| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 分布式系统和动态信任模型 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·动态信任关系 | 第16-20页 |
| ·主体 | 第16-17页 |
| ·信任 | 第17页 |
| ·信任的动态性 | 第17-18页 |
| ·动态信任关系的建模与管理 | 第18-20页 |
| ·动态信任模型 | 第20-24页 |
| ·PTM 模型 | 第20-22页 |
| ·Hassan’s模型 | 第22-23页 |
| ·Sun’s模型 | 第23-24页 |
| ·Song’s模型 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于行为监控的自适应动态信任度测模型的数学表述 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·动态信任度测模型的原理 | 第26-28页 |
| ·动态信任决策问题的形式化描述 | 第28-31页 |
| ·行为数据的获取与预处理 | 第31-36页 |
| ·行为数据的获取 | 第32-34页 |
| ·行为数据预处理 | 第34-36页 |
| ·信任度量与预测模块结构图 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 动态信任度量与预测方法实现 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·自适应动态信任度测方法分析 | 第38-42页 |
| ·粗糙集理论分析 | 第39-40页 |
| ·信息熵理论分析 | 第40-42页 |
| ·信任度测知识表达系统的构建 | 第42-45页 |
| ·完整算法描述 | 第45-50页 |
| ·分类知识获取算法 | 第46-48页 |
| ·分类权重计算方法 | 第48-50页 |
| ·算法分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 仿真实验与性能分析 | 第52-64页 |
| ·实验系统平台部署 | 第52-54页 |
| ·实验场景和性能评价指标 | 第54-56页 |
| ·实验场景 | 第54-55页 |
| ·性能评测指标 | 第55-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-61页 |
| ·准确性分析 | 第56-58页 |
| ·可扩展性分析 | 第58-61页 |
| ·关于模型的合理性讨论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |