第 1 章 緒 論

1.1 背景意義
在傳統(tǒng)的商業(yè)模式下，為了彼此信任，交易者通過(guò)面談或考察可以相對(duì)容易地了解對(duì)方的商業(yè)行為。近幾年，中國(guó)的電子商務(wù)市場(chǎng)發(fā)展非常迅速，2011 年總交易額增長(zhǎng)到5.88 萬(wàn)億，而在繁榮景象的背后，它也面臨許多挑戰(zhàn)，其中，信任欺詐就是最大的問(wèn)題之一[1]。網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的信任難以建立，為克服不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，雙方在他們的在線活動(dòng)中必須積極的建立信任[2]。業(yè)內(nèi)人士越來(lái)越關(guān)注電子商務(wù)的信任問(wèn)題，目前大型電子商務(wù)網(wǎng)站(如 ebay，淘寶)所采用的基于信譽(yù)的信任評(píng)價(jià)機(jī)制過(guò)于簡(jiǎn)單，只是根據(jù)每個(gè)買家對(duì)賣家做完的每筆交易后給出的信譽(yù)評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算均值，導(dǎo)致得到的評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度較差[3]。根據(jù)淘寶網(wǎng)的研究，發(fā)現(xiàn)欺詐交易的比例最高，占所有交易的 47%，最低也近乎 9%從 2008 年 10 月至2009 年 5 月。它不僅僅是小賣家人工的提高他們的聲譽(yù)，更有超級(jí)賣家進(jìn)行信任欺詐，以使他們的生意看上去繁榮從而吸引更多的顧客。一個(gè)在淘寶網(wǎng)具有 500,001 點(diǎn)的金皇冠賣家對(duì)一個(gè)記者承認(rèn)在得到金皇冠前一般的信任分?jǐn)?shù)是通過(guò)信任欺詐所獲得的。由于許多賣家希望盡快的提升他們的信譽(yù)，一些職業(yè)騙子把這個(gè)看作商機(jī)，他們開始提供服務(wù)人為地增加賣家的信任分?jǐn)?shù)。
根據(jù)現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)，大約有 1000 個(gè)活躍的信任欺詐公司。由于通過(guò)欺詐來(lái)提升信譽(yù)需要很少的時(shí)間和努力，許多賣家靠這種欺詐的快捷方式，逐漸偏離了進(jìn)行誠(chéng)實(shí)經(jīng)營(yíng)的原則。他們迫切需要立竿見影的好處，賣家靠這種欺詐方式，其信譽(yù)可以增長(zhǎng)的非常快。近年來(lái)，許多賣家承認(rèn)信任欺詐在淘寶網(wǎng)來(lái)提高自己的信譽(yù)。最終所有的賣家具有高信譽(yù)值。買家也已經(jīng)意識(shí)到這種基于反饋來(lái)增強(qiáng)信譽(yù)的策略，他們對(duì)淘寶網(wǎng)的反饋系統(tǒng)的有效性產(chǎn)生懷疑。他們中的一些人不再相信信任系統(tǒng)，導(dǎo)致降低了買賣雙方的交易。因此，研究準(zhǔn)確而實(shí)用的信任評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)于電子商務(wù)的健康發(fā)展具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前，信任關(guān)系主要通過(guò)信任模型表達(dá)，就理論依據(jù)可將信任模型分為：基于模糊邏輯、信譽(yù)、基于主觀邏輯、節(jié)點(diǎn)行為、層次分析法與模糊邏輯相結(jié)合等類型[4]。JØsang等人提出的主觀邏輯信任模型，更適合對(duì)動(dòng)態(tài)不確定性對(duì)象的可信性進(jìn)行建模。JØsang借鑒了 D-S 證據(jù)理論，將不確定性引入到其模型中，提出了主觀邏輯理論，并在此基礎(chǔ)上建模信任關(guān)系，取得了很好的效果。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，主觀邏輯存在一定的局限性，不能立刻應(yīng)用在電子商務(wù)信任建模上，因此，需要對(duì)其進(jìn)行拓展和改進(jìn)，使其更加適合對(duì)電子商務(wù)信任建模。

