基于社交网络的信任机制研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 发展历程与研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要研究工作及组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 社交网络信任机制概述 | 第20-28页 |
| 2.1 信任的相关概念及其关键技术 | 第20-22页 |
| 2.1.1 信任的概念 | 第20页 |
| 2.1.2 信任的特征 | 第20-22页 |
| 2.2 信任的关键技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 信任值计算 | 第22-23页 |
| 2.2.2 信任中的恶意行为 | 第23-24页 |
| 2.2.3 信任的动态激励 | 第24页 |
| 2.3 社交网络中的信任 | 第24-27页 |
| 2.3.1 社交网络的概念与特点 | 第24-26页 |
| 2.3.2 社交网络中的信任研究 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于灰度关联的上下文信任机制 | 第28-40页 |
| 3.1 问题提出与研究 | 第28页 |
| 3.2 问题分析 | 第28-29页 |
| 3.3 研究基础 | 第29-31页 |
| 3.3.1 灰度理论概述 | 第30页 |
| 3.3.2 灰度关联应用 | 第30-31页 |
| 3.4 CGTrust信任模型 | 第31-39页 |
| 3.4.1 公式描述 | 第31-32页 |
| 3.4.2 直接信任 | 第32-33页 |
| 3.4.3 间接信任 | 第33页 |
| 3.4.4 动态权重的分析 | 第33-34页 |
| 3.4.5 基于灰度关联的动态权重计算 | 第34-36页 |
| 3.4.6 实验仿真与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于时间动态激励的信任机制 | 第40-49页 |
| 4.1 问题提出与研究进展 | 第40页 |
| 4.2 问题分析 | 第40-41页 |
| 4.3 FPTrust信任模型 | 第41-48页 |
| 4.3.1 信任模型框架 | 第41页 |
| 4.3.2 马尔科夫链的预测 | 第41页 |
| 4.3.3 马尔科夫矩阵确定 | 第41-43页 |
| 4.3.4 信任值预测计算 | 第43-44页 |
| 4.3.5 调节因子优化求解 | 第44-46页 |
| 4.3.6 实验仿真与分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于节点选取聚类优化的信任机制研究 | 第49-58页 |
| 5.1 问题提出 | 第49页 |
| 5.2 问题分析 | 第49-50页 |
| 5.3 基于推荐者优化选取的信任模型 | 第50-57页 |
| 5.3.1 节点映射 | 第50-52页 |
| 5.3.2 节点聚类 | 第52-54页 |
| 5.3.3 改进EigenTrust算法 | 第54页 |
| 5.3.4 实验仿真与分析 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 后期展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |
