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文檔簡介
1、隨著因特網(wǎng)的不斷發(fā)展,人們的觀念正越來越適應(yīng)信息技術(shù)的進(jìn)步,在線交易在這種背景下迅速地發(fā)展起來。然而,在線交易過程中,由于交易雙方并非面對面交流,彼此缺乏信息,交易雙方的信任是交易能否成功的重要基礎(chǔ)和前提,它關(guān)系到電子商務(wù)的發(fā)展,信任評估由此成為當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點。
傳統(tǒng)的信任評估是以概率統(tǒng)計為基礎(chǔ),其信任評估系統(tǒng)有推薦庫、協(xié)同過濾系統(tǒng)等。推薦庫提供的推薦信息帶有用戶的主觀意識,信任評價易受惡意推薦的影響。協(xié)同過濾系
2、統(tǒng)中,每個用戶的評級權(quán)被假設(shè)為相等,難以準(zhǔn)確反映被評實體的實際情況。
針對信任評估模型中存在惡意推薦、用戶評級權(quán)等關(guān)鍵問題,通過對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信任評估及其相關(guān)理論、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入的研究,首先給出了以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)、以灰色聚類評估算法為主要內(nèi)容的信譽報告機(jī)制方案,證明了實體的灰關(guān)聯(lián)度穩(wěn)定的充分必要條件和評分值在t時刻存在的充分必要性。方案用味集群的方法采集原始數(shù)據(jù),運用灰關(guān)聯(lián)分析得到實體的評估向量,再按事先約定的灰類歸納
3、整理,得到相應(yīng)實體的信任度。該方案避免了傳統(tǒng)分析法中將每個用戶的評級權(quán)視為相等的做法,有效地解決了惡意推薦問題。其次,給出了以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的灰序白化算法,該算法將實體的關(guān)鍵屬性對該實體信任度的影響大小作了量化排序,為實體信任度提供了一個改進(jìn)方案。最后根據(jù)上述方案設(shè)計并實現(xiàn)了一個模擬系統(tǒng)。
以灰色理論為基礎(chǔ)的信譽報告機(jī)制方案的提出以及模擬系統(tǒng)的實現(xiàn)表明了實體的信任可以被量化,實體間的信任可以具有可比性。該方案具有評價可
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