网络拍卖中综合信任模型的研究

针对网络拍卖中用户信任评估存在的诸多问题,提出一种综合性信任模型.该模型根据网络拍卖者的不同参与方式,将拍卖参与者划分为投标者、招标者和第三方机构/拍卖网站,综合考察影响三类参与者信任度评估的因素,如近期信誉度、时间权重、行为分析等,单独计算不同类型参与者的信任度.由于模型分角色考察参与者的信任度,降低了信任评估中干扰因素的影响,提高了该信任度计算的准确性、有效性和健全性.     

开放式网络信任计算中多影响因子的分析

信任模型是解决开放式网络环境中信任问题的有效方式,信任度量是可信管理中亟待解决的关键问题。根据信任模型设计原则,针对信任计算中动态适应能力和信任有效聚合不足等问题,在提出的信任计算模型中引入奖惩因子、推荐实体的评价可信度和平衡权重等多影响因子来提高信任的可靠程度和精度,并给出了各影响因子的设计。最后,通过Matlab软件仿真实现了奖惩函数和平衡权重的选取分析。仿真实验结果表明,该信任计算模型有较好的聚合速度。     

一种新的分布式网络环境信任评估模型

针对分布式网络中缺乏权威机构导致网络中的实体缺乏足够的全局信息,使实体的信任度难以评估的问题. 综合考虑具有全局性与客观性的声誉值及具有局部性与主观性的信任值,提出一种新的基于声誉计算规则、信任推荐规则、声誉加权规则及信任计算规则的4规则信任评估模型. 通过模拟实验将该信任模型与抗攻击信任度模型的安全性进行了比较. 仿真实验表明,该信任模型在安全性问题上较已有模型有一定的改进.     

基于时间帧的网上交易动态信用评估模型

针对现有的网上交易信用评估系统对用户行为改变的动态适应能力和对用户弄虚作假的鉴别能力支持不足,提出一个基于时间帧的动态信用评估模型.模型考虑了时间因素对信任评价计算结果的影响,引入评价可信度、近期信任、长期信任和累积负信任4个参数来计算可信度.实际应用表明基于时间帧的动态信用评估模型,可有效减小短时间内虚假交易对最终信任评价结果的不良影响.     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

一种P2P网络分布式多粒度信任模型

鉴于集中式信任机制不适合于P2P网络,提出了一种分布式多粒度信任模型.该模型从文件质量、下载速度、文件类型和文件大小等多个角度评价服务节点的服务能力,并分别计算信任度.相比整体信任度,多粒度信任度可以提供更精确的信任信息,提高了系统实用性.该模型根据历史评价信息计算多粒度信任度,计算简便,没有迭代运算的不收敛问题.计算机仿真证明了该模型的优点.     

基于代理的网格用户信任模型

针对传统网格计算的信任管理模型中存在的诸如网格服务提供者(GSP)难以有效评估和管理数量庞大的用户的信任度,难以抵御whitewashing攻击保障自身安全等问题,一个基于代理的网格用户信任模型被提出以解决上述问题.模型由自治域的用户信任代理(UTA)管理域内用户的信任度,GSP则判断UTA的评估结果.实验表明该模型符...     

基于云模型的网格用户主观信任管理模型

传统网格计算的信任管理模型中,网格服务提供者(GSP)难以有效评估和管理数量庞大的用户的信任度,且难以抵御Whitewash攻击并保障自身安全.为此,文中提出一种基于云模型的网格用户主观信任管理模型.该模型由自治域信任代理(UTA)管理域内用户的信任度,GSP则利用云模型评估UTA.实验结果表明,该模型符合网格架构的结...     

P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型

综合信任管理和RBAC模型的优势,提出了一种P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型.该模型通过自动信任协商为用户分配普通角色,在陌生实体间建立动态信任关系,然后网络实时计算用户的信任值,大于信任度阈值的普通角色派生系列带有特权限集的临时角色,临时角色能够访问网络资源,从而实现了细粒度的动态授权策略.     

一种基于手机银行的多维信任等级评价模型研究

手机银行是通过移动通信平台、银行金融机构为手机用户提供移动金融支付服务.由于存在高认知风险以及使用手机银行的相关操作体验不佳,从而信任机制与信任模型就显得尤为迫切.论文首先构建了信任倾向的体系结构,然后建立了手机银行多维信任因素组合的客户直接信任度模型、金融业务信任度模型、信任偏离程度模型、客户信任惩罚值模型、客户最终的信任评价模型等相关模型,最后确定了多维信任的手机银行信任等级数据库.因此,手机银行的使用更加需要关注信任倾向和体验感,促进用户正常使用和信赖手机银行服务.     

