投影信赖域最优路径内点算法解有界变量的约束优化问题

基于最优路径(optimal path),提供一种投影信赖域内点算法解有界变量的线性等式约束优化．在合理的条件下,证明了所提供的算法不仅具有整体收敛性并且保持局部超线性收敛速率．数值计算结果表明了算法的有效性．     

面向网络论坛的谣言传播与抑制研究

基于网络论坛中用户行为的异质性和病毒传播的SEIR模型,提出了面向网络论坛的SEIR谣言传播模型。首先根据模型在非均匀网络中的平均场方程,推导网络论坛中谣言传播的临界阈值,表明在谣言传播率有限的情况下,增加用户间的信任机制可以有效抑制谣言在网络中的传播;然后通过仿真与数值分析,验证模型的有效性以及信任机制的引入能够有效降低谣言的影响力、传播速率和影响范围;最后结合仿真与数值分析的结论和网络论坛用户间的高影响力有限信任关系,给出了抑制谣言传播的高影响力用户免疫策略。实验结果表明,该策略与传统的免疫策略相比能够取得更好的谣言抑制效果。     

C2C电子商务动态信用评价模型

信用问题是制约电子商务发展的主要瓶颈,目前国内C2C电子商务网站所提供的信用评价体系在一定程度上保证了网络交易的安全,但也存在着一些问题.提出了一个C2C电子商务动态信用评价模型.该模型根据交易历史,在综合考虑交易金额、交易时间、评价方信用度、未做评价交易等因素的基础上,采用动态计算的方式,为交易的成功进行提供可靠的依据.该模型可以有效区分恶意用户和诚信用户,从而减少信用欺诈等行为,提高C2C电子商务的安全性.     

复杂跨组织协同中基于深度信任推理的服务组合

以云计算环境下跨组织协同中服务提供者(SP)与服务消费者(SC)的深度信任推理及演化过程为研究对象,通过构建服务直接交互信任关系为主、公共信誉反馈为辅的QoS评价及修正方法,建立支持复杂跨组织协同的基于深度信任推理的服务组合策略。该策略在前期研究基础上,利用概率密度函数来表征服务实体间的信任度,通过研究基于概率密度函数的服务间接信任关系的计算、传递及合并方法,最后设计了基于深度信任推理的服务组合算法。仿真实验表明:该方法能有效评价服务参与者的信任度,提高复杂跨组织协同环境中服务组合的质量。     

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。     

网构软件信任机制的系统动力学模型研究

结合人际信任关系建立的基本原理,采用定性分析与定量分析相结合的方法,提出了网构软件信任机制的系统动力学模型,并基于系统动力学思想分析了影响网构软件信任水平的相关因素,建立了知识积累与信任评估的动力学方程。Vensim PLE仿真实验表明,网构软件信任系统动力学模型的建立有利于网络信任环境的分析,为系统仿真提供了有价值的新思路。     

采用矩阵分解模型的托攻击防御算法

提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然后,将此权值矩阵引入到矩阵分解模型,以降低托用户攻击行为的影响;最后,通过求解新模型实现对用户评分的预测.实验结果表明:这类算法与其他协同过滤算法相比较,能够更有效地抵御托攻击.     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

关系营销、感知价值与网络购物信任维系的实证分析

采用实证分析方法研究了关系营销策略对网络购物信任的影响,并检验了消费者感知价值的中介作用.研究得出网络商家的关系营销策略可以提高或维系消费者网络购物信任,网络商家实施关系营销可以增加消费者的经济性感知价值、体验性感知价值和情感性感知价值,消费者感知价值是网络购物环境下消费者信任的重要驱动因素.     

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.