發(fā)布時間：2017-07-07 11:15

  本文關(guān)鍵詞：基于相似度和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的電子商務(wù)信任技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 私有信任度 公有信任度 時間窗口 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 路徑深度

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和逐漸開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,使得以電子交易方式進(jìn)行的活動和相關(guān)服務(wù)也得到了飛速的發(fā)展,給人們的生活帶來了極大的便利。但電子商務(wù)的快速發(fā)展也逐漸呈現(xiàn)出了一些弊端,例如商品描述與實際不符,物流速度不匹配,惡意買家或賣家等等,但這些都?xì)w結(jié)為電子商務(wù)中的信任機制問題,它已經(jīng)成為制約電子商務(wù)發(fā)展的最大障礙。為了解決這一問題,國內(nèi)外學(xué)者做著不懈的努力,提出了多種信任模型,主要圍繞如何建立安全、有效、科學(xué)的交易決策機制,以確保消費者得到最大的利益保護。本文針對電子商務(wù)信任模型,主要做了以下工作和研究:(1)分析了國內(nèi)外電子商務(wù)信任模型的研究現(xiàn)狀,對相關(guān)概念進(jìn)行了定義,并簡要描述了幾種經(jīng)典的電子商務(wù)信任模型。(2)提出了一種基于買家相似度和交易服務(wù)的信任模型。引入了賣家私有信任度和賣家公有信任度的概念。首先,基于買家評價相似度選取可信推薦者加入到可信推薦者列表當(dāng)中;然后,通過可信推薦者列表中的可信推薦者計算賣家私有信任度和賣家公有信任度;最后,求出賣家的綜合信任度并結(jié)合商品期望價值函數(shù)選取最終的交易賣家。經(jīng)過實例分析和仿真實驗證明,本模型在選擇可信推薦者方面具有較強的準(zhǔn)確性,使得在選取交易賣家時準(zhǔn)確率更高,另外,由于對推薦者進(jìn)行了篩選,所以具有較強的抗攻擊性。(3)提出了一種基于信任網(wǎng)絡(luò)情境下的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與信任值計算模型。首先,提出了3條網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化規(guī)則,對復(fù)雜的信任網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化;然后,在原有推薦路徑算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于路徑深度的信任值計算方法,并從單路徑推薦和獨立并行多路徑推薦方面進(jìn)行了計算;最后,對多路徑推薦信任值進(jìn)行聚合,得出源節(jié)點對目標(biāo)節(jié)點的最終信任度。實例分析與仿真實驗證明,本模型在計算多路徑推薦信任值聚合方面具有較好的優(yōu)勢,使得源節(jié)點對目標(biāo)節(jié)點信任度計算方面具有更高的準(zhǔn)確性。另外,由于對信任網(wǎng)絡(luò)提前進(jìn)行了優(yōu)化,因此有效地降低了時間復(fù)雜度,并且在抵抗惡意用戶節(jié)點方面也表現(xiàn)出優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：私有信任度 公有信任度 時間窗口 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 路徑深度
【學(xué)位授予單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究的背景與意義11-13
• 1.1.1 研究的背景11-13
• 1.1.2 研究的意義13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 信任模型存在的問題15-16
• 1.4 本文的研究內(nèi)容與創(chuàng)新點16-18
• 1.4.1 研究內(nèi)容16-17
• 1.4.2 本文創(chuàng)新點17-18
• 1.5 論文內(nèi)容組織安排18
• 1.6 本章小結(jié)18-19
• 第2章 電子商務(wù)信任模型概述19-29
• 2.1 電子商務(wù)特點19-20
• 2.2 信任概述20-22
• 2.2.1 信任的定義20
• 2.2.2 信任的特點20-21
• 2.2.3 信任的分類21-22
• 2.3 信任模型的研究現(xiàn)狀22-27
• 2.3.1 TRAVOS模型23-24
• 2.3.2 J?sang信任度評估模型24-25
• 2.3.3 FIRE模型25-26
• 2.3.4 基于博弈理論的信任模型26-27
• 2.4 現(xiàn)有信任模型的弊端27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于買家相似度及交易服務(wù)的模型29-50
• 3.1 模型概述29-30
• 3.2 模型框架30-31
• 3.3 基于評價相似度的可信推薦者列表生成算法31-33
• 3.4 賣家綜合信任度算法33-38
• 3.4.1 賣家私有信任度34
• 3.4.2 賣家公有信任度34-37
• 3.4.3 賣家綜合信任度37-38
• 3.5 實例分析及仿真實驗38-48
• 3.5.1 實例分析39-43
• 3.5.2 模型比較43-45
• 3.5.3 實驗仿真45-48
• 3.6 本章小結(jié)48-50
• 第4章 信任網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與信任值計算模型50-63
• 4.1 直接信任計算50-52
• 4.2 信任網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)52-53
• 4.3 信任網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化53-56
• 4.4 基于路徑深度的信任值計算56-59
• 4.5 模型實例與仿真59-62
• 4.5.1 模型實例59-60
• 4.5.2 實驗仿真60-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63
• 5.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間論文發(fā)表及科研情況68-69
• 致謝69

【相似文獻(xiàn)】

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