電子商務(wù)交易環(huán)境的安全可靠性是電子商務(wù)能否健康發(fā)展的重要基礎(chǔ)之一。在不確定的開放環(huán)境中，軟件的安全可信性變得脆弱，發(fā)生各種故障和失效，經(jīng)常不能夠完全按照人們預(yù)期的方式工作，直接或間接地引發(fā)事故甚至災(zāi)難。因此，電子商務(wù)交易工具的可信性成為本文的重要研究對(duì)象。為了對(duì)電子商務(wù)交易工具的可信狀態(tài)進(jìn)行客觀的判斷，非常需要研究軟件可信性評(píng)估技術(shù)，而傳統(tǒng)的可信性評(píng)估模型或方法一般使用邏輯驗(yàn)證或軟件度量等方法對(duì)軟件進(jìn)行定量估計(jì)。這些模型或方法雖然解決了一些實(shí)際問(wèn)題，但在應(yīng)用于不確定的軟件系統(tǒng)時(shí)，沒有充分考慮軟件運(yùn)行環(huán)境對(duì)軟件可信性的影響。面對(duì)這樣動(dòng)態(tài)不確定性的軟件運(yùn)行環(huán)境，要評(píng)價(jià)其可信性，選擇適合的理論工具是關(guān)鍵。事實(shí)上，軟件的可信性可以看作是信任管理中的一種特殊案例。因此，本文的動(dòng)機(jī)是試圖通過(guò)考察軟件運(yùn)行環(huán)境環(huán)境的變化，利用主觀邏輯，動(dòng)態(tài)地對(duì)軟件可信性進(jìn)行評(píng)估，從而保障電子商務(wù)交易環(huán)境的安全可靠性。下面介紹目前國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。

1.2 研究現(xiàn)狀
電子商務(wù)的信任問(wèn)題主要包括以下幾個(gè)方面：
（1）電子商務(wù)交易平臺(tái)中用戶對(duì)賣家的信任問(wèn)題。在電子商務(wù)日益繁榮的今天，交易的時(shí)空特性發(fā)生了很大變化，信任問(wèn)題在一定程度上影響著人們使用電子商務(wù)系統(tǒng)的意愿，需要對(duì)當(dāng)前的電子商務(wù)信任模型進(jìn)行研究分析。本文利用拓展的主觀邏輯理論對(duì)電子商務(wù)進(jìn)行信任建模，因此，首先在 1.2.1 章節(jié)介紹 JØsang 主觀邏輯理論，然后在 1.2.2 章節(jié)對(duì)當(dāng)前電子商務(wù)信任模型的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析。
（2）影響信任的因素有很多，因此需要根據(jù)各個(gè)因素對(duì)信任的貢獻(xiàn)科學(xué)合理的分配權(quán)重。另外，在對(duì)主觀邏輯理論中融合算子的改進(jìn)、電子商務(wù)信任建模以及軟件可信性評(píng)估模型中都需要用到權(quán)重，本文將在1.2.3章節(jié)介紹當(dāng)前權(quán)重分配問(wèn)題的研究現(xiàn)狀。
（3）電子商務(wù)交易環(huán)境（互聯(lián)網(wǎng)）和工具（軟件）的安全可靠性問(wèn)題。電子商務(wù)交易工具的運(yùn)行環(huán)境是動(dòng)態(tài)開放狀態(tài)，而這種多變性導(dǎo)致了不確定性因素的產(chǎn)生，軟件的可信性難以保證。電子商務(wù)用戶一般通過(guò)瀏覽器等軟件進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)交易，因此，本文對(duì)瀏覽器軟件的可信性進(jìn)行了研究并設(shè)計(jì)了評(píng)估模型。本文在 1.2.4 章節(jié)介紹關(guān)于軟件可信性的研究工作
1.2.1 JØsang 主觀邏輯理論
經(jīng) Shafer 在 1976 年進(jìn)一步發(fā)展[7]，并使其更加的理論化、系統(tǒng)化，最終形成了一種不確定推理理論，即 DS 證據(jù)理論。其主要特征是支持不同等級(jí)的精確度和直接引入對(duì)未知不確定性的描述。這種方法在處理某些事物的差異不足以區(qū)分正面或負(fù)面的情況時(shí)有著較大優(yōu)勢(shì)。但是它所需要的證據(jù)不能快速準(zhǔn)確的定位，必須從初始條件按照一定的順序和方式去分析，顯得有些繁瑣。關(guān)于這一點(diǎn)已經(jīng)被有關(guān)專家所共識(shí)[8，9]。自從 DS 證據(jù)理論被提出后，很多學(xué)者開始引用 Dempster 法則[10-15]。雖然 Dempster法則被應(yīng)用到不同的場(chǎng)合，然而卻只有一個(gè)目的：基于信任原則來(lái)化解事物之間的矛盾。Dezert-Smarandache 理論擴(kuò)展了這一法則[16]，在該系統(tǒng)中引入了稱為“超強(qiáng)集”的概念，從而打破了在系統(tǒng)中的各個(gè)元素是相互獨(dú)立的這一經(jīng)典概念。

