消费者对网络卖家信任度评价的AHP模型

能否建立网络消费者信任是制约网上交易发展的最主要的因素。本文从消费者自身因素和卖家因素两方面出发,考察消费者对网络卖家信任度的11个指标,建立消费者对网络卖家信任度综合评价的指标体系,利用层次分析法将各种指标量化,确定了各评价指标的权重,对其进行综合评价。     

网络安全综合评价方法的应用研究

研究网络安全问题,网络安全评价是一项复杂的系统工程.由于各种不正常信息入侵,病毒的干扰,影响着网络的安全.评价指标体系的建立和权重的确定是科学合理确保网络安全的手段.传统的定量评价方法无法准确测量,导致评价结果不准确,误差比较大.为了提高网络安全评价准确率,结合网络评价实际情况,提出一种层次分析法的网络安全综合评价模型.首先利用德尔菲法构建网络安全评价指标体系;然后利用层次分析法确定各指标的权重,并对网络安全进行评价;最后以具体实例对评价模型进行仿真.结果表明,层次分析法评价模型能够客观对网络安全状况进行评价,提高网络安全评价准确率,为网络安全提供了一种新的评价方法.     

ANP-GRAP方法在军校教学能力竞赛中的应用

针对军校教学能力竞赛规则中存在的主要问题,采用网络层次分析法与灰色关联分析法集成的方案,提出具体改进措施。着眼教学能力评价指标间具有较强相互影响的实际,利用网络层次分析法确定各指标权重;构建灰色关联分析模型,提出求解评价结果的思路;采集某次教学能力竞赛的原始数据,通过实例验证该评价模型的有效性。     

基于AHP的电信客户价值评价模型研究

构建了电信客户价值评价模型,对几项主要指标的内涵作了诠释;介绍了层次分析法的主要步骤、判断矩阵的建立和一致性检验;利用层次分析法确定了电信客户价值模型各个层次价值指标的权重,并最终得到了模型.     

大学生包车服务平台用户满意度研究

目前包车市场极其火爆,其中了解用户满意度对市场竞争尤为重要。以大学生包车服务平台为主体,构建用户满意度评价体系,并用层次分析法计算各指标权重,根据指标体系设计用户满意度调查问卷,采用SPSS软件对问卷进行有效性分析并构建结构方程,依据各指标用户满意度分析平台存在的问题,并提出改进方案。     

基于AHP的电信客户价值评价模型研究

构建了电信客户价值评价模型,对几项主要指标的内涵作了诠释;介绍了层次分析法的主要步骤、判断矩阵的建立和一致性检验;利用层次分析法确定了电信客户价值模型各个层次价值指标的权重,并最终得到了模型。     

基于模糊AHP的CDMA网络资源利用率的评价研究

为了确保CDMA网络资源的合理利用,提出一种基于模糊AHP的CDMA无线网络资源利用效率的评价方法.采用yaahp层次分析软件通过对CDMA无线网络资源指标选择建立层次分析模型,确定了各指标的组合权重;利用模糊综合评判（FCA）方法建立模糊评价模型,计算CDMA网络资源利用的综合评价并做出决策.实际案例表明,该方法通过将层次分析法和模糊综合评价方法相结合,有效的对定性指标和定量指标进行综合权衡分析,评价模型科学、合理地反映出实际评价结果,为CDMA无线网络资源及时调配提供合理依据.     

基于模糊层次分析法的网络业务性能评估模型

针对现有网络性能评估方案不能兼顾用户的业务偏好和网络实际情况以及指标权重计算方法存在片面性的问题,提出一种面向网络业务性能的综合评价模型。该模型考虑到用户偏好,以网络应用业务为导向,首先建立一种评价层次结构,分别确立层次结构中的准则权重和方案权重;然后对实际测量数据进行规格化处理;最后利用模糊层次分析法(AHP)进行计算得到目标链路中各业务的性能评估值。实验结果表明,所提模型不仅可以评估目标链路的整体性能情况,还可以结合用户业务偏好,对单个的网络业务的性能进行有效评估,有利于更好地实现区分服务的网络。     

大数据挖掘技术在移动互联网业务用户感知评价中的应用探讨

为提高互联网用户需求感知处理结果的准确性,本文提出基于大数据挖掘技术的移动互联网业务端到端的用户感知评价模型.设计互联网络总体结构,包括无线接入网和核心网;采用改进的层次分析法,建立互联网络的多层感知体系;结合实时数据与大数据挖掘方法分析评价指标权重,完成移动互联网业务用户感知模型的构建.所提模型在网络应用中,可以实现用户对移动互联网端到端的感知数据挖掘,提高了感知结果的准确性.     

模糊综合的二次评判主观信任模型

提出一种基于模糊综合评判的主观信任模型,并给出该模型具体实现的方法,以对网络中主体的信任度进行评估.借助了层次分析法来动态的确定评判因素的权重,并引入"专家"对评判函数的权重,对第一次评判的结果作第二次综合评判.实例分析表明了方法的正确性,有一定创新和应用价值.     

