云环境中基于信誉的信任管理机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 问题陈述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 目前存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.2.2 本文的解决思路 | 第11-12页 |
| 1.2.3 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 基于策略的信任管理模型 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于推荐的信任管理模型 | 第15-16页 |
| 1.3.3 基于预测的信任管理模型 | 第16页 |
| 1.3.4 基于信誉的信任管理模型 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 云服务特征及相关技术 | 第19-28页 |
| 2.1 云服务简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 云服务类型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云服务部署模型 | 第20-21页 |
| 2.2 云环境中基于信誉的信任管理机制 | 第21-22页 |
| 2.2.1 可信反馈信息的收集及评估 | 第21页 |
| 2.2.2 基于信誉的信任管理模型 | 第21-22页 |
| 2.3 基于消费者偏好的相似性算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 协同过滤算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 决策树算法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 时间衰减模型 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 信誉管理中信誉评价的主观与时变建模 | 第28-34页 |
| 3.1 基于信誉的信任管理框架 | 第28-30页 |
| 3.2 信誉值的主观因子计算 | 第30-32页 |
| 3.2.1 基于消费者背景属性的决策树模型 | 第30-32页 |
| 3.3 信誉值的时变因子计算 | 第32-33页 |
| 3.3.1 基于反馈信息的时间衰减模型 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于信誉的信任管理解决方案 | 第34-40页 |
| 4.1 基于消费者背景属性的决策树算法 | 第34-37页 |
| 4.2 基于反馈信息的时间衰减计算方法 | 第37页 |
| 4.3 主观信誉值的计算方法 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第40-50页 |
| 5.1 基于主观信誉值的信任管理原型系统 | 第40-42页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第40页 |
| 5.1.2 基于信誉的信任管理模型简介 | 第40-42页 |
| 5.2 实验分析 | 第42-49页 |
| 5.2.1 基于决策树算法的相似度计算 | 第42-45页 |
| 5.2.2 时间衰减算法的实现与分析 | 第45-47页 |
| 5.2.3 云服务信誉值的计算方法 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 工作总结 | 第50页 |
| 论文创新点 | 第50-51页 |
| 不足与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 攻读硕士期间获得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
