| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·面向服务的环境 | 第13-14页 |
| ·信用和信用服务 | 第14-15页 |
| ·信用评价体系 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 信用评价体系研究概述 | 第18-27页 |
| ·信用的度量 | 第18-19页 |
| ·常见的信用评价体系 | 第19-21页 |
| ·Amazon的信用评价体系 | 第19-20页 |
| ·淘宝的信用评价体系 | 第20页 |
| ·现有信用评价体系问题分析 | 第20-21页 |
| ·服务质量度量框架 | 第21-24页 |
| ·常见的欺诈行为 | 第24-26页 |
| ·多重身份 | 第24页 |
| ·服务质量变化 | 第24-25页 |
| ·金额欺诈 | 第25页 |
| ·恶意评价 | 第25页 |
| ·信用炒作 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 系统信用评价体系设计 | 第27-33页 |
| ·信用度的划分 | 第27页 |
| ·静态信用分值的计算 | 第27-28页 |
| ·动态信用分值的计算 | 第28-32页 |
| ·单次交往的评分 | 第28页 |
| ·信用度聚合 | 第28-32页 |
| ·信用等级 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 聚类过滤信用算法 | 第33-51页 |
| ·基本思想 | 第33页 |
| ·原始算法 | 第33-37页 |
| ·算法介绍 | 第33-35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·对原始算法的讨论 | 第36-37页 |
| ·改进算法1 | 第37-47页 |
| ·改进思路 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-46页 |
| ·对改进算法1的讨论 | 第46-47页 |
| ·改进算法2 | 第47-50页 |
| ·改进思路 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·对改进算法2的讨论 | 第49-50页 |
| ·算法应用难点及解决方案 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于SOCIAL NETWORK的信用算法 | 第51-61页 |
| ·基本思想 | 第51-52页 |
| ·算法设计 | 第52-59页 |
| ·辅助表的构建 | 第52-57页 |
| ·信用查询 | 第57页 |
| ·推荐关系的调整 | 第57-59页 |
| ·对算法的进一步讨论 | 第59-60页 |
| ·算法应用难点 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 征信与信用管理系统 | 第61-78页 |
| ·系统使用者 | 第61-62页 |
| ·系统结构设计 | 第62-63页 |
| ·系统模块 | 第63-65页 |
| ·征信子系统 | 第63-64页 |
| ·数据加工子系统 | 第64页 |
| ·信用查询/评估子系统 | 第64-65页 |
| ·认证/权限子系统 | 第65页 |
| ·系统技术构架 | 第65-68页 |
| ·Velocity Template Engine | 第66页 |
| ·Spring Framework | 第66-67页 |
| ·Hibernate Framework | 第67-68页 |
| ·系统运行环境 | 第68-69页 |
| ·系统演示 | 第69-76页 |
| ·数据录入 | 第69-72页 |
| ·数据审核 | 第72页 |
| ·权限管理 | 第72-74页 |
| ·评定方向配置 | 第74-75页 |
| ·算法配置 | 第75页 |
| ·信用查询 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第7章 总结和展望 | 第78-79页 |
| ·总结 | 第78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81页 |