首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
目前C2C电子商务环境下使用的信任评价模型存在诸多问题,提出基于交易成功率的C2C电子商务信任评价模型,并从模型框架、信任值计算、信任评价模型算法、用户信任值存储、仿真实验等多个方面对模型进行阐述。通过仿真实验,从评价准确率和交易成功率两点就本模型与淘宝的信任评价模型进行比较。  相似文献   

2.
将概率论和社会网络理论应用到信任传递以及多信任路径建模中,针对C2C交易平台实际的商业网络特征,提出基于社会网络与信誉的C2C信任评价模型。引入相似度计算建立簇与簇之间的关联,以解决C2C交易网络存在的买卖分工明确、稀疏性、聚簇问题。对淘宝网C2C交易平台数据的分析表明,该模型对淘宝网现有信誉机制具有较好的改进和补充作用,更符合现实生活中人与人之间的信任和推荐关系。  相似文献   

3.
C2C网上拍卖中的信任计算模型研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对拍卖网站中现有的信任计算方法的不足以及传统理论信任模型的局限性,论文提出了影响网上拍卖信任的5项信任因素,并构建了C2C网上拍卖中的信任计算模型。最后仿真实验的结果表明模型具有较好的有效性和可行性。  相似文献   

4.
C2C模式电子交易平台以其便利、自由和高效性,而得到迅速发展,但由于其中信任评价机制的不完善,使得对交易参与者的监管难度增大,交易中仍存在较大的风险。针对目前信任评价机制的不完善,提出了基于声誉的信任机制,通过计算交易参与方的信任度以达到识别不诚实的个体的目的。通过进一步研究和分析影响评价的因素,使用时间窗口和交易窗口机制对参与计算的评价进行选择,并综合考虑评价者的自身信任度。对模型的有效性和效率都进行了理论分析和实验验证。结果表明,提出的模型能够有效地应用于C2C电子商务系统中。  相似文献   

5.
以复杂网络环境为研究背景,引入云模型理论,提出了一种基于信任链的信任评价模型,实现了信任的定性概念与定量数值之间的转换,通过评价模型识别恶意节点,减少不必要的损失。该模型将信任信息按属性分离,并转换成云数字特征参数进行传递和融合,解决了信任链过长带来的信任信息传递和融合的不合理性问题。通过仿真实验证明了该模型能有效控制最终信任评价结果的真实性,通过防恶意竞争实验,进一步证明了基于云模型和信任链的信任评价模型的可行性和合理性,为复杂网络环境下信任评价的研究提供了一个新的思路。  相似文献   

6.
面向C2C的基于声誉的信任模型设计与分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
荆博贤  徐锋  王远  吕建 《计算机应用》2007,27(6):1349-1352
现有的信任模型或基于信任链,不能充分利用门户网站上丰富的推荐信息;或缺乏对推荐信息有效性的分析,不能很好地应对信任炒作和诽谤。将以往模型进行改进,对推荐信息采用长期分析和短期分析结合的方法,充分利用了推荐信息,并能有效应对信任炒作和诽谤,可以更好地辅助C2C电子交易系统的用户进行决策。  相似文献   

7.
针对军事航空通信频谱共享的特殊性,提出一种基于云模型的频谱共享信任机制。通过对信任的相关理论进行研究,引入云模型理论,构建了基于云模型的频谱共享信任体系结构,确立了频谱共享信任体系中的信任交互关系。运用云模型进行信任评价,实现了将频谱共享中模糊定性的信任属性向精确定量的信任等级的转换,较好地解决了频谱共享信任关系建立等系列问题。设计了信任评价实验,验证了信任评价模型的有效性和实用性,为基于信任机制的频谱共享策略实施提供了有效的支撑。  相似文献   

8.
针对Web服务中信任的主观性和不确定性等特点,提出一种基于云模型的信任建模方法,并给出了直接信任云、推荐信任云、综合信任云的计算方法及基于时间权重的信任更新算法.同时,该模型运用具体的服务能力评价信息来量化服务的信任度,增强了模型的客观性,使其能较好地量化实体的真实信任水平,提高网络中实体的交互成功率.实验与分析结果表明,该模型在网络环境中具有较好的效果.  相似文献   

