面向云计算和社交网络用户的信任模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 研究意义及创新点 | 第18-19页 |
| 1.3 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 信任理论及其应用 | 第21-39页 |
| 2.1 信任的定义及量化 | 第21-28页 |
| 2.1.1 信任的定义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信任的类型 | 第22-24页 |
| 2.1.3 信任的属性 | 第24-25页 |
| 2.1.4 信任模型 | 第25-28页 |
| 2.2 社交网络中的信任管理 | 第28-32页 |
| 2.2.1 社交网络的发展及特点 | 第28-30页 |
| 2.2.2 社交网络的属性 | 第30-31页 |
| 2.2.3 社交网络中的信任 | 第31-32页 |
| 2.3 云环境下的服务部署及信任管理 | 第32-37页 |
| 2.3.1 云服务模型 | 第32-33页 |
| 2.3.2 云服务部署模型 | 第33-35页 |
| 2.3.3 云环境下的信任管理 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 社交网络中的直接信任评估模型 | 第39-51页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 信任评估模型 | 第40-44页 |
| 3.2.1 用户态度模型 | 第41-43页 |
| 3.2.2 行为模式分析 | 第43-44页 |
| 3.2.3 综合信任评估模型 | 第44页 |
| 3.3 实验及算法分析 | 第44-48页 |
| 3.3.1 twitter公开数据的实验 | 第44-48页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 社交网络中的间接信任评估模型 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 信任传递模型 | 第51-53页 |
| 4.2.1 单向传递 | 第52-53页 |
| 4.2.2 混合传递 | 第53页 |
| 4.3 贝叶斯信任网络 | 第53-59页 |
| 4.3.1 在相同背景下的信任评估模型 | 第56-58页 |
| 4.3.2 在不同背景下的信任评估模型 | 第58-59页 |
| 4.4 实验 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 云环境下可信的服务组合模型 | 第65-77页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 随机图与服务网络模型 | 第65-70页 |
| 5.2.1 随机图基本理论 | 第65-69页 |
| 5.2.2 保证连通性的边界条件 | 第69-70页 |
| 5.3 完全基于经验的信任模型 | 第70-72页 |
| 5.3.1 经验空间 | 第70-71页 |
| 5.3.2 信任空间 | 第71-72页 |
| 5.3.3 服务节点的平均信任值 | 第72页 |
| 5.4 可信的服务组合条件 | 第72-74页 |
| 5.5 仿真实验 | 第74-75页 |
| 5.6 小结 | 第75-77页 |
| 第六章 云计算环境下两层服务选择方法 | 第77-87页 |
| 6.1 引言 | 第77页 |
| 6.2 自优化层 | 第77-81页 |
| 6.3 推荐过滤层 | 第81-82页 |
| 6.3.1 计算各个邻居的优势度 | 第81页 |
| 6.3.2 行为模式比对 | 第81-82页 |
| 6.4 算法分析 | 第82页 |
| 6.5 实验结果 | 第82-85页 |
| 6.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 第七章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 7.1 研究结论 | 第87页 |
| 7.2 研究展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 作者简介 | 第99页 |
