P2P网络中基于交易代价的信任模型研究

文中借鉴人类社会对交易过程中信任的评估和习惯,提出了一种在P2P网络中基于交易代价的信任评估模型,着重考虑了节点之间交易代价对信任值变化的影响,并给出了信任值计算的方法和仿真实验.实验结果表明该信任评估模型在对节点恶意行为的识别上,其成功率上要优于不考虑节点之间交易代价的模型.     

改进的移动渐近线算法求解无约束优化问题

对于求解无约束优化问题,提出一个改进的移动渐近线方法。基于信赖域方法和滤子技巧,该方法的全局收敛性得到证明。数值结果也说明了算法的有效性。     

社团参与对城市居民信任的影响研究综述

西方学者从不同的角度出发研究信任问题,形成了多种关于信任问题的研究框架,而中国对信任的研究起步较晚,对于社团和社团参与的研究还不是十分的充分.当前在信任问题研究上更多是借鉴西方的研究范式,缺乏对信任问题的本土化研究,方法上实证研究没有得到很好的运用,因此在相关的研究中应当深入挖掘单一因素对信任水平的影响,同时要注重将信任研究和社团研究与中国社会的实际情况结合起来,通过调查进行本土化的社团研究.     

基于策略型客户的融资供应链协调策略

摘要：
将策略性客户的理性行为引入供应链融资系统决策模型中,从而分析其对金融机构、生产商、终端客户组成的供应链的融资和运作决策的影响,并进一步把这个模型扩展到物流服务商及销售商加入的情况.分析发现,当物流服务商传递库存信号以及销售商加入进行分散供应链运作时,由于客户的理性行为,使供应链的运作效率优于集中式供应链.
关键词：
融资供应链; 策略型客户; 报童模型; 理性均衡
中图分类号： F 274
文献标志码： A     

基于历史聚集簇的P2P网络信任模型

P2P网络具有开放、匿名、节点间松耦合等特性,这些特性导致许多恶意节点提供虚假资源、恶意评价、团伙作案等问题.为解决这一问题,提出了一种新的P2P网络信任模型RCTrust,该模型在将节点根据兴趣等历史信息以簇的形式聚集的基础上,根据节点通信的目标所在簇分为簇内信任和簇外信任两种类型,并根据节点的通信成功率、通信历史相关度、评价诚实度以及评价时效性等行为对节点的信誉进行评价和反馈.仿真分析表明,该信任模型具有抵抗恶意攻击的能力,并提供了较高的通信成功率.     

基于信任的真实数据判定方法

互联网已经成为人们获取信息的重要来源, 然而互联网上提供的信息并不全是正确的, 甚至很多信息是相互冲突的. 这种情况一方面是因为很多数据源自身的数据来源也不可靠, 甚至是随意地复制得来的; 另一方面则是因为很多数据源在处理数据的过程中产生了错误, 导致不同的数据源提供的往往是互相矛盾的信息. 不真实信息将会导致使用者决策失误进而给他们造成重大的损失, 因此真实数据的判定是一个非常重要的研究热点. 该研究提出了一种基于信任的方法TruData来找出真实的数据. TruData方法基于数据源相似度构建数据源信任网络, 通过信任网络对数据源和数据项的信任度进行计算, 实现对互联网数据真实度的判定. 实验表明,该方法在对丰富数据集进行真实数据判定方面具有良好的效果.     

区间数模糊综合评估的主观信任模型

引入一种反映决策者心态的指标-区间数,用区间数表示因素的权重及其评估矩阵,并给出了因素的阈值区间数．定义了一滤波器,并结合阈值区间数有效地剔除了偏差较大的评估区间数．最后给出了区间数的二次综合评估模型,并定义了新的区间数排序方法．实例分析证明该模型能有效地克服由于决策者的模糊性而带来数值不确定性．     

权利外观视角下所有权善意取得本质的新解读——以私法自治为正当性理论证成

现代民法中表示主义的兴起源于“信赖保护”,意思表示的客观解释、德国民法典的表示立场、物权变动的公示无一不是权利外观理论的体现,但私法自治才是所有权善意取得制度的正当性基础.正确认识所有权的善意取得制度的历史演化、构成要素、理论基础,跳出原始取得的既有框架约束,将之定位于继受取得,对于正确适用善意取得制度具有重要意义.     

新颖的面向网络服务的动态信任模型

提出一种新颖的面向网络服务的动态信任模型.引入信任评价与区间直觉模糊数的对应关系,给出基于信任需求属性的经验信任、邻居推荐信任及代理推荐信任的计算、合成、及综合运算.同时,采用精确函数比来确定信任属性的权重因子,而时间序列权重因子则由指数分布的逆形式确定.最终以总体信任的得分函数及心性因素来区分信任服务.仿真实验表明,该模型可有效的建立实体间的信任关系并遏制恶意实体的攻击.     

一种改进的DyTrust信任模型

为了提高DyTrust模型信任评价的准确度,解决信任模型的粒度比较粗糙以及节点的个体经验对信任评价带来影响的问题,在DyTrust模型的基础上,通过对节点所提供的服务进行细化和引入经验因子的方法,提出了一种改进的信任评价算法.与DyTrust模型的比较和分析表明,改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度,体现了节点的个性化特性,在反馈可信度的算法方面有较大的改善,同时该反馈可信度算法具有较好的可扩展性.