9.
基于信任网络的C2C电子商务信任算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
甘早斌  曾灿  马尧  鲁宏伟 《软件学报》2015,26(8):1946-1959
C2C电子商务交易具有匿名性、随机性、动态性的特点,交易双方仅通过虚拟网络交换信息,缺乏基本的信任基础,交易存在较大的风险.构造科学的信任计算模型、客观度量卖家的可信度、辅助买家(消费者)做出正确的购买决策,是降低交易风险的有效手段之一.为此,从买家的角度出发,详细讨论了信任网络的基本概念及其相关属性,并以信任的时间敏感性、不对称性、可传递性和可选择性为基础,建立了C2C电子商务环境下的动态信任算法(C2C dynamic trust algorithm,简称CDTA).该算法首先通过买家自身的交易经验计算买家对卖家的直接信任度,然后计算来自信任网络中买家的朋友对卖家的推荐信任度,最后通过信任调节因子集成直接信任度和推荐信任度来获得买家对卖家的信任度.仿真实验分析结果表明:一方面,该算法考虑了交易的多属性及其相关性,信任评价的粒度更加细化,使得信任计算的结果更加客观;另一方面,评价相似度可以很好地筛选出符合买家“个性”的推荐节点,使推荐信任度更准确,可以进一步抑制恶意节点对信任算法的影响.  相似文献   

10.
国内的电子商务平台大多采用eBay信任模型,对买家反馈评分进行简单累加得到卖家信誉值,未区分买家反馈评分的合理性及其参考价值的重要程度。为此,提出一种基于群组的C2C电子商务信任模型,通过计算买家与卖家的熟悉度,确定买家的可信度,综合考虑反馈评分、交易次数、交易价格、交易时间、以往买家的可信度对信誉的影响,构建电子商务信任模型。模拟实验结果证明,相比Sporas模型,该模型能为买家提供更全面、更准确的卖家信誉信息。  相似文献   

11.
针对基于云模型的信任模型缺乏对反馈信息的可信度量以及风险评估等问题,提出一种新的信任模型。综合反馈实体的评价次数、评价行为一致性等因素对反馈者提交的评价信息进行可信度量,基于加权逆向云生成算法构造被评估实体的实体信任云,根据被评估实体的活跃度和实体信任云的数字特征参数进行交互风险的评估。仿真结果表明,该模型能较好地反映实体的行为特点,提高实体间的交互成功率。  相似文献   

12.
面向个性化云服务的动态信任模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为更好地实践云计算为用户提供廉价按需服务的宗旨,满足服务请求者的个性化需求,提出一种面向个性化云服务的动态信任模型。基于细粒度服务思想定义个性化云服务,通过引入时间衰减因子和建立高效激励机制修正直接信任值,以灰色系统理论为基础计算实体间的评价相似度,并将评价相似度和推荐者的推荐可信度作为合成推荐信任值的重要因素,同时提出一种基于评价相似度的自信因子赋值方法,以提高合成综合信任值的准确性。实验结果表明,与GM-Trust模型及CCIDTM模型相比,该模型的交互成功率分别平均提高了4%和11%。  相似文献   

13.
针对传统的云制造服务可信评价模型中存在的可扩展性弱、难以满足个性化需求等问题,提出一种可扩展性强、可以较好地满足个性化需求的可信评价模型。首先构建多层次的、多粒度的云制造服务可信评价框架;然后基于此框架,提出了基于云模型的云制造服务可信评价方法,在该方法中,引入云模型理论,用于统一表征不同类型的评价指标,以及描述用户的个性化需求,采用标准离差法计算不同评价指标的权重系数;最后通过应用案例检测所提方法的有效性,并通过时间开销的对比实验验证该方法的可行性。实验结果表明,与传统的方法相比,该模型在合理的时间开销范围内,可以根据用户的个性化需求,对不同的云制造服务提供方进行更为准确的可信评价,进而帮助用户选择满意度更高的云制造服务。  相似文献   

14.
基于云模型的可信性评估模型*   总被引:1,自引:1,他引:0  
软件应用领域极度扩展,促使软件可信问题被高度重视,但量化的软件可信性评估却是可信问题研究的难点。针对软件可信性量化问题,提出了基于云模型的可信性评估模型。以REST表述性状态转移超媒体分布式架构为背景,根据云模型理论定义了其组成构件的信任云以及系统综合信任云,用于评估构件的可信性和系统的可信性。从四个层面,探讨软件可信问题,以可信基础参数获取作为最底层输入,进而生成云模型,合并云模型,最终进入可信评估应用层面。实验结果表明,基于云模型的可信性评估模型是有效实用的,在可信度的不确定性方面增加了评估的灵活性。  相似文献   

15.
传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。  相似文献   

16.
基于隶属度理论的云服务行为信任评估模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对云用户难以在大量性能特征不同的云服务提供者中找到满足自己性能偏好和特定信任等级的云服务的问题,建立了一个合理的、科学的云服务行为信任评估系统。设计了云服务行为信任评估系统框架,基于隶属度理论建立了云服务行为信任评估模型,利用综合信任云重心评价法来计算云服务行为信任度,经过实验分析,该模型能够根据用户性能需求,对云服务进行更准确、科学的信任评估。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号