基于隶属度理论的云服务行为信任评估模型研究
云理论——精选推荐
云模型理论综述云模型理论是李德毅院士及其领导的研究小组所提出的一种全新的理论，它的出现主要用于解决现实系统定性概念与定量数值之间的不确定性转换问题。
目前在很多研究领域用语言表述一个事实时会面临两类问题：模糊性（边界的亦此亦必性）和随机性（发生的概率），当对客观世界给出定性概念后，需要经历将定性概念转化为可以用数字进行定量分析的过程，而在此转化过程中，必然涉及到模糊性和随机性的问题。
传统的模糊性理论作为处理模糊性问题的主要工具，用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性，但是这种利用一个精确隶属度函数来描述模糊集的方法，其已经将模糊概念强行纳入确定数据的讨论中，则以此为基础而引申出的叙述和分析都变的不再模糊，这也就是传统的模糊性理论的不彻底性问题。
传统的随机数学是解决模糊概念和定性概念之间的概率性问题的方法，当一个定性概念转化为定量概念后，每个转化后的数据只是依据一定概率存在，但是概念所代表的模糊区间却无法确定。
而云理论则很好地将两者特性结合。
一、云理论的原理和特征云理论的主要特点在于将概念的模糊性和随机性特征结合在一起，解决了非线性与不确定性的问题。
云理论解决概念模糊性和随机性特征的原理如下：其假设一个精确数值量组成的集合{}U x =，称为论域。
T 是与U 相联系的语言值。
U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度()T C x （或称x 与T 的相容度）是一个具有稳定性的随机数，隶属度在论域上的分布成为隶属云，简称云。
隶属度()T C x 在[0,1]中取值，云是从论域U 到区间[0,1]的映射，即()T C x ：[0,1]U −−→ 1、 由于()T C x 是一个随机分布，所以x U ∈到区间[0,1]的映射是一对多的转换，同时由于x 对于T 的隶属度是一个概率分布而非固定值，从而产生的云是一条具有一定厚度的云体，而不是一条清晰的隶属曲线。
2、 云由许多云滴组成，一个云滴是定性概念在定量数据上的一次实现，单个云滴无法表达什么，并且在不同时刻产生的云的细节也可能不尽相同，但是具有整体形状的云却能够反映概念的基本特征。
基于SERVQUAL模型的服务质量提升研究
基于SERVQUAL模型的服务质量提升研究一、引言二、SERVQUAL模型的概念及历史SERVQUAL模型是由美国学者巴特尔（Parasuraman）和伯利（Berry）共同提出的服务质量模型。
这一模型通过测定顾客对已经享受的服务质量和他们对理想的服务质量之间的差距，以评估服务质量的满意度。
SERVQUAL模型包括五个维度：可靠性（reliability）、反应能力（responsiveness）、保证（assurance）、同情心（empathy）和可信赖度（tangibles）。
通过这五个维度的测评，可以全面地了解顾客对服务质量的评价，从而找出服务质量存在的问题并及时进行改进。
SERVQUAL模型的历史可以追溯到1980年，当时巴特尔和伯利在发表了一篇题为《顾客服务质量评估的设计与实践》的论文，为SERVQUAL模型的提出奠定了基础。
在接下来的几十年里，SERVQUAL模型逐渐成为了国际上广泛应用的服务质量评估工具，被广泛用于服务行业以及学术研究中。
SERVQUAL模型的提出对于服务质量提升有着重要的意义。
通过SERVQUAL模型可以全面地衡量顾客对服务质量的满意度，从而及时了解服务质量的问题所在。
通过SERVQUAL模型可以帮助企业监控服务质量的变化，及时发现问题并进行改进。
SERVQUAL模型的运用还可以为企业提供了科学的数据支持，帮助企业制定合理的服务质量提升策略。
在使用SERVQUAL模型进行服务质量提升研究时，首先需要通过问卷调查的方式测定顾客对具体服务质量的评价。
