基于云模型的C2C电子商务信任评价模型

针对C2C电子商务存在的交易安全性问题,提出了基于云模型理论的信任评价模型。通过信任云及信任标准云的定义,客观地反映了信任的模糊性和随机性,实现了信任从定性到定量间的相互转换。给出了信任云的合并及相似度计算算法,实现了信任的分属性及综合评价和决策,仿真实验表明模型是可行的和有效的。     

基于信任网络的C2C电子商务信任算法

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.     

群组机制的Web服务信任模型

Web服务中,为了消除和抑制节点的不良行为,鼓励提供可靠服务的良好行为,建立有效的可信保证机制,提出了一种新的基于群组的信任模型。该模型考虑了节点的经验个性化和群组行为个性化等问题,分析表明：新模型降低了全局信誉求解的规模,提高其计算的效率;一定程度上解决了大规模分布式网络中访问稀疏的问题;同时具有一定的激励性和鲁棒性。     

C2C网上拍卖中的信任计算模型研究

在线信任匮乏已成为阻碍网上拍卖快速、健康发展的重要因素。为了帮助用户实施有效的信任决策,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,本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。     

C2C电子商务中基于声誉的信任评估模型

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。     

C2C电子商务信任评价模型设计与实现

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。     

C2C交易信任管理机制探讨

以一般典型的 C2 C交易类型——拍卖网站为例 ,通过分析其交易风险和安全需求 ,提出一个综合的电子商务信任管理模型 ,并通过实例加以说明 ,从而在总体上给出一个完整的在线信息管理解决途径     

基于社会网络与信誉的C2C信任评价模型

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。     

基于多因素的信任计算模型研究

电子商务市场是一个信息不对称的市场,迫切需要对该环境中参与者的可信度和服务能力进行判断。信任和信誉管理为交易双方提供了一个互相了解的平台,成为研究焦点。研究了电子商务中的信任问题,探讨电子商务的信任和信誉概念,结合当前信任和信誉计算不足,提出了一种基于多因素用户信任计算模型。     

面向C2C的基于声誉的信任模型设计与分析

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。     

电子商务系统的信任建模与评估

针对P2P电子商务系统的安全问题,提出一种基于声誉的信任模型。通过引入影响信任度的信任因素改进局部声誉与全局声誉的计算方法,准确地反映出节点的信任度,降低信任度计算的时间复杂度。实验结果表明,该模型相比现有的信任模型,能提高系统交易成功率,并有效用于P2P电子商务系统中。     

直接评价节点诚信度的P2P动态信任模型

为解决现有P2P信任模型计算开销大、动态适应能力差、推荐可信度的动态性未得到足够重视等问题,提出了一种新的动态信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其推荐可信度计算节点的全局信誉值,避免了迭代过程,降低了网络开销。采用基于时间帧的方法更新节点的全局信誉值和推荐可信度,以抑制节点提供服务和推荐两方面的动态性。仿真实验结果表明,新模型较现有模型在网络开销、节点动态性推荐的抑制等方面有较大改进。     

电子商务系统信任管理研究综述*

通过分析目前电子商务信任模型的研究现状,总结出了研究信任模型的主要方法,讨论了信任研究中所涉及的各种问题,并指出了下一步研究的方向和思路。     

Web服务中的信任和声誉评估模型

对主观逻辑存在的一些问题进行分析和改进,并进一步提出一个基于主观逻辑的自适应Web服务信任模型iWSTrust。通过利用iWSTrust对Web服务环境的交易过程所涉及的实体间的各种信任关系进行详细的建模和推理,并区分不同类型的服务请求者,iWSTrust能够使实体的信任度和声誉随着交易经验的增加而自适应地改变,预测实体的未来行为,并对恶意欺骗的实体进行惩罚,从而更好地保护服务请求者和服务提供者的利益。模拟实验表明改进的主观逻辑能更好地建模信任关系和改善Web服务环境的安全性。     

一种P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制

P2P电子商务系统中恶意节点的存在会破坏系统的正确性和可用性.基于声誉的信任机制通过计算节点的信任度可以识别出恶意节点.这种机制的可用性依赖于信任度的计算方法、信任机制的准确性及其抗攻击能力.然而,P2P环境下已有的信任机制在上述3个方面都存在着一些问题.这些问题的解决取决于影响信任度的信任因素的选取.因此,提出了一种新的P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制.在该机制中,一个节点具有两种类型的声誉.一个节点相对于另一个节点的局部声誉是根据另一个节点对其交易行为的评价来计算的.一个节点的全局声誉是根据所有与其交易过的节点对它的评价来计算的.通过较全面地引入影响信任度的信任因素,既解决了局部声誉和全局声誉的精确计算问题,又提高了信任机制抗攻击的能力.为了确定节点所给评价的真实性,提出了一个节点评价的质量模型,并给出了节点评价的可信度计算方法.在计算信任度的过程中,利用置信因子来综合局部声誉和全局声誉,并给出置信因子的确定方法.最后,对信任机制的有效性和抗攻击能力进行了理论分析和实验验证.结果表明,提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中.