| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 情境感知与网络信任评估相关技术研究综述 | 第14-29页 |
| 2.1 情境和情境感知 | 第14-18页 |
| 2.1.1. 情境感知的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2. 情境的表示 | 第15-16页 |
| 2.1.3. 情境的使用 | 第16-18页 |
| 2.2 信任模型的研究 | 第18-25页 |
| 2.2.1. 基于云模型的信任评估模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2. 基于模糊决策分析的信任模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3. 基于贝叶斯网络的信任模型 | 第20-22页 |
| 2.2.4. 基于DS证据理论的信任模型 | 第22-23页 |
| 2.2.5. 全局信任模型 | 第23-24页 |
| 2.2.6. 各个信任模型的对比 | 第24-25页 |
| 2.3 网络节点关联度的研究 | 第25-28页 |
| 2.3.1. 基于社会网络的研究方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2. 系统科学的研究方法 | 第26-27页 |
| 2.3.3. 基于节点属性的研究方法 | 第27-28页 |
| 2.3.4. 各个研究方法对比 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于情境感知的全局信任评估方法的设计 | 第29-45页 |
| 3.1 基于情境感知的信任评估相关分析 | 第29-31页 |
| 3.1.1. 基于情境规则相似度的信任评估 | 第30-31页 |
| 3.1.2. 基于情境过滤的信任评估 | 第31页 |
| 3.2 基于情境感知的全局信任评估算法设计 | 第31-40页 |
| 3.2.1. 算法的框架及流程 | 第31-33页 |
| 3.2.2. 情境聚类分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3. 基于情境相似证据效用度计算 | 第34-36页 |
| 3.2.4. 局部信任计算 | 第36-37页 |
| 3.2.5. 全局信任计算 | 第37-39页 |
| 3.2.6. 局部推荐度计算 | 第39-40页 |
| 3.3 实验仿真环境建立 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1. 节点的行为对于信任的影响 | 第41-42页 |
| 3.4.2. 信任收敛的分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于网络多维特征的可信组合评估方法设计 | 第45-63页 |
| 4.1 基于组合评估的网络节点信任评估方式的选择分析 | 第45-48页 |
| 4.1.1. 综合信任评估方式 | 第45-47页 |
| 4.1.2. 全局信任评估方式 | 第47-48页 |
| 4.2 网络可信组合评估算法框架及流程 | 第48-50页 |
| 4.3 基于组合评估的节点可信关联度计算 | 第50-55页 |
| 4.3.1. 网络特征属性定义 | 第51-53页 |
| 4.3.2. 节点关联度计算 | 第53-55页 |
| 4.4 网络组合信任值计算 | 第55-56页 |
| 4.4.1. 节点可信组合权重的计算 | 第55页 |
| 4.4.2. 组合信任值计算 | 第55-56页 |
| 4.5 实验仿真环境建立 | 第56-58页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 4.6.1. 算法有效性分析 | 第58-61页 |
| 4.6.2. 算法性能分析 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结束语 | 第63-66页 |
| 5.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第72页 |