基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究

目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高,利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点,有助于分布式发电就地或就近消纳,提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式,建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数,运用Stackelberg博弈模型确定内部电价,通过边缘计算制定最优用电计划,设计了基于信誉值的就地消纳交易机制,对就地消纳程度低的用户进行惩罚,鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明,在采用区块链的交易模式下,配电网的就地消纳情况得到改善,用户的综合效益得到提升。     

基于中位数的用户信誉度排名算法

针对推荐系统易受Spammer攻击的影响,从而导致对象的实际得分不准确的问题,提出基于中位数的用户信誉度排名算法。通过衡量用户信誉度调整用户打分权重,根据中位数具有不易受极端打分影响的特性,选取用户打分与对象得分差距的中位数作为降低用户信誉度的标准,不断迭代调整用户信誉度以及最终得分直至收敛。在多个真实数据集上的运行结果证明,相比现有排名算法,该算法具有更合理的信誉度分布和更高的排名结果准确度,通过该算法预处理后的数据集在SVD++上运行可以得到更低的均方根误差。     

基于用户评价驱动的可信Web服务发现

随着Web服务技术的快速发展,如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题,即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法．通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值,来判断Web服务所声明QoS的真实性,从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。     

Towards a trust,reputation and recommendation meta model

New trust, reputation and recommendation (TRR) models are continuously proposed. However, the existing models lack shared bases and goals. For this reason, in this work we define an innovative meta model to facilitate the definition and standardization of a generic TRR model. Following the meta model, researchers in the field will be able to define standard models, compare them with other models and reuse parts of them. A standardization is also needed to determine which properties should be present in a TRR model.In accordance with the objectives we were seeking, following our meta model, we have defined a pre-standardized TRR model for e-commerce, identified the fundamental concepts and the main features that contribute to form trust and reputation in that domain, respected the dependence on the context/role of trust and reputation, aggregated only homogeneous trust information; listed and shown how to defend from the main malicious attacks.     

基于信誉值的ad hoc网络节点自私类型检测

在ad hoc网络中,节点间的合作是一个重要的问题,不相邻节点的信息传递只能依靠中间节点的转发来完成,若中间节点存在自私行为则会较大地影响网络的性能。节点自私类型有不同,对网络功能造成的影响也各不一样,有些自私节点在一定数量上对网络整体性能影响不大,可以容忍;而有些自私节点则必须得采取强硬的惩戒措施,将其驱逐出网络或降低它的信誉值并公布。该文采用基于信誉值的算法检测出ad hoc网络中的问题节点,并对其进行类型定义,仿真查看其对网络性能的影响,方便下一步根据不同自私节点进行机制设计。     

基于淘宝的卖家信用动态评价模型改进研究

在C2C电子商务中,卖家的信用评价成为买方规避不确定性与交易风险的重要指标。目前国内以淘宝为代表的C2C电子商务采用的信用评价方法是简单的互评机制。这种方法在实际应用中忽略了信用的生命周期、信用的评价权重、顾客满意度评价尺度差异等重要因素,得出的卖方信用水平与其实际值偏离较大。论文在已有信用评价方法中引入信用的评价权重、顾客满意度评价尺度差异、初始评价值等因素,对已有的信用评价方法与模型做出改进。改进后的动态信用评价模型较好地解决了目前存在的信用评价失真问题,具有一定的现实意义。     

基于熟人链的agent声誉模型

电子商务的广泛应用使得对声誉模型的研究成为成功交易的重点。用agent技术研究声誉,用概率值表示声誉值,凭借agent熟人链传播声誉,建立曾合作与未合作过agent之间的声誉模型,来保障开放环境下大规模系统中agent之间的成功合作,最终可以提高MAS系统的执行效率。     

顾客感知下连锁药店声誉测评指标体系的构建

我国针对连锁药店的声誉理论研究和声誉测评指标体系构建还处于初始阶段。通过对筛选出来的测量指标进行实证分析,得出各因子及其底层指标之间的量化关系以及各个因子的权重,最终构建了顾客感知下湖南省株洲市连锁药店声誉测评指标体系。     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。     

移动群智感知中基于联邦学习的参与者选择机制

移动群智感知的发展使得一些任务收集的数据量过大,需要在不接收参与者原始数据的情况下评估数据质量并进行参与者选择。针对这一问题,提出一种基于联邦学习的移动群智感知参与者选择机制。考虑参与者智能终端资源水平、所处交互状态构建参与者智能终端资源评价机制,提出基于线性回归和长短期记忆网络的智能终端资源预测模型。通过预训练测试模型,评估参与者提供的数据质量,结合历史任务完成情况建立参与者信誉评价模型,实现对参与者的动态评价选择。仿真实验结果表明,所提的参与者选择机制在任务完成质量、能量消耗、通信轮数及任务完成时间等多方面体现出较好的性能。