B2C电子商务中信任评价机制研究

为了提高B2C电子商务交易的安全性及成功率,客观地反映客户对站点的信任度,提出了基于云模型的信任评价机制。从历史交易评价、站点品牌、商品价格、物流和服务等方面分析B2C电子商务中的信任影响因素,通过信任云的定义来实现信任定性描述与定量表示的统一,基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法以及信任云的相似度算法来建立信任评价模型。最后,通过计算结果结合主观推断实现了信任的决策。仿真实验分析验证了本方法的有效性及合理性。     

The influence and moderating effect of trust in streamers in a live streaming shopping environment

With its powerful real-time interaction and rich user experience, live streaming shopping has rapidly become consumers' new favorite. However, the frequent "rollover" incidents affecting the reputation of well-known streamers significantly reduce consumers' trust in the streamers. Academic research on trust in live streaming shopping has thus far mainly focused on purchase motivations. Few studies have focused on the factors influencing trust from the streamer's perspective, and they have ignored the moderating role of streamers and product factors, situational factors and individual characteristics of consumers. Therefore, this study introduces three new moderating variables – streamer-product matching, live streaming online reviews, and online shopping experience – to explore their moderating effects on streamers' reputation, popularity, and trust. The results show that streamers' reputation and popularity have a significant positive impact on trust in streamers, and streamer-product matching has a positive moderating effect on the relationship between streamers' reputation, streamers' popularity, and trust in streamers. Online reviews have a positive moderating effect on the relationship between streamers' popularity and trust, while online shopping experience has a positive moderating effect on the relationship between streamers' reputation and trust in streamers.     

基于改进的反向Vickrey拍卖的社交云资源分配模型

由于经济学涉及人类社会中持有不同目的个体间的资源分配与定价,提出了一种基于改进的反向Vickrey拍卖的社交云资源分配模型.首先,给出了标的描述和动态的信任计算方法,提出了候选资源提供者选择方法,并将其整合到反向Vickrey拍卖中,使参与拍卖的资源提供者不仅可以是资源消费者的好友,又可以是具有较高信誉的非好友.其次,为了提高资源提供者的资源利用率,将超额预订机制引入到反向Vickrey拍卖中,并提出了资源的分配和定价方法.仿真结果表明该模型可行且有效.     

移动电子商务中客户信任影响因素实证研究

通过问卷调查的方法收集样本,利用统计软件对数据进行分析,从多个维度和层次对移动终端客户信任影响因素进行研究,挖掘相关维度与客户信任之间的关系。研究结果表明,影响移动电子商务客户信任的主要因素有:商品和服务质量,店铺信誉度,买家评价,无线网络的普及性,应用软件的安全性和实用性,其中店铺和网站信誉对客户信任影响更显著,高信誉的店铺会提升网站的信誉;高信誉的网站会获得客户给予卖家的好评,为移动电子商务提高客户信任度提出合理建议。     

一种基于不同角色和反馈可信度的P2P信誉模型

针对已有的全局信誉模型,多数方案仅单独使用正面或负面否认信息构建实体的信誉值,且基本建立在信任度高的节点反馈也更可信的假设上,将节点的反馈质量等同于服务质量的问题,提出一种基于节点不同角色和反馈可信度的P2P全局信誉模型,并给出了模型的数学表述和实现方法。分析与仿真实验结果表明,该模型较已有的全局模型能有效防止恶意节点用诚信买掩盖恶意卖以及共谋欺骗等恶意行为,促进节点积极诚信参与网络活动,提高系统的安全性。     

点对点网络中核心节点结构的全局信任网络模型

针对点对点网络节点信任关系以及交易可能性较小的特点,阐述基于核心节点的点对点信任网络模型．该网络模型中的网络节点以公有度和私有信任度进行聚类,依靠节点可靠度针对核心节点和普通节点分情况讨论,并给予相关解决方案．仿真实验结果表明：该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的鲁棒性,同时在网络资源搜索时具有较低的评估计算量和通信开销．     

一种基于不同角色和反馈可信度的P2P信誉模型

针对已有的全局信誉模型,多数方案仅单独使用正面或负面否认信息构建实体的信誉值,且基本建立在信任度高的节点反馈也更可信的假设上,将节点的反馈质量等同于服务质量的问题,提出一种基于节点不同角色和反馈可信度的P2P全局信誉模型,并给出了模型的数学表述和实现方法。分析与仿真实验结果表明,该模型较已有的全局模型能有效防止恶意节点用诚信买掩盖恶意卖以及共谋欺骗等恶意行为,促进节点积极诚信参与网络活动,提高系统的安全性。     

基于第三方交易平台的B2C消费者信任研究——淘宝商城的实证研究

信任被认为是促进消费者购买行为最关键的因素之一,基于第三方交易平台的B2C消费者信任问题由于涉及商家和平台两方面因素而更为复杂.针对这一问题,着重在从第三方平台和在线商家两个层面以淘宝商城为背景进行实证研究,发现平台及网店建设、实时沟通工具和第三方消费者保障三个因素影响了消费者对在线交易的信任感知,第三方支付工具、商家规模以及商家声誉评价体系等虽然存在正向影响,然而显著水平不足.     

基于信誉的双渠道供应链合作博弈研究

针对实体与网络渠道合作中存在的渠道信任问题,构建实体渠道主导下两者基于信誉的双渠道合作博弈模型,并在限定周期内对信誉值、销量、利润、抽查次数、作假次数等指标进行仿真分析。结果发现:当网络零售商难以选择实体零售商时,实体零售商对网络零售商信任降低,会通过惩罚权力对网络零售商加以控制,这将招致网络零售商弄虚作假来提高销量及利润;相反,当网络零售商可以自由选择实体零售商时,竞争机制得以有效发挥,并提升实体零售商对网络零售商的信誉感。