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电子商务交易行为的信任机制研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
注释表第12-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·研究背景与意义第13-14页
   ·国内外发展历程与研究现状第14-16页
   ·本文的主要研究工作及组织结构第16-18页
第二章 电子商务中信任机制概述第18-28页
   ·文献中的信任的定义第18-19页
     ·社会学、心理学、商务以及法律中信任定义第18页
     ·计算中的信任定义第18-19页
   ·信任的相关概念第19-20页
     ·信任第19页
     ·信任者和被信任者第19页
     ·信念第19-20页
     ·背景第20页
     ·时间点、时段、时间域第20页
   ·声誉的概念第20-22页
     ·声誉第20-21页
     ·声誉查询第21页
     ·第一手、第二手和第三手看法第21-22页
   ·基于声誉的信任管理模型应用现状第22-26页
     ·声誉机制第22-23页
     ·淘宝网第23-25页
     ·京东商城第25页
     ·各网站声誉系统总结第25-26页
   ·信任管理模型关键技术第26-27页
     ·信任度的计算第26页
     ·恶意行为的处理第26页
     ·身份变换第26页
     ·如何激励第26-27页
     ·模型与应用的结合问题第27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于声誉的信任管理模型构建第28-44页
   ·信任关系第28-30页
     ·信任关系与信任值第28页
     ·背景和时段第28-29页
     ·信任模型第29-30页
   ·信任的模糊与动态性第30-34页
     ·内隐性第30-31页
     ·非对称性第31页
     ·传递性第31-33页
     ·反义性第33页
     ·异步性第33-34页
   ·节点的特性第34-36页
     ·节点的内在因素第34页
     ·节点的外在因素第34-35页
     ·各因素的关系第35-36页
   ·声誉关系第36-37页
   ·第三方推荐节点的可信度第37-40页
     ·已知节点作为推荐节点第38页
     ·参照节点作为推荐节点第38-39页
     ·未知的推荐节点第39页
     ·恶意节点第39-40页
     ·联合与串通合谋第40页
   ·声誉模型第40-41页
   ·信任模型模拟环境第41-43页
     ·现有的信任模型评估方法第41页
     ·实验环境第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 动态自适应的信任机制第44-58页
   ·问题提出第44-45页
   ·直接评价计算第45-47页
     ·对准则的承诺第45-46页
     ·准则的影响力第46页
     ·实际交付的质量评价第46-47页
   ·反馈信任加权因子(反馈因子)第47-48页
   ·直接信任加权因子(自信因子)第48-49页
   ·分类权重的计算第49-50页
   ·基于交易时间的直接信任序列第50-51页
   ·反馈可信度计算第51-54页
   ·实验仿真与分析第54-57页
     ·仿真实现第54-55页
     ·结果与分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 利用上下文信息的推荐信任算法第58-73页
   ·推荐算法的相关概念第58页
   ·推荐算法评测第58-59页
   ·相似度计算第59-64页
     ·基于用户的协同过滤算法(UserCF)第59-61页
     ·基于交易信息的协同过滤算法(ItemCF)第61-64页
     ·冷启动问题第64页
   ·利用上下文信息推荐算法第64-69页
     ·时间效应简介第64-65页
     ·时间上下文相关的 ItemCF 算法第65-66页
     ·时间上下文相关的 UserCF 算法第66页
     ·地点上下文信息第66-67页
     ·基于社会化网络的推荐信任机制第67-69页
   ·推荐系统架构第69-70页
   ·实验仿真与分析第70-72页
     ·仿真实现第70页
     ·结果与分析第70-72页
   ·本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
   ·工作总结第73-74页
   ·后期展望第74-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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