JØsang 等人[22]提出的主觀邏輯能夠表示主觀不確定性，并取得了可喜的成果[23-30]。文獻(xiàn)[23]利用主觀邏輯進(jìn)行信任網(wǎng)絡(luò)分析，然而其折扣算子在信任傳遞過(guò)程中存在信任下降過(guò)快的問(wèn)題。文獻(xiàn)[24]對(duì)主觀邏輯理論做了多項(xiàng)式的拓展。文獻(xiàn)[25]將條件推理從二項(xiàng)擴(kuò)展到多項(xiàng)觀點(diǎn)，改進(jìn)和完善了主觀邏輯，但其給出的多項(xiàng)式融合算子在融合三個(gè)以上觀點(diǎn)時(shí)，仍然不滿足交換率和結(jié)合律，導(dǎo)致融合結(jié)果不唯一。文獻(xiàn)[26]對(duì)貝葉斯信譽(yù)系統(tǒng)豐富的特征進(jìn)行了綜述，說(shuō)明其適用于很多不同的問(wèn)題和環(huán)境。文獻(xiàn)[27]提出了累積融合算子和平均融合算子，改進(jìn)原有主觀邏輯，而上述問(wèn)題依然存在。文獻(xiàn)[28]利用主觀邏輯對(duì)條件到結(jié)果的映射進(jìn)行了拓展與新的定義。JØsang 的 Beta 信任模型已經(jīng)成為信任管理領(lǐng)域中經(jīng)典的信任模型之一，他將其很好地應(yīng)用在開放社區(qū)的信任管理中，對(duì)計(jì)算中的信任進(jìn)行推理和表示。

