| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的目的意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 可信机制研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 目前研究中存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.3 本课题的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 社会网络可信机制概述 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 信任的相关概念 | 第19-21页 |
| 2.3 可信度量方法 | 第21-23页 |
| 2.4 推荐模型 | 第23-25页 |
| 2.5 信任演化模型 | 第25-26页 |
| 2.6 激励机制 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 社会网络动态可信度量模型研究 | 第29-63页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于博弈理论的可信度量模型 | 第30-41页 |
| 3.2.1 可信度量模型的建立 | 第30-36页 |
| 3.2.2 社团识别及恶意节点联盟发现算法 | 第36-38页 |
| 3.2.3 激励惩罚策略 | 第38-41页 |
| 3.3 多维动态可信度量模型 | 第41-49页 |
| 3.3.1 信息熵 | 第41-42页 |
| 3.3.2 加入时间衰减因子的多维直接可信度(TDF-Trust)计算方法 | 第42-45页 |
| 3.3.3 多路径间接可信度(MP-Trust)的计算方法 | 第45-47页 |
| 3.3.4 全局可信度的计算 | 第47页 |
| 3.3.5 加入波动抑制机制的激励函数(FIM) | 第47-48页 |
| 3.3.6 可信度量相似度 | 第48-49页 |
| 3.4 仿真实验分析与验证 | 第49-61页 |
| 3.4.1 基于博弈理论的社会网络可信度量模型仿真实验分析与验证 | 第49-56页 |
| 3.4.2 社会网络多维动态可信度量模型仿真实验分析与验证 | 第56-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 基于概率的社会网络可信推荐模型研究 | 第63-81页 |
| 4.1 引言 | 第63-65页 |
| 4.2 搜索相似用户 | 第65页 |
| 4.3 基于概率的社会网络可信推荐模型 | 第65-73页 |
| 4.3.1 平均转移概率 | 第65-70页 |
| 4.3.2 商品可信度计算 | 第70页 |
| 4.3.3 基于潜在因子解决新用户的冷启动问题 | 第70-72页 |
| 4.3.4 推荐模型的建立 | 第72-73页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第73-80页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第73-75页 |
| 4.4.2 模型有效性验证 | 第75-77页 |
| 4.4.3 影响因子有效性验证 | 第77-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 白噪声环境下的社会网络Wright-Fisher多策略信任演化模型 | 第81-101页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 基于QoS的实体效用函数计算方法 | 第82-86页 |
| 5.3 白噪声环境下的Wright-Fisher多策略信任演化模型 | 第86-91页 |
| 5.3.1 两策略Wright-Fisher过程模型 | 第86-87页 |
| 5.3.2 信任的多策略博弈模型 | 第87-88页 |
| 5.3.3 Wright-Fisher多策略博弈过程模型 | 第88-89页 |
| 5.3.4 信任演化模型 | 第89-90页 |
| 5.3.5 白噪声环境下的信任演化模型 | 第90-91页 |
| 5.4 基于演化博弈的激励机制研究 | 第91-92页 |
| 5.5 模拟实验与结果分析 | 第92-99页 |
| 5.6 本章小结 | 第99-101页 |
| 结论 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
