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1.
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
2.
基于灰色系统理论的主观信任模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
通过对传统信任计算模型的讨论,提出了以灰色系统理论为基础的灰关联分析模型,证明了模型稳定性的充分必要性.新模型主要将实体的某些难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰关联度的概念和计算方法,将实体的信任水平定义为实体的关键属性值序列与最优属性值序列的灰关联度,从而得到该实体信任水平的相对参考值.实例表明,该模型不仅发挥了灰关联分析可靠性高、所需样本量少等优点,而且很适合软件作自动化处理,是一个既能反映主体信任的灰性,又具有直观、简洁语义的定量描述机制,为进一步建立信誉数据库进行大规模分析提供了较好的基础,也为网络环境中的信任计算提供了一个具有实用价值的新方法.  相似文献
3.
Agent动态交互信任预测与行为异常检测模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
在agent理论中,信任计算是一个有意义的研究方向.然而目前agent信任研究都是以平均交互成功率来计算,较少考虑信任动态变化,因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题,以概率论为工具,按时间分段交互历史给出agent交互信任计算模型CMAIT;结合信任的变化率,给出信任计算的置信度和异常检测机制.实验以网上电子商务为背景,实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS的0.5倍,计算量也较少;既可用于对手历史行为的异常检测,防止被欺骗,又可用于对手未来行为的预测.改进了Jennings等人关于agent信任的工作.  相似文献
4.
基于声誉的多维度信任计算算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
甘早斌  丁倩  李开  肖国强 《软件学报》2011,22(10):2401-2411
针对移动Agent电子商务环境,大多数基于声誉的信任算法是单维度的,评价的节点只对历史交易给出单一的评价,并不区分节点服务内容,给出的信任评价粒度较粗.对此,提出了一种基于声誉的多维度信任算法RMDT(reputation-based multi-dimensional trust).给出了一种新的推荐可信度计算方法,并运用自信因子综合直接信任和推荐信任来对网络内的节点进行信任评估.定义的时间敏感函数使RMDT具有一定的奖惩机制,实现了信任的动态衰减.通过将交易评价体系和权重体系引入多维度机制,RMDT较好地体现了个体偏好、风险态度等主观因素对信任计算的影响,增强了信任算法在交易单个属性上的敏感性.  相似文献
5.
社会网络中交易节点的选取及其信任关系计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
社会网络环境中,由于缺乏有效的激励策略,导致节点缺乏服务交易的主动性和积极性;由于存在利益相关,一些节点会相互联合去共同推荐某个节点,形成协同作弊和信任推荐不可信的问题.为此,提出了社会网络中交易节点的选取及其信任关系计算方法.通过设计竞标服务策略来调动节点提供资源服务的积极性.针对不同服务中评价指标权重难以客观确定的问题,提出基于熵权的指标权重确定方法,并利用TOPSIS方法来选择合适的网络交易节点以避免交易节点选取的随意性.由于信任与风险并存,因此引入交易影响力函数来融合节点的直接信任和推荐信任以确定所选交易节点的可信性,并通过考虑推荐时间影响函数、交易内容相似度和推荐熟悉度等多维影响因子来保证推荐可信性.最后提出了基于多属性的节点推荐信任度更新方法.仿真结果表明文中方法对提高节点服务积极性、抑制节点协同作弊和恶意欺诈都有较好的效果.  相似文献
6.
基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但是传统的协同过滤推荐算法存在推荐精度低和抗攻击能力差的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法.首先基于用户相似度计算的结果,动态选取目标用户的兴趣相似用户集.然后提出了一种用户信任计算模型,根据用户的评分信息,计算得到目标用户对兴趣相似用户的信任度,并以此作为选取可信邻居用户的依据.最后,利用双重邻居选取策略,完成对目标用户的推荐.实验结果表明该算法不仅提高了系统推荐精度,而且具有较强的抗攻击能力.  相似文献
7.
基于信任的网络群体异常行为发现   总被引:1,自引:0,他引:1  
现今大规模网络群体异常事件往往由多个复杂安全事件融合,且这些安全事件之间隐藏着社会化利益与联系,表现出典型的群体性与控制性.对恶意网络群体事件的感知与响应是网络安全管理的重要任务之一.传统的异常检测机制与基于偶图模型的群体异常行为发现方法均未深入分析这些恶意网络行为潜在的社会化关系,且没有考虑交互过程对节点关系的影响.基于此,文中提出一种基于信任的网络群体异常行为发现模型.该模型首先使用网络交互拓扑信息建立网络节点间的信任矩阵;进而结合直接信任度和相关信任度计算网络节点间的相似度,并通过松弛谱聚类算法中的约束条件,增强类数目的自动识别能力,提高节点聚类准确性.实验表明该模型交互能够有效感知网络中的分布式拒绝服务攻击、蠕虫与僵尸网络的异常行为,并对潜伏期内的安全事件行为有较高识别度,同时比基于偶图的行为分类模型具有更高的准确性.  相似文献
8.
电子商务下的信任网络构造与优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
电子商务环境中交易实体间的信任关系类似于传统商务环境中复杂的社会关系.实体间的信任度量涉及到交易额、交易发生时间、消费实体个人收入及其对信任的风险态度等因素,难以准确地给出量化计算.为探明这种信任关系的本质特点,结合现实生活中社会关系网络的一些认知理论和方法,详细分析和定义了实体及实体关系的相关属性,提出了一种信任网络描述的形式化模型.研究了信任网络的构造方法,建立了一套信任网络优化算法,有效地降低了信任网络的复杂性.最后,给出了一套信任网络可视化自动生成工具,通过实例应用分析表明,信任网络形式化描述模型和优化算法可以很好地揭示电子商务环境中复杂的信任关系,降低了信任度量算法的复杂度,可为信任的传播机制和信任计算模型的研究提供理论基础.  相似文献
9.
基于上下文感知的动态信任计算模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
上下文环境对于信任的计算是非常重要的,但在现有模型中常常被忽略,根据P2P网络的特点,提出了一个基于上下文感知的动态自适应信任计算模型,在模型中,直接信任度是采用基于贝叶斯评估方法,推荐信任度是基于直接信任度,结合自身信任经验进行计算的,给出了信任度的综合评估计算模型.仿真结果表明,在交互决策时显示出模型的优越性和健壮性.  相似文献
10.
Even with attractive computational advantages, mobile agent technology has not developed its full potential due to various security issues. This paper proposes a method called Private Key Consignment to solve the problem of how to protect the data carried by mobile agents. It exploits new functionalities and mechanism provided by the trusted computing technology, and adopts both public key and symmetric key cryptographic means for data and key protection. The most notable feature of this method is that it protects the private key of the agent by consigning it to a tamper proof hardware, thus, enabling convenient and secure use of the private key. It provides a new scheme of mobile agents' data protection.  相似文献
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