P2P网络安全信任模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·P2P网络技术概述 | 第9-10页 |
| ·P2P网络安全研究现状 | 第10-11页 |
| ·P2P网络中的信任问题 | 第11-12页 |
| ·信任模型简介 | 第12-13页 |
| ·信任定义 | 第12-13页 |
| ·信任模型概述 | 第13页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容及创新 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 信任模型研究综述 | 第16-30页 |
| ·信任问题概述 | 第16-21页 |
| ·信任定义 | 第16-17页 |
| ·信任的性质及分类 | 第17-21页 |
| ·信任模型研究 | 第21-27页 |
| ·集中式信任模型 | 第21-23页 |
| ·分布式信任模型 | 第23-27页 |
| ·P2P网中信任模型研究现状 | 第27-30页 |
| 第3章 贝叶斯估计理论 | 第30-36页 |
| ·贝叶斯推断 | 第30-33页 |
| ·贝叶斯估计用到的三种信息 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯估计原理 | 第31-33页 |
| ·伽玛分布 | 第33-34页 |
| ·伽玛函数 | 第33页 |
| ·伽玛分布 | 第33页 |
| ·伽玛分布的数学期望和方差 | 第33-34页 |
| ·贝塔分布 | 第34-35页 |
| ·贝塔函数 | 第34页 |
| ·贝塔分布 | 第34-35页 |
| ·贝塔分布的数学期望和方差 | 第35页 |
| ·贝叶斯理论在信任模型中的应用 | 第35-36页 |
| 第4章 基于贝叶斯理论的信任模型 | 第36-62页 |
| ·基于贝叶斯理论的信任模型 | 第36-45页 |
| ·基本概念 | 第37-38页 |
| ·直接信任的计算 | 第38-41页 |
| ·可信度的计算 | 第41-42页 |
| ·推荐信任的计算 | 第42-44页 |
| ·信任值的计算 | 第44-45页 |
| ·虚假推荐的处理 | 第45-53页 |
| ·相关研究 | 第45-46页 |
| ·贝叶斯区间估计 | 第46-47页 |
| ·虚假推荐过滤算法 | 第47-50页 |
| ·改进的虚假推荐过滤算法 | 第50-53页 |
| ·试验及数据分析 | 第53-62页 |
| ·模型有效性验证 | 第53-56页 |
| ·与Liu M等人的模型比较 | 第56-59页 |
| ·虚假推荐过滤算法的比较 | 第59-62页 |
| 第5章 结论 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
