網(wǎng)上拍賣具有匿名性、動態(tài)性、隨機性的特點,交易方僅通過虛擬網(wǎng)絡(luò)來交換信息,缺乏信任基礎(chǔ),可能導(dǎo)致交易存在較大的風(fēng)險。本文提出了一種新的網(wǎng)上拍賣信任機制,它基于已提出的信任機制,完善信任影響因素,添加了交易金額、交易時間、評價可信度因素,并融入了獎懲機制。通過本文提出的基于聲譽的網(wǎng)上拍賣信任機制可以獲得商家信任度,用戶根據(jù)商家信任度高低選擇與商家是否進行交易。本文選取現(xiàn)有的信任模型作為仿真對比,驗證了本文信任機制可以有效預(yù)防共謀等惡意行為。與此同時,網(wǎng)絡(luò)信息繁多,一些網(wǎng)絡(luò)用戶常常被復(fù)雜冗余的信息所困擾。而基于信任管理下的網(wǎng)上拍賣系統(tǒng)它能夠為用戶提供個性化的推薦服務(wù)。其中,協(xié)同過濾推薦是最流行的一種推薦技術(shù)。但是,傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦具有冷啟動,數(shù)據(jù)稀疏,擴展性以及托攻擊的弊端。本文對現(xiàn)有協(xié)同過濾推薦算法進行改進,實現(xiàn)了一個結(jié)合信任的協(xié)同過濾的推薦。結(jié)合信任的協(xié)同過濾推薦算法,首先需要建立競價用戶的項目評分矩陣,然后將相似度與信任度結(jié)合來尋找用戶最近鄰,為用戶未評分項目實現(xiàn)預(yù)測評分,再根據(jù)預(yù)測評分高低為用戶提供精準(zhǔn)推薦。最后,本文通過計算MAE值對結(jié)合信任的協(xié)同過濾推薦算法準(zhǔn)確度進行衡量。
【學(xué)位單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TP391.3
【部分圖文】：

4結(jié)合信任的協(xié)同過濾推薦31圖4-2結(jié)合信任的協(xié)同過濾推薦流程Figure4-2Collaborativefilteringrecommendationprocesscombiningtrust4.5信任度計算（TrustCalculation）拍賣中，參與競價的用戶都可以對項目進行評分，這個評分來自競價用戶對商品的喜好度，而不再僅僅是競拍成功者可以對項目進行反饋評分。這在一定程度上解決了數(shù)據(jù)稀疏問題。用戶間信任分為直接與間接信任。直接信任[58]通過兩用戶共同評分項目表現(xiàn)信任關(guān)系如圖4-3。間接信任通過信任傳遞表現(xiàn)信任關(guān)系如圖4-4。圖4-3直接信任關(guān)系Figure4-3Directtrustrelationship系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫推薦器組件相似度推薦系數(shù)選擇鄰居用戶生成推薦用戶接口推薦結(jié)果信任度用戶

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文32圖4-4間接信任關(guān)系Figure4-4Indirecttrustrelationship4.5.1直接信任度計算①初始直接信任度拍賣中，兩用戶交互次數(shù)越多，代表他們之間信任度越高。因此可以得到初始直接信任度：(,)=()（4.4）(,)是初始信任度。是用戶u,v已經(jīng)交互的次數(shù)。閾值D表示兩個完全互相信任的用戶最少交互次數(shù)。②調(diào)節(jié)后直接信任度拍賣中，兩用戶對商品喜好度評分的不同會影響信任度。(,,)={1,|,,|≤0,|,,|>（4.5）一次拍賣競價中，若兩個參與競價的用戶對商品喜好度評分之差小于等于，則認(rèn)為這次交互成功（success+1）反之失敗（failure+1）。實際上，信任隨成功交互次數(shù)增加而增大，隨失敗交互次數(shù)增加而減校交互中，雙方用戶會隨時對信任度進行調(diào)整。調(diào)節(jié)后直接信任度如下：(,)′=(,)+（4.6）③最終直接信任度系統(tǒng)應(yīng)該區(qū)分用戶對項目的興趣程度。在上述公式4.6中，成功或者失敗交互在計算中分配權(quán)重是相同的。事實上，用戶對項目感興趣程度對于提升信任度多少是有差異的。不同成功交互產(chǎn)生的積極影響不同。不同失敗交互產(chǎn)生的消極影響也不同。我們依據(jù)項目喜好度為項目分配不同權(quán)重，得到最終信任度如下：

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文385信任管理在網(wǎng)上拍賣中的應(yīng)用5ApplicationofTrustManagementinOnlineAuction5.1算法應(yīng)用（ApplicationofAlgorithm）信任管理在系統(tǒng)的實際應(yīng)用之一就是給用戶以合理可信并且符合用戶需求的推薦。系統(tǒng)中對該算法思想加入的主體代碼截圖如下：5.1.1計算用戶最近鄰圖5-1尋找最近鄰代碼Figure5-1Findnearestneighborcode圖5-1給出了結(jié)合信任的協(xié)同過濾推薦算法尋找最近鄰集合的代碼。通過getUserSim()函數(shù)可以得到用戶間綜合相似度，這里的綜合相似度是指用戶信任度以及用戶相似度加權(quán)而得。再依據(jù)綜合相似度高低選出用戶最近鄰集合。5.1.2預(yù)測評分產(chǎn)生推薦
【參考文獻】

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本文編號：2891494