發(fā)布時(shí)間：2017-04-16 16:06

  本文關(guān)鍵詞：基于推薦的抗攻擊電子商務(wù)信譽(yù)機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子商務(wù)市場(chǎng)的日益繁榮，商家以次充好、以假作真的情況也日益增多，電子商務(wù)信譽(yù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的不完善正漸漸成為制約電子商務(wù)發(fā)展的重要因素，而當(dāng)前在線(xiàn)信譽(yù)系統(tǒng)使用的累加模型、均值模型已不能很好地抵御對(duì)信譽(yù)系統(tǒng)的攻擊，刷信譽(yù)、惡意勒索商家等違法違規(guī)行為屢禁不止。針對(duì)上述問(wèn)題，論文分析了電子商務(wù)信譽(yù)系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展方向，借鑒成熟的P2P信譽(yù)模型，對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下的信譽(yù)機(jī)制進(jìn)行了研究，，提出了一種基于推薦的抗攻擊的集中式信譽(yù)模型。論文主要完成了以下幾個(gè)方面的工作： ①研究了現(xiàn)有的信譽(yù)模型，分析了各種模型的信譽(yù)值計(jì)算方法，掌握了它們?cè)u(píng)估信任的思路，總結(jié)了影響信譽(yù)值計(jì)算的各項(xiàng)因素，以及對(duì)信譽(yù)模型的攻擊和抵御的方法。為論文提出新的信譽(yù)模型奠定了方法基礎(chǔ)。 ②分析了電子商務(wù)在線(xiàn)信譽(yù)系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，以及電子商務(wù)環(huán)境下信譽(yù)系統(tǒng)的發(fā)展方向，為論文提出新的信譽(yù)模型奠定了方向基礎(chǔ)。 ③提出了基于推薦的信譽(yù)模型，引入了基于遺忘曲線(xiàn)的時(shí)間衰減函數(shù)、消費(fèi)行為相似度、動(dòng)態(tài)直接信任值置信度等新的概念，綜合考慮了時(shí)間影響因子、推薦信任因子、交易次數(shù)、交易滿(mǎn)意程度等影響信任評(píng)估的因素，還在模型中加入一個(gè)消費(fèi)者間初始信任常量，解決了信譽(yù)系統(tǒng)冷啟動(dòng)的問(wèn)題。論文使用真實(shí)的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了信譽(yù)模型的有效性以及對(duì)漂白攻擊、惡意詆毀攻擊和自我提升攻擊的抵御能力，證明了該模型比現(xiàn)有電子商務(wù)信譽(yù)模型更有優(yōu)勢(shì)。 ④對(duì)提出的基于推薦的信譽(yù)模型進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)，設(shè)計(jì)了正常買(mǎi)家用戶(hù)產(chǎn)生的不一致反饋的檢測(cè)與處理機(jī)制。對(duì)定性的文本評(píng)論的情感極性進(jìn)行量化處理，計(jì)算評(píng)論與評(píng)分間的差異值，如果差異值不為零，則該評(píng)價(jià)即為不一致反饋。然后將該差異值作為定量評(píng)分的偏移值，形成更準(zhǔn)確的交易滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)值，削弱正常買(mǎi)家用戶(hù)產(chǎn)生的不一致反饋對(duì)商品信譽(yù)的影響。實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)方向的可行性和改進(jìn)后模型的有效性。 最后，在總結(jié)全文工作的基礎(chǔ)上，提出了進(jìn)一步研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：信譽(yù)模型 時(shí)間衰減函數(shù) 消費(fèi)行為相似度 不一致反饋
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP309;TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 引言8
• 1.2 研究背景與意義8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)12
• 1.6 本章小結(jié)12-13
• 2 研究基礎(chǔ)13-24
• 2.1 信譽(yù)系統(tǒng)13-16
• 2.1.1 信譽(yù)機(jī)制相關(guān)概念13-15
• 2.1.2 影響信譽(yù)值計(jì)算的因素15
• 2.1.3 針對(duì)信譽(yù)系統(tǒng)的攻擊以及防護(hù)方法15-16
• 2.2 現(xiàn)有信譽(yù)模型概述16-20
• 2.2.1 集中式信譽(yù)模型17-18
• 2.2.2 分布式信譽(yù)模型18
• 2.2.3 全局式信譽(yù)模型18-19
• 2.2.4 局部式信譽(yù)模型19-20
• 2.2.5 其他信譽(yù)模型20
• 2.3 電子商務(wù)信譽(yù)系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀20-22
• 2.4 電子商務(wù)信譽(yù)系統(tǒng)的發(fā)展方向22-23
• 2.5 本章小節(jié)23-24
• 3 基于推薦的信譽(yù)模型24-44
• 3.1 本文模型的基本假定24-26
• 3.2 信譽(yù)值生成算法26-34
• 3.2.1 直接信任度26-29
• 3.2.2 推薦信任度29-31
• 3.2.3 綜合信任度31-32
• 3.2.4 具體求解算法32-34
• 3.3 信譽(yù)值的存儲(chǔ)34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)34-43
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)34-36
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)界面展示36-37
• 3.4.3 有效性分析實(shí)驗(yàn)37-38
• 3.4.4 抵御漂白攻擊實(shí)驗(yàn)38-40
• 3.4.5 抵御惡意詆毀攻擊實(shí)驗(yàn)40-42
• 3.4.6 抵御自我提升攻擊實(shí)驗(yàn)42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 對(duì)信譽(yù)模型的進(jìn)一步改進(jìn)44-54
• 4.1 改進(jìn)方向44-45
• 4.2 評(píng)分與評(píng)論不一致反饋的檢測(cè)與處理機(jī)制45-50
• 4.2.1 不一致反饋的檢測(cè)46-49
• 4.2.2 不一致反饋的處理49-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)50-53
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)界面展示50-51
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 5 總結(jié)與展望54-55
• 5.1 本文工作總結(jié)54
• 5.2 下一步研究工作展望54-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 附錄60
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄60
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目60

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于推薦的抗攻擊電子商務(wù)信譽(yù)機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：311159