐系统的初始信任主要受信任倾向、正规性和口碑的影响,交互信任主要受初始信任、感知有用性和感知易用性的影响,推荐信任主要受交互信任、感知有用性和感知可靠性的影响。最后,提出了对策建议以及未来研究的方向。 相似文献
12.
通过为PKI系统建立信任模型,可以更好地了解这一复杂信任体系中各实体间信任关系建立的过程.在现有模型的基础上,引入更加符合真实应用环境的谓词逻辑和信任参数,扩展了原有模型信任推导方法,并给出了新方法下的认证规则和信任规则.同时结合信任度概率模型,分析了各代表性PKI架构信任传递的过程,以及系统架构对实体间信任度的影响.分析的结果对于构建真实应用环境下的PKI系统有一定指导意义. 相似文献
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针对C2C电子商务领域普遍存在的信任问题,在分析C2C电子商务网站商家的信任影响因素基础上,构建了一个完善的C2C电子商务信任模型。该模型融入了商家信任的各个影响因素,因而能较好地反映商家的信任度,进而为消费者的理性购物提供参考与指引。 相似文献
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[目的/意义]随着MOOCs迅猛发展和普及,如何利用智能推荐技术为学习者从海量的MOOC中"寻找最佳课程"成为MOOC发展中需要解决的重要课题。[方法/过程]基于自我知觉理论和学习行为投入框架,充分利用学习行为日志和评分数据挖掘学习者之间的隐式信任关系,并通过信任传播建立MOOC社区信任网络,从而构建动态结合兴趣和隐式信任感知的混合推荐方法。为解决数据稀疏问题,提出基于信任的联合概率矩阵分解模型(TA-PMF),将课程评分矩阵、信任关系矩阵的分解相结合来挖掘用户及课程潜在特征,进而实现评分预测。[结果/结论]真实数据集测试结果表明,与显性评分值相比,学习行为投入信息对信任度构建贡献权重达到0.7;TA-PMF方法对MOOC推荐具有较好的适用性,且能在一定程度上缓解冷启动问题。 相似文献
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在移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)中,以监听下一跳节点的行为建立的经验来对节点进行信任度评估,可以在保持MANET无需外部设各的特殊情况下,识别恶意行为,阻止恶意节点对网络的危害.本文分析了信任模型对三种主要恶意行为的处理和它的缺陷,提出了一些对信任模型的改进思路. 相似文献
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灰色理论与传统模型在信任管理中的区别 总被引：1，自引：0，他引：1
随着互联网的发展,网络购物深受人们的喜爱,可是网上欺诈越来越多,信任问题日益成为一个引人注目的话题,因此,信任评估成为网络安全研究的焦点。传统的信任模型有缺点,影响了信任评价结果的客观性和可信性,本文提出以灰色理论为基础的信任模型。 相似文献
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【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任
性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。
【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,
以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景
兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法和其
它两种算法进行比较,实验结果表明：本模型具有较高的推荐准确率,可有效地解决移动商务环境下的个性化推
荐问题。 相似文献
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通过分析网格资源访问过程中信任管理问题,借鉴人类社会的信任关系,考虑主观信任的模糊性、复杂性和不确定性等因素,通过对网格资源需求的多方面考虑,引入服务属性概念,提出一种基于多服务属性的网格信誉资源选择模型.服务请求者根据自身喜好对各服务属性进行模糊综合评判,选择交易对象.交易结束后,服务请求者根据服务质量判断服务提供者是否可信,并进行信任度更新.仿真实验表明,该模型能较好地抵御恶意实体的攻击,提高资源选择成功率. 相似文献