基于跨平台社交网络的信任模型及传播机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 信任模型研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 信任传播研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 信任知识及相关技术介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 社交网络中的信任 | 第16-19页 |
| 2.1.1 信任的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 信任的表示 | 第16-18页 |
| 2.1.3 信任的属性 | 第18-19页 |
| 2.2 跨平台社交网络 | 第19-20页 |
| 2.3 贝叶斯信任网络 | 第20-23页 |
| 2.4 经典信任模型 | 第23-24页 |
| 2.4.1 EigenTrust | 第23页 |
| 2.4.2 PeerTrust | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多属性综合的直接信任评估 | 第25-38页 |
| 3.1 问题的提出 | 第25页 |
| 3.2 基本思想 | 第25-26页 |
| 3.3 直接信任评估 | 第26-31页 |
| 3.3.1 局部影响力计算 | 第26-27页 |
| 3.3.2 内在相似性计算 | 第27-28页 |
| 3.3.3 行为态度值计算 | 第28-31页 |
| 3.3.4 综合信任评估 | 第31页 |
| 3.4 实验分析 | 第31-37页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第31页 |
| 3.4.2 数据集 | 第31-32页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第32-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于贝叶斯网络的信任传播机制 | 第38-48页 |
| 4.1 问题的提出 | 第38页 |
| 4.2 改进贝叶斯信任网络的信任传播 | 第38-42页 |
| 4.2.1 单平台信任传播 | 第38-40页 |
| 4.2.2 跨平台信任传播 | 第40-41页 |
| 4.2.3 算法复杂度分析 | 第41-42页 |
| 4.3 实验分析 | 第42-46页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第42页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 针对交易反馈的信任模型 | 第48-59页 |
| 5.1 问题的提出 | 第48-49页 |
| 5.2 直接信任值 | 第49-50页 |
| 5.3 推荐信任值 | 第50-52页 |
| 5.3.1 PageRank算法 | 第50-51页 |
| 5.3.2 改进PageRank的信誉值计算 | 第51-52页 |
| 5.4 综合信任值及计算流程 | 第52-54页 |
| 5.4.1 综合信任值计算及更新 | 第52-53页 |
| 5.4.2 整体计算流程 | 第53-54页 |
| 5.5 实验分析 | 第54-58页 |
| 5.5.1 实验环境 | 第54-55页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第55-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读学位期间发表的相关论文及研究成果 | 第67页 |
