| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-18页 |
| 1.1.1 互联网与信任 | 第14-16页 |
| 1.1.2 人类社会中的信任和信誉机制 | 第16-17页 |
| 1.1.3 信任和信誉机制的研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 本文研究的问题 | 第18页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第21-55页 |
| 2.1 信任模型 | 第21-47页 |
| 2.1.1 分布式环境下已有的信任模型 | 第21-25页 |
| 2.1.2 信任模型涉及到的问题 | 第25-43页 |
| 2.1.3 信任与信誉 | 第43-44页 |
| 2.1.4 信任模型与信誉系统的国内研究现状 | 第44-45页 |
| 2.1.5 现有分布式信任模型的不足 | 第45-47页 |
| 2.2 访问控制模型及其应用 | 第47-54页 |
| 2.2.1 自主访问控制和强制访问控制 | 第47-48页 |
| 2.2.2 基于角色的访问控制 | 第48-49页 |
| 2.2.3 基于任务的访问控制模型 | 第49-50页 |
| 2.2.4 分布式访问控制模型 | 第50-51页 |
| 2.2.5 上下文相关的访问控制模型 | 第51-52页 |
| 2.2.6 基于时态的访问控制模型 | 第52页 |
| 2.2.7 其它访问控制模型 | 第52-53页 |
| 2.2.8 目前访问控制模型存在的问题 | 第53-54页 |
| 2.3 小结 | 第54-55页 |
| 第三章 权重指派研究 | 第55-67页 |
| 3.1 权重指派基本方法 | 第55-57页 |
| 3.1.1 主观赋权法 | 第55-56页 |
| 3.1.2 客观赋权法 | 第56-57页 |
| 3.1.3 组合赋权法 | 第57页 |
| 3.2 软件评价中权重指派研究现状 | 第57-59页 |
| 3.3 基于评价行为统计的主客观权重期望算法 | 第59-66页 |
| 3.3.1 基于评价行为统计的客观赋权法EBSWIM | 第59-63页 |
| 3.3.2 主客观赋权法 | 第63-65页 |
| 3.3.3 互联网用户评价行为的进一步讨论 | 第65-66页 |
| 3.4 小结 | 第66-67页 |
| 第四章 聚合算法研究 | 第67-79页 |
| 4.1 聚合算法基础 | 第67-72页 |
| 4.1.1 基于多准则决策辅助的聚合算法 | 第67-68页 |
| 4.1.2 多属性效用理论（MAUT） | 第68-69页 |
| 4.1.3 级别优先序方法（Outranking Method） | 第69-71页 |
| 4.1.4 层次分析法（AHP） | 第71页 |
| 4.1.5 模糊方法（Fuzzy Method） | 第71页 |
| 4.1.6 证据理论 | 第71-72页 |
| 4.2 软件综合评价中聚合算法研究现状 | 第72页 |
| 4.3 使用ELECTRE TRI级别优先序方法评价软件可信性 | 第72-78页 |
| 4.3.1 评价问题 | 第73页 |
| 4.3.2 评价模型及应用过程 | 第73-77页 |
| 4.3.3 讨论 | 第77-78页 |
| 4.4 小结 | 第78-79页 |
| 第五章 网格信任模型的自适应虚拟组织构建 | 第79-100页 |
| 5.1 现有虚拟组织构建模型分析 | 第80-82页 |
| 5.2 一种新型的网格节点信誉评价算法 | 第82-89页 |
| 5.2.1 个性化信誉评价 | 第82-84页 |
| 5.2.2 网格实体间的直接信任评价算法 | 第84-87页 |
| 5.2.3 推荐信任评价算法 | 第87-88页 |
| 5.2.4 组织间信任评价算法 | 第88-89页 |
| 5.2.5 实体间信誉评价算法 | 第89页 |
| 5.3 虚拟组织构建 | 第89-91页 |
| 5.3.1 虚拟组织成员的选择 | 第89-90页 |
| 5.3.2 虚拟组织构建算法 | 第90-91页 |
| 5.4 算法的复杂性与健壮性分析 | 第91-94页 |
| 5.4.1 算法的复杂性 | 第91-92页 |
| 5.4.2 算法鲁棒性 | 第92-94页 |
| 5.5 仿真实验 | 第94-99页 |
| 5.5.1 信誉系统的敏感性与准确性测试 | 第94-96页 |
| 5.5.2 对虚假交易攻击的抵抗能力测试 | 第96-97页 |
| 5.5.3 对诽谤攻击的抵抗能力测试 | 第97-98页 |
| 5.5.4 相近性能节点的区分能力 | 第98-99页 |
| 5.6 小结 | 第99-100页 |
| 第六章 自动反馈评价信任模型及信誉系统 | 第100-116页 |
| 6.1 现有信誉系统的信任信息源分析 | 第101-102页 |
| 6.2 信任反馈模型 | 第102-110页 |
| 6.2.1 影响反馈的因素 | 第102-104页 |
| 6.2.2 直接信任关系评价 | 第104-105页 |
| 6.2.3 推荐信任关系评价 | 第105-109页 |
| 6.2.4 组织间信任评价 | 第109-110页 |
| 6.2.5 信誉评价 | 第110页 |
| 6.3 仿真和分析 | 第110-115页 |
| 6.3.1 信誉系统的准确性测试 | 第110-112页 |
| 6.3.2 信誉系统的敏感性测试 | 第112-114页 |
| 6.3.3 信誉系统的健壮性测试 | 第114-115页 |
| 6.4 小结 | 第115-116页 |
| 第七章 多维信任向量的信用计算和个性化决策机制 | 第116-135页 |
| 7.1 多维信任向量的信用模型 | 第116-117页 |
| 7.1.1 多维信任向量的具体形式 | 第116页 |
| 7.1.2 多维信任向量的信用模型 | 第116-117页 |
| 7.2 多维向量模型的信用计算 | 第117-126页 |
| 7.2.1 事务层的多维信用计算 | 第117-124页 |
| 7.2.2 评价层的多维信用计算 | 第124-125页 |
| 7.2.3 多维信任向量的双层交互 | 第125-126页 |
| 7.3 多维信任向量的个性化信任决策 | 第126-133页 |
| 7.3.1 多维信任向量之间的优势比较 | 第126-128页 |
| 7.3.2 基于任务特性的个性化的判断 | 第128-130页 |
| 7.3.3 多维信任向量的信任决策 | 第130-133页 |
| 7.4 小结 | 第133-135页 |
| 第八章 结论与展望 | 第135-137页 |
| 8.1 本文总结 | 第135-136页 |
| 8.2 下一步工作 | 第136-137页 |
| 参考文献 | 第137-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第151页 |