第 2 章 JØsang 主觀邏輯及其拓展

2.1 JØsang 主觀邏輯及其存在的問(wèn)題
在標(biāo)準(zhǔn)的邏輯中，命題不是真就是假。然而，沒人能夠絕對(duì)肯定有關(guān)世界的一個(gè)命題是絕對(duì)真或假。另外，每當(dāng)對(duì)一個(gè)命題的真實(shí)性進(jìn)行評(píng)估，它總是有一個(gè)個(gè)體來(lái)完成的，這不能被認(rèn)為是一個(gè)全面客觀的信念。這表明在標(biāo)準(zhǔn)邏輯中，捕捉我們現(xiàn)實(shí)知覺的一個(gè)重要方面缺失了，它是更多的為理想化的世界而設(shè)計(jì)，并非我們生活的主觀世界。概率邏輯結(jié)合演繹邏輯和概率論表達(dá)事件的真實(shí)程度。而這一結(jié)果比二值邏輯更加符合實(shí)際。經(jīng)典概率論中概率可加性原則要求在狀態(tài)空間不相交的元素概率和為 1。這一要求使得它必須評(píng)估每一個(gè)狀態(tài)的概率值，甚至可能沒有基于它。換句話說(shuō)，它阻止我們清楚的表達(dá)對(duì)可能狀態(tài)或結(jié)果的未知性。如果某人想表達(dá)對(duì) x 的未知性，他會(huì)說(shuō)“我不知道”。這不能用一個(gè)簡(jiǎn)單的概率值來(lái)表達(dá)。 概率值 P(x)=5，表示 x 和 x 的補(bǔ)是同樣可能的，這非常不同于未知。
在主觀邏輯中，論點(diǎn)被稱作一個(gè)主觀觀點(diǎn)或觀點(diǎn)。一個(gè)觀點(diǎn)包含不確定性程度，這個(gè)不確定性可以理解為對(duì)相關(guān)狀態(tài)的真實(shí)性的未知。主觀觀點(diǎn)與信任函數(shù)相關(guān)。信任理論讓觀察者能夠?qū)顟B(tài)空間進(jìn)行信任分配，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是涵蓋了未知，例如，當(dāng)對(duì)狀態(tài)的真實(shí)性缺乏證據(jù)時(shí)，我們能夠通過(guò)對(duì)整個(gè)狀態(tài)空間進(jìn)行信任分配來(lái)清楚的表達(dá)未知。從一方面講，主觀觀點(diǎn)比信任函數(shù)更具有約束性，它不提供狀態(tài)的冪集。然而，主觀觀點(diǎn)包含基率，在這個(gè)意義上，，比信任函數(shù)更加具有表達(dá)力。
定義在主觀觀點(diǎn)上的邏輯算子非常簡(jiǎn)單，相對(duì)大量的實(shí)踐邏輯算子是存在的。這給在各種情況下的推理提供了框架，輸入?yún)?shù)可以是不完整的或者是受到不確定性影響的。主觀觀點(diǎn)與狄利克雷和貝塔概率密度函數(shù)等價(jià)。通過(guò)這個(gè)等價(jià)性，主觀邏輯提供了一種概率密度函數(shù)的推理演算。在主觀邏輯中，描述了四種不同但等價(jià)的主觀觀點(diǎn)表達(dá)。它使得我們能夠從同角度來(lái)看不確定概率，能夠最自然的表達(dá)一個(gè)具體的現(xiàn)實(shí)世界的情況。主觀邏輯包含與二值邏輯和經(jīng)典概率演算相同的基本算子，同時(shí)，還包括自己獨(dú)有的非傳統(tǒng)算子。主觀邏輯能夠比傳統(tǒng)的概率演算和概率邏輯更加符合實(shí)際地對(duì)真實(shí)世界的情況進(jìn)行建模和分析。分析師的部分未知和缺乏信息都能夠被清楚的考慮在分析中，并明確的表達(dá)出結(jié)果。當(dāng)用作決策支持，主觀邏輯使得決策者更好的刻畫不確定性對(duì)具體情況和未來(lái)結(jié)果評(píng)估的影響。

在主觀邏輯中，主觀觀點(diǎn)是經(jīng)典和原創(chuàng)的表達(dá)方式。為了便于理解，主觀觀點(diǎn)將觀點(diǎn)可視化在三角形中。主觀觀點(diǎn)表達(dá)形式為基礎(chǔ)主觀邏輯算子，其他表達(dá)用來(lái)理解與主觀邏輯的相關(guān)性以及其他數(shù)學(xué)形式。證據(jù)表達(dá)是第二種形式，它提供了一個(gè)在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的經(jīng)典數(shù)學(xué)表達(dá)，能夠以概率密度函數(shù)的形式給出有用而直觀的可視化。證據(jù)表達(dá)也能夠提供最直觀的方式使得一個(gè)觀察的新證據(jù)體現(xiàn)到觀點(diǎn)中。JØsang 的主觀邏輯以描述二項(xiàng)事件后驗(yàn)概率的 Beta 分布函數(shù)為基礎(chǔ)，給出了一個(gè)由觀察到的肯定事件數(shù) r 和否定事件數(shù) s 來(lái)計(jì)算的概率確定性密度函數(shù)，并以此為基礎(chǔ)計(jì)算實(shí)體間產(chǎn)生的每個(gè)事件的概率可信度。

