基于顾客视角的企业声誉价值分析

[摘要]从顾客感知的视角出发,探讨企业声誉在消费者行为决策中的影响。以中小企业SaaS采纳为背景,通过收集225份中小企业的数据,采用结构方程分析方法进行实证。研究结果表明,企业声誉对顾客的感知价值和感知风险具有显著的影响：良好的企业声誉能够增加顾客的感知价值,降低顾客的感知风险,因此消费者基本上都倾向于购买声誉好的企业的产品。     

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

移动自组网中一种基于信誉的安全分簇算法

针对分级结构移动自组网的安全问题,提出基于信誉的安全分簇算法.利用信誉提高簇结构安全性,信誉由邻居节点通过对网络行为的监测进行计算,通过节点间信誉的交换提高信誉评估的准确性,并通过相关度和相对移动性两个指标保障簇结构的稳定性.依据通信需求和网络运行状况综合考虑信誉、相关度和相对移动性三个因素进行节点权值计算,利用节点权值进行簇结构的建立、维护和更新,加强对簇首和网关节点的安全监管.仿真结果表明,该算法提高了系统的安全性和稳定性.     

基于卖方行为影响的电子商务在线信誉评价

针对电子商务这一特殊交易环境中存在的信誉问题,以卖方行为造成的影响作为独特视角对电子商务在线信誉评价问题进行系统分析.从欺诈、服务、产品、交易四个方面建立了由14个指标构成的综合评价指标体系,采用层次分析法确定了各指标的权重,并运用模糊综合评价法对卖方行为影响下的在线信誉进行综合评价.旨在提高卖方信誉度的真实性,使购物者能够放心地进行在线购物,为以后研究建立信誉度评价模型提供基础,促进电子商务安全快速发展.     

基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制

为了解决对等计算(P2P)网络中存在的搭便车、公共悲剧、虚假文件、共谋以及不合作等问题,在分析对等节点类型和设定激励原则的基础上,提出了一种基于电子票券的P2P激励机制,并结合一种新的全局信誉度算法对节点行为进行调控.机制利用hash链技术并参考Payword思想设计了适用于P2P网络分布式支付行为的电子票券,并通过引入惩罚因子实现节点信誉度的评价方法.构建仿真实验环境对基于电子票券和全局信誉度的P2P激励机制展开了一系列实验.实验和分析结论表明,机制可有效遏制恶意节点,激励对等节点积极的、诚实地持续贡献自己的各种资源和进行协作,促使P2P网络逐渐演变为有序的任务协作和资源共享的运行环境.     

对等云存储系统信誉机制研究

云存储是分布式存储技术与虚拟化技术结合的产物,是分布式存储技术的最新发展.云存储意味着存储可以作为一种服务,通过互联网提供给用户.相对于当前主从（Master/Slave）结构的GFS（Google File System）,HDFS（Hadoop Distributed File System）,Sector,KFS...     

A Mechanism Based on Reputation in P2P Networks to Counter Malicious Packet Dropping

In P2P (Peer-to-Peer) networks,some malicious peers can impact on overall networks performance.One of the malicious behaviors of these peers is malicious packet dropping.In this paper,our focus is to detect and to exclude peers that misbehave by dropping some or all packets.Here,we propose a reputation-based mechanism for solving the problem efficiently.The proposed mechanism uses both direct reputation information and indirect reputation information to compute comprehensive reputation of a peer.At the same...     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

一种基于FIRE模型的Agent联合测谎算法

FIRE模型改进了SPORAS模型,更适用于开放性的问题求解要求。检测相互合作的Agent是否说谎、以及对说谎现象进行有效控制能够提高多Agent系统模型的实用价值。基于FIRE模型,提出一种对说谎Agent进行联合测度与控制的算法,是对Zacharia和Jennings等人关于多Agent系统信任和名誉模型的研究工作的进一步延续。     

一个关于最优价格、质量和广告策略的动态最优控制模型

建立了一个关于最优价格、质量和广告策略的动态规划模型，通过模型的建立和此模型最优状态反馈控制的确定，寻求使产品的销售达到利润最大的广告投入、为提高产品质量的研究与开发投入和价格制定的最优策略。