基于AHP—TOPSIS的渗透测试工具的综合评价模型

综合TOPSIS和AHP方法,针对网络安全工具难以精确抉择的问题,提出一种简单、易实现且灵活性较强的综合评价模型。首先是从各个工具的功能、使用平台、使用人员期望以及用户评分等4个评判指标进行展开分析,建立出综合评价模型的指标体系;其次,利用AHP法和Matlab软件确定各指标相应的客观权重并进行综合分析并建立判断矩阵;再次,使用TOPSIS法分析计算最优解的逼近度,同时确定最符合用户需求的工具。最后,结合指标体系和需求选取部分工具进行实验验证。证明了此模型的可行性和灵活性,同时结果表明,该模型对于网络研究人员在抉择工具时有一定的参考价值。同时该模型也可适用于其他工具的选择。     

云计算环境下基于灰色AHP的供应商信任评估研究

针对传统信任模型的不足,以改善供应链企业间的信任危机为目标,以灰色系统理论为基础,将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与灰色评估法相结合,提出一种基于灰色AHP的云计算供应商信任评估模型。通过定义信任评价等级灰类及白化权函数,计算云环境下供应商企业实体各信任证据的灰色评价权,结合层次分析法构建层次结构并确定信任证据权值,最后求出供应商企业的信任评估值及信任等级灰类。实例说明,该信任评估方法能够有效应用于云环境供应商评价中,评价结果客观有效。     

FAHP在用户行为信任评价中的研究

针对层次分析法(AHP)的缺点,提出了一种基于三角模糊数的模糊层次分析法,该评估方法通过使用模糊数来反映专家评判的模糊性,弱化了单纯使用AHP方法存在的主观性,并对网络用户行为各属性的权重进行量化计算,使评判结果更加客观,通过实例说明如何在实际中应用该方法。评价结果为基于动态信任的安全控制提供量化分析基础,为服务提供者采取更加安全的策略来响应用户请求提供量化依据。     

网民重要度建模方法研究

网民重要度分析可以有效区别出不同网民之间的重要性,从中进行重要网民的提取识别,为重点人物社区分析提供判别依据。在网民重要性影响因素的分析基础上,该文提出了一种基于指标体系的网民重要度模型NI模型(Netizen Importance)。该模型综合考虑了网民在信息发布和关联关系等多方面的特征,采用层次分析法确定指标权重,在此基础上确定网民重要度的具体计算方法。在大规模数据集Twitter上的对比实验表明,通过NI模型得出的重要网民在实际应用中更有价值,更能全面反映网民的重要性。     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

一种新的数字图书馆云服务用户满意度模型

随着云计算技术的发展,数字图书馆云服务评价成为迫切需要解决的问题.基于层次分析法(AHP),设计一种新的用户满意度模型评估数字图书馆云服务;为了从评估者角度获得测评指标的相对重要程度,提出一种新的AHP算法判断矩阵构造方式.实例表明:1)用户满意度模型能准确定位评估人员迫切需要改进的数字图书馆云服务; 2)改进的AHP算法能够从评估人员角度获得测评指标的权重值,有助于提高用户满意度的准确性.     

异构无线网络中基于QoS业务感知的信任管理模型

针对异构无线网络中的信任评估问题,提出了一种基于用户QoS感知的信任管理模型。该模型基于异构网络中业务交互及由此产生的用户QoS感知,刻画节点间的信任关系与信任度;并针对QoS感知的主观性和网络欺骗行为,给出了相应的信任策略。理论分析和仿真结果表明:该模型不仅能够有效地完成异构网络环境下的节点信任评估,并能抵御虚假欺骗、振荡服务等恶意行为。     

基于FANP的云用户行为信任评估优化机制

开放的云计算环境面临着安全挑战,传统的用户行为评估机制已经无法保障云端的安全性.为科学量化评估用户的行为信任,确保权重赋值科学合理,提高云平台下用户行为的安全可信度,设计出一种结合模糊网络分析法的信任评估优化机制.将模型中用户行为信任评估一个控制目标扩展为历史访问行为与当前访问环境两个控制目标模块,同时将历史访问行为模...     

基于层次分析法的网络攻击效果评估方法研究

网络攻击效果评估的研究是一个非常复杂的课题。层次分析法(AHP)是将模糊问题从定性转化为定量分析的有效工具,文章将AHP方法应用于网络攻击效果的评估中,在构建攻击效果评估层次结构模型的基础上,建立了判断矩阵,求出了各项评估指标的单项和综合权重,最后提出并分析了两种网络攻击效果的评估方法。     

基于聚类分析的可信网络管理模型

针对可信网络中动态信任模型对终端用户行为信任评估有效性问题,提出一种新的基于聚类分析的可信网络管理模型。该模型在传统信任模型的基础上引入聚类分析方法,从行为预期的角度研究用户的行为信任。通过对用户的历史行为数据进行聚类分析以构建行为预期,并利用行为预期评估用户行为,最后以信任评估结果为依据实现对网络中的用户的管理。实验表明该模型可以对长期接入的正常用户产生稳定的信任评估结果,同时迅速发现并隔离恶意用户,对可信用户与不可信用户有较高的区分度,与传统的信任模型相比具有更高的准确度及效率,达到了提高网络可信性的目的。