2.2 主觀邏輯的拓展與改進(jìn)
2.2.1 基率 a 的動(dòng)態(tài)化
C 應(yīng)該隨著問(wèn)題規(guī)模(多項(xiàng)式觀點(diǎn)中的基數(shù))k 的增大而增大，但隨證據(jù)的增多而減少，觀察次數(shù) N，或隨時(shí)間 t 的增大而減少。因此，可根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)線性函數(shù)與非線性函數(shù)，如 fun4 和 fun5。fun4 中 r 為調(diào)節(jié)系數(shù)，其作用是調(diào)節(jié) C 的下降速度。
根據(jù) JØsang 證據(jù)空間映射觀念空間的理論，分別定義了正事件數(shù)和負(fù)事件數(shù)，而不確定因子 C 應(yīng)該是觀察周期前的不確定事件數(shù)(即在未進(jìn)行該周期觀察時(shí)的不確定事件數(shù))，而這種不確定性產(chǎn)生反應(yīng)在證據(jù)上的表現(xiàn)為不同周期間正事件數(shù)的變化，它與以前的觀察證據(jù)有著密切的關(guān)系，因此我們根據(jù)不同的觀察周期，給出動(dòng)態(tài)變化的不確定因子 C 的定義：
上述兩個(gè)例子的結(jié)論恰好與認(rèn)知一致性理論[109]的觀點(diǎn)相符，認(rèn)知一致性理論是一種重要的社會(huì)認(rèn)知理論，該理論認(rèn)為人的認(rèn)知有一致性傾向，當(dāng)兩個(gè)實(shí)體對(duì)同一事物給出不同的觀點(diǎn)時(shí)出現(xiàn)認(rèn)知失調(diào)，增加新的認(rèn)知；認(rèn)知-感情一致論認(rèn)為人們的信念或認(rèn)識(shí)在一定程度上受人們的感情偏愛所決定。
為了驗(yàn)證改進(jìn)的主觀邏輯模型的有效性，在 CPU 為 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPUE7500 2.93GHz，內(nèi)存 1.98GB，Windows XP 的主機(jī)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集選自 KDD CUP 99，KDD CUP 99 數(shù)據(jù)集是 KDD 競(jìng)賽在 1999 年舉行時(shí)采用的數(shù)據(jù)集。它是由美國(guó)國(guó)防部高級(jí)規(guī)劃署在林肯實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的一項(xiàng)入侵檢測(cè)評(píng)估項(xiàng)目。林肯實(shí)驗(yàn)室建立了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，收集了 9 周時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)連接和系統(tǒng)審計(jì)數(shù)據(jù)，仿真各種不同的網(wǎng)絡(luò)流量、各種用戶類型和攻擊手段，使它就像一個(gè)真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，因此，以此數(shù)據(jù)為仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更具有可信性。

從 corrected 數(shù)據(jù)的前 65503 條記錄中選取 36000~42000 這 6000 條記錄作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，假設(shè)每一個(gè)觀察周期有 600 條記錄，那么就有 10 個(gè)觀察周期，每 600 條記錄分別從 6 個(gè)觀察者得到，即每個(gè)觀察者提供 100 條記錄。為了運(yùn)用本文設(shè)計(jì)的融合算子，這里，假設(shè) 6 個(gè)觀察者的自身的權(quán)重值分別為｛0.5，0.9，0.7，0.6，0.8，0.8｝，權(quán)重的分配算法參見第 4 章。統(tǒng)計(jì)正常事件數(shù)見表 2-3 并經(jīng)過(guò)計(jì)算 的坐標(biāo)，得到表 2-4。初始的 a=0.1，利用方程 fun1，fun4，本模型中的 a，C 會(huì)隨著觀察周期性的動(dòng)態(tài)改變，而JØsang 的 a 始終是 0.5，C 始終是 2。本文還進(jìn)行了 a，C 靜態(tài)不變時(shí)候的實(shí)驗(yàn)，即 a=0.5，C=2。并與 a，C 動(dòng)態(tài)變化時(shí)的情況進(jìn)行比較。

