基于名聲的信任管理模型研究及其應(yīng)用.pdf

1、由于在Web環(huán)境下，貿(mào)易伙伴間沒有交互經(jīng)歷，身份改變又非常容易，人們通常會隱藏自己的真實情況，并提供低劣的服務(wù)。網(wǎng)民之間的不信任阻礙了電子商務(wù)的發(fā)展。即使采用象SSL、SET之類的電子商務(wù)協(xié)議，各種電子商務(wù)系統(tǒng)還是難以得到人們的信任。而網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的名聲機制有效地增強了網(wǎng)民之間的信任。名聲系統(tǒng)提供了一種新的信任管理方式，即通過社會控制在參與者中間建立信任，用交易個體的過去行為預(yù)測其未來行為，幫助交易各方之間建立信任。名聲系統(tǒng)的核心是在線反饋

2、機制。 但是，名聲系統(tǒng)也存在許多問題，各種名聲欺詐，例如，洗白、誹謗、合謀等對名聲系統(tǒng)產(chǎn)生了極大的破壞。因此，反名聲欺詐的研究成為了名聲系統(tǒng)研究的熱點。本文的研究主要也是圍繞這一熱點展開的。 首先，本文論述了信任與信任管理模型的有關(guān)概念，概括基于名聲的信任管理模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，按照參與個體的數(shù)量對名聲欺詐進行了歸類，并分析比較了幾種反名聲欺詐的方法，提出了反名聲欺詐模型的設(shè)計思想。特別是，本文提出了一個抗合謀欺詐的模

3、型，并進一步對兼容高信任小組的抗合謀方法進行了研究，最后以拍賣網(wǎng)站為例，探討了名聲系統(tǒng)在電子商務(wù)網(wǎng)站中的應(yīng)用問題，給出了實現(xiàn)的關(guān)鍵部分。除此之外，我們還展望了基于名聲的信任管理模型的未來研究方向。 本文提出的抗合謀欺詐模型主要是通過對交易平均分的比較以及個體評分相似性來判別合謀個體，然后通過計算個體評分平均偏差來糾正個體評分，通過糾正后的評分來計算個體的名聲，這樣就可以使得個體得到比較公正的名聲。 但是，上述抗合謀算法卻

4、不能區(qū)分高信任度小組和合謀小組，為此我們對兼容高信任度小組的反名聲合謀方法進行了研究，該方法主要是借助信任矩陣來解決這一問題，它用矩陣的形式來存儲個體間的交易評分，按照一定的規(guī)則(如交易額的大小)將個體進行分組，計算得到分組后的信任矩陣，再根據(jù)這個信任矩陣推算出個體名聲和組名聲。組內(nèi)名聲，它根據(jù)組內(nèi)個體評分得到。組名聲，即個體所在組的聲譽，它根據(jù)組間個體的評分計算得到。組內(nèi)交易根據(jù)個體的組內(nèi)名聲來確定相互之間的信任，而只有在組間的個體交

5、易時才根據(jù)組名聲來確定相互之間的信任。高信任小組中的個體，互相之間評分較高，而對組外個體評分較低。若不分組，按一般的抗合謀算法，組內(nèi)個體間的信任度也會降低，導(dǎo)致誤判。而采用基于組信任的方法后，因為組內(nèi)個體的名聲沒有受影響，組內(nèi)個體的交易也不會受影響。只有在組間交易時才根據(jù)組名聲來判斷，而組間名聲通常不受組內(nèi)個體間的評分影響。這就使得合謀欺詐無效。 當然上述兩種方法的適用范圍有所不同。前者簡便易行，后者的分組是一件很麻煩的事，且需