本文選題：多屬性評價 + 信任模型��； 參考：《天津大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)尤其是Web 2.0的飛速發(fā)展,越來越多的web應(yīng)用出現(xiàn)在人們的日常生活中,如P2P網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、多Agent系統(tǒng)、電子商務(wù)等。隨著web應(yīng)用的規(guī)模不斷擴大,其具有的開放性、動態(tài)性等特性使得大量的惡意用戶涌現(xiàn)出來,給人們帶來了不同程度的危害。為了盡可能地避免損失,得到令人滿意的服務(wù),研究者們提出了各種信任與信譽系統(tǒng)以供決策支持。本文參考國內(nèi)外大量相關(guān)文獻,分析了現(xiàn)有信任模型的優(yōu)點和不足,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合人類社會中信任的有關(guān)定義,提出了一種基于多屬性評價的信任模型。本文的綜合信任度的計算可劃分為直接信任和間接信任兩部分。對于直接信任,它主要來自于主體之間直接交互的經(jīng)驗信息,即利用用戶與服務(wù)提供者交互后給予的多屬性評價信息來計算。此外,由于服務(wù)提供者的行為是動態(tài)變化的,過去的行為不一能代表將來的行為,因此本文引入動態(tài)的時間遺忘因子來對歷史證據(jù)進行衰減。對于間接信任,它主要來自于其他用戶的推薦信息。在本文中首先獲取源用戶與推薦用戶之間共同交互過的服務(wù)提供者的評價,接著利用歐幾里得范數(shù)計算“評價對”的差異來得到推薦用戶的推薦可信度,并引入一種基于證據(jù)概率分布的確定性度量方法來對推薦可信度進行動態(tài)調(diào)整,最后再利用D-S證據(jù)理論定義的證據(jù)空間到beta函數(shù)的映射來獲得間接信任。在獲得直接信任和間接信任后,通過引入動態(tài)權(quán)重因子,調(diào)整用戶的直接信任和間接信任權(quán)重進而獲得最終的綜合信任度。此外,本文還考慮了惡意用戶評價中的有用信息,從而為信任模型提供多樣性的證據(jù)來源。本文的多屬性信任模型不同于傳統(tǒng)信任模型的單一評價,它充分利用了用戶的多維度評價信息和用戶偏好,從而完成對服務(wù)提供者的可信性度量。在仿真實驗中,通過與經(jīng)典信任模型的比較,本文的信任模型可以更好地抵御各種類型惡意節(jié)點的攻擊。因此,本文的信任模型具有一定的理論意義和實際應(yīng)用價值。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, especially Web 2, more and more web applications appear in people's daily life, such as P2P network, social network, multi Agent system, electronic commerce and so on. With the expansion of the scale of web applications, its opening and dynamic characteristics make a large number of malicious users emerge and bring people In order to avoid losses and get satisfactory services as far as possible, researchers have proposed a variety of trust and reputation systems for decision support. This paper, referring to a large number of relevant documents at home and abroad, analyses the advantages and disadvantages of existing trust models, and on this basis, combines the relevant decisions of trust in human society. In this paper, a trust model based on multi attribute evaluation is proposed. The calculation of the comprehensive trust degree in this paper can be divided into two parts: direct trust and indirect trust. For direct trust, it mainly comes from the empirical information of direct interaction between the subjects, that is, the multi attribute evaluation information which is given by the user and the service provider is calculated. In addition, as the behavior of the service provider is dynamic, the past behavior can not represent the future behavior, so this paper introduces a dynamic time forgetting factor to decay the historical evidence. For indirect trust, it mainly comes from the recommendation information of other users. In this article, the first to obtain the source and the recommended users. The evaluation of the service providers with mutual interaction, then uses the Euclidean norm to calculate the "evaluation pairs" to get the recommended reliability of the recommended users, and introduces a deterministic measure based on the probability distribution of evidence to dynamically adjust the recommended credibility, and then use the D-S evidence theory to define the evidence space. The indirect trust is obtained by mapping the beta function. After obtaining direct trust and indirect trust, the final comprehensive trust is obtained by introducing the dynamic weight factor and adjusting the user's direct trust and indirect trust weight. In addition, this paper also considers the useful information in the malicious user evaluation, thus providing diversity for the trust model. The multi attribute trust model in this paper is different from the single evaluation of the traditional trust model. It makes full use of the user's multi-dimensional evaluation information and user preferences, thus completing the credibility measure of the service provider. In the simulation experiment, the trust model of this paper can be better offset by comparing with the classic trust model. Therefore, the trust model of this paper has certain theoretical significance and practical application value.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1914900