第 3 章 基于拓展主觀邏輯的電子商務(wù)信任模型....................... 41
3.1 電子商務(wù)信任模型................................................41
3.2 信譽(yù)值算法.....................................................44
3.3 推薦信任值算法..............................................44
第 4 章 柔性動(dòng)態(tài)權(quán)重決策方案.................................... 48
4.1 方案描述........................................................48
4.2 客觀部分權(quán)重分配方案.........................................50
4.3 專家權(quán)重的確定.............................................52
第 5 章 基于主觀邏輯的可信軟件評(píng)估模型........................... 65
5.1 軟件運(yùn)行環(huán)境屬性的選取........................................65

5.2 基于主觀邏輯的可信軟件評(píng)估流程.................................66

第 6 章 電子商務(wù)信任模型仿真實(shí)驗(yàn)

6.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c實(shí)驗(yàn)環(huán)境
為了驗(yàn)證第 3 章提出的電子商務(wù)信任模型在系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)較大的情況下，是否依然能夠高效的運(yùn)行，以及在各種不同情況下產(chǎn)生的結(jié)果的合理性，本文在 CPU 為 Intel(R)Core(TM)2 Duo CPU E7500 2.93GHz ， 內(nèi) 存 1.98GB ， Windows XP 的 主 機(jī) 上 用Apache+MySQL+PHP 運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。在相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)下，將本文提出的模型與JØsang的模型進(jìn)行結(jié)果對(duì)比與分析。下面簡(jiǎn)單介紹Apache+MySQL+PHP運(yùn)行環(huán)境。Apache HTTP Server（簡(jiǎn)稱 Apache）是 Apache 軟件基金會(huì)的一個(gè)開放源碼的網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器，可以在大多數(shù)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)中運(yùn)行，由于其多平臺(tái)和安全性被廣泛使用，是最流行的 Web 服務(wù)器端軟件之一。它快速、可靠并且可通過(guò)簡(jiǎn)單的 API 擴(kuò)展，將Perl/Python 等解釋器編譯到服務(wù)器中。
樣例 1，無(wú)推薦信任路徑，user 與 item 有直接交互經(jīng)驗(yàn)，因此，信任主要由用戶自己的經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生，權(quán)重(W4=1)。
樣例 2，無(wú)推薦信任路徑，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，對(duì) item id 為 2349 的評(píng)價(jià)僅有兩條記錄：買家 31 對(duì)其的評(píng)價(jià)為 1，根據(jù)評(píng)價(jià)時(shí)間計(jì)算的時(shí)效系數(shù) 0.75；買家 30810 對(duì)其評(píng)價(jià)為 3，時(shí)效系數(shù) 0.12。本算法根據(jù)公式(2.14)(2.15)(3.2)計(jì)算的信譽(yù)值為 0.07，信任期待值為0.96(信任期待值為隨機(jī)賦值)，權(quán)重(W1=0.5， W3=0.5)。根據(jù) JØsang 的主觀邏輯公式(2.2)(2.3)計(jì)算出的信任評(píng)價(jià)值為 0.3，由于其模型中并未考慮證據(jù)的時(shí)效性，因此，對(duì)賣家信任的計(jì)算并不準(zhǔn)確。本模型中對(duì)賣家計(jì)算的信譽(yù)值為 0.07，即認(rèn)為賣家信譽(yù)很差。賣家的信任期待值較高為 0.96，即賣家是新賣家，調(diào)節(jié)后的的信任結(jié)果為 0.515，賣家依然是不太可信的。

樣例 3，無(wú)推薦信任路徑，根據(jù)本算法計(jì)算的信譽(yù)值為 1，信任期待值為 0.82，權(quán)重(W1=0.5， W3=0.5)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，對(duì) item id 為 5422 的評(píng)價(jià)有 5 條記錄，且均為好評(píng)，因此，本算法計(jì)算的信譽(yù)值與 JØsang 的結(jié)果一樣都為 1。而本算法根據(jù)時(shí)間計(jì)算的信任期待值為 0.82，最終的信任結(jié)果為 0.91，該值較為符合實(shí)際。

