| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 云服务中的信任管理 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状及分析 | 第12-15页 |
| 1.4 论文主要工作及预期成果 | 第15-16页 |
| 1.5 论文后续结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于双向评估的信任管理模型 | 第18-30页 |
| 2.1 信任管理模型分类及分析 | 第18-20页 |
| 2.1.1 基于凭证的信任管理模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于行为的信任管理模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 主要存在的问题 | 第20页 |
| 2.2 基于双向评估的信任管理模型设计 | 第20-28页 |
| 2.2.1 初始化 | 第22-23页 |
| 2.2.2 云服务的信任度评估 | 第23-25页 |
| 2.2.3 用户的信任度评估 | 第25-27页 |
| 2.2.4 云服务的信誉值更新 | 第27页 |
| 2.2.5 最佳云服务的选择 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 面向云服务和用户的信任评估算法的设计 | 第30-50页 |
| 3.1 基于相似度的云服务信任评估算法 | 第30-37页 |
| 3.1.1 EigenTrust算法简介 | 第30-32页 |
| 3.1.2 EigenTrust算法优缺点分析 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于相似度的改进的EigenTrust信任评估算法 | 第33-37页 |
| 3.2 基于逆推法的用户信任评估方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 逆向查询可信云服务 | 第37-39页 |
| 3.2.2 逆向查询不可信云服务 | 第39-40页 |
| 3.2.3 惩罚恶意用户 | 第40-41页 |
| 3.3 基于信息熵的最佳云服务选择算法 | 第41-48页 |
| 3.3.1 常用的多属性决策算法的优缺点分析 | 第41-42页 |
| 3.3.2 TOPSIS算法和信息熵简介 | 第42-45页 |
| 3.3.3 多属性权重的确定方法 | 第45-46页 |
| 3.3.4 基于信息熵的改进的TOPSIS多属性决策算法 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 实验仿真和结果分析 | 第50-60页 |
| 4.1 实验环境及数据结构设计 | 第50-52页 |
| 4.1.1 仿真实验环境及相关参数设计 | 第50-51页 |
| 4.1.2 数据结构设计 | 第51-52页 |
| 4.2 基于相似度的改进的EigenTrust信任评估实验 | 第52-56页 |
| 4.3 基于信息熵的改进的TOPSIS多属性决策实验 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发布的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