第 7 章 結(jié)論及展望

JØsang 等人提出的主觀邏輯信任模型，更適合對(duì)動(dòng)態(tài)不確定性對(duì)象的可信性進(jìn)行建模。JØsang 借鑒了 D-S 證據(jù)理論，將不確定性引入到其模型中，提出了主觀邏輯理論，并在此基礎(chǔ)上建模信任關(guān)系，取得了很好的效果。然而，JØsang 的主觀邏輯中存在基率a 與不確定因子 C 不能動(dòng)態(tài)變化的不足，融合算子在高沖突情況下會(huì)產(chǎn)生不合理結(jié)果，證據(jù)空間到觀念空間的映射算子未考慮證據(jù)的時(shí)效性，信任傳遞過(guò)程中折扣算子和融合算子存在信任的折扣速度過(guò)快等問(wèn)題。
因此，本文的工作重點(diǎn)之一是對(duì) JØsang 主觀邏輯不合理不完善的地方進(jìn)行拓展與改進(jìn)，針對(duì) JØsang 主觀邏輯存在基率 a 與不確定因子 C 不能動(dòng)態(tài)變化的不足，以及融合算子在高沖突情況下會(huì)產(chǎn)生不合理結(jié)果等問(wèn)題，把主觀邏輯拓展到五元組，改進(jìn)了其融合算子，使其更合乎實(shí)際，改進(jìn)后的融合算子滿足交換率和結(jié)合律，并給出了證明。提出了的動(dòng)態(tài)主觀邏輯模型，通過(guò)建立直角坐標(biāo)系，采用直線/曲線擬合算法勾勒觀點(diǎn)的動(dòng)態(tài)軌跡，能夠更加直觀地觀察到觀點(diǎn)在不同觀察周期表現(xiàn)出的變化及發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)，給出基率與不確定因子的動(dòng)態(tài)化函數(shù)，可以滿足不同系統(tǒng)的需要.實(shí)例分析的結(jié)論與認(rèn)知一致性理論的觀點(diǎn)相符.在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，改進(jìn)后的主觀邏輯更加合理，有效，能夠更好的適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境。
本文針對(duì)當(dāng)前信任模型在電子商務(wù)環(huán)境中適用性較差，計(jì)算復(fù)雜度較高等問(wèn)題，提出了基于拓展主觀邏輯的電子商務(wù)信任模型。模型引入對(duì)新賣家的信任期待值，調(diào)節(jié)當(dāng)前電子商務(wù)中信譽(yù)機(jī)制的不公平性；將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦與電子商務(wù)信任模型相結(jié)合，并設(shè)計(jì)了信任路徑搜索算法，解決“Mass Hysteria”問(wèn)題的同時(shí)，降低了計(jì)算復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)并與 JØsang 及文獻(xiàn)[3]的模型進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明，拓展主觀邏輯電子商務(wù)信任模型更加合理有效。在改進(jìn)主觀邏輯融合算子過(guò)程中引入了權(quán)重，在電子商務(wù)信任建模時(shí)需要對(duì)各個(gè)信任組成部分進(jìn)行科學(xué)合理的權(quán)重分配，因此，本文對(duì)權(quán)重分配問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。

由于決策問(wèn)題的復(fù)雜性，在對(duì)屬性分配權(quán)重時(shí)，僅用客觀的方法，難以體現(xiàn)人們?cè)跊Q策中的主觀性，而僅依據(jù)人的主觀判斷，又難以客觀的反映問(wèn)題的實(shí)質(zhì)。因此，本文在權(quán)重分配方面，提出一種柔性的動(dòng)態(tài)權(quán)重決策方案(FDWDS)，該方案在分析數(shù)據(jù)類型、指標(biāo)類型和與之相關(guān)的知識(shí)信息的完備性、準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上，綜合客觀賦權(quán)、主觀賦權(quán)以及考慮決策偏好等對(duì)決策的影響，進(jìn)行柔性柔性權(quán)重分配，方案能夠根據(jù)分析對(duì)象的不同而進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。最后，通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)與綜合案例，對(duì)其適用性和權(quán)重分配的合理性進(jìn)行了論證，并與相關(guān)文獻(xiàn)結(jié)果進(jìn)行了比較，本文所提的方案在得到合理結(jié)果的同時(shí)，有效降低了計(jì)算復(fù)雜度。

參考文獻(xiàn)（略）

本文編號(hào)：35134