在测定完成后，可以通过计算实际服务质量和期望服务质量之间的差距，得到各个维度的得分以及整体的得分。
通过这些数据可以看出顾客对服务质量的整体评价以及各个维度的评价情况，从而找出存在的问题。
在这一基础上，企业可以针对存在的问题进行针对性的改进。
如果在可靠性方面得分较低，可以加强对服务人员的培训，提高他们的专业能力和服务水平；如果在反应能力方面存在问题，可以采取措施加强服务反应速度，提升对顾客的及时响应能力。
模糊评价法 隶属度
模糊评价法隶属度概述模糊评价法是一种通过隶属度来度量事物与某种特定属性的相关程度的评价方法。
在这种方法中，事物与属性之间的关系被描述为模糊的、非精确的，并用隶属度值来表示事物对属性的归属程度。
通过对隶属度的计算和比较，可以对事物进行评价和排序，从而实现对事物的定量分析和比较。
模糊集合理论为了理解模糊评价法中的隶属度概念，首先需要了解模糊集合理论。
模糊集合是一种介于完全包含和完全不包含之间的集合，它允许元素具有模糊或不确定的归属程度。
在模糊集合中，每个元素都有一个隶属度值，表示其对集合的归属度。
隶属度值可以是0到1之间的任意实数，0代表完全不归属，1代表完全归属。
模糊评价法的应用领域模糊评价法可以在多个领域中应用，例如：经济学在经济学中，模糊评价法可以用于量化评估不确定的经济现象。
通过设定不同的隶属度函数和规则，可以根据不确定的经济指标（如通货膨胀率、增长率等）对不同经济体进行评价和排序。
工程在工程领域中，模糊评价法可以用于评估和比较不同设计方案的优劣。
通过将设计方案的各项指标和权重转换为模糊集合，并定义相应的隶属度函数和规则，可以对设计方案进行综合评价和排序。
市场调研在市场调研中，模糊评价法可以用于评估市场需求和产品偏好。
通过将市场调研数据转换为模糊集合，并定义相应的隶属度函数和规则，可以对产品的市场表现进行定量分析和比较。
模糊评价法的步骤模糊评价法通常包括以下步骤：1. 问题定义明确评价的目标和对象，并确定评价的准则和指标。
准确的问题定义是进行模糊评价的基础。
2. 隶属度函数的选择根据问题的特点和要求，选择合适的隶属度函数来描述事物对属性的归属程度。
常见的隶属度函数包括三角形函数、梯形函数、高斯函数等。
3. 隶属度的计算根据事物和属性之间的关系，计算事物对属性的隶属度值。
通过隶属度的计算，可以得到事物对属性的归属程度。
4. 权重的确定为了综合评价不同指标和准则的重要性，需要确定各个指标和准则的权重。
基于直觉模糊推理的信任等级评估
第 ４期
昌燕 ： 于直 觉模 糊推 理 的信任 等级 评估 基
３９ ６
中等信任级 （ 级 ）： Ⅱ 该服务提供者提供服务的能力高 ， 公众 的评价好 ， 传播速度快 ， 请求提供服务 的数量
（ ＝０ ９ ．ｅ ） ， ＝０ １ ｘ （ ．ｅ ｐ 一 ）
线性 映射 。
（） 过 直觉模 糊综合 评判 的方 法得 出每个 因素的隶 属度 ， 与推理 的要 素包括 服务 提供者 、 众反应 、 务 ２通 参 公 服 提供 者 与公众 之 间的关 系 ， 其论 域分 别 为服务 提供者 论域 、 公众 反应 论域 、 服务 提供 者与公 众之 间关 系论域 。
７ （Ｓ ：１ Ａ（ ） （ 为 Ａ 中Ｘ 的直觉指 数 ， 【 ３） 一 Ａ ． ～ ｚ ｚ） 它是 － Ａ 的犹 豫程 度 的一 种测 度 。 ｚ对
直觉模 糊推 理 的前 提是根 据 观测数 据 的物理 意义 ， 立相应 的隶属度 函数 和非 隶属度 函数 ， 建 将观 测数 据进 行
模糊化 。各直觉模糊子集的直觉模糊隶属度可以根据模式分析的结果进行赋值 。
３１ １ 服 务提供 者 直 觉模 糊集 ．． 服务提 供者 分析模 式可 以通过 能力 分析得 到 。取服 务 提供 者论 域 Ａ ＝［ ， ］ｚ Ｅ［ ，］ 归一 化 能力 ， ０ １ ， ０ １ 为 直 觉模糊 子集 Ａ 一般 ｝ Ａ２ ｛ ｝ 直觉模 糊隶属 度 函数及 直觉指 数为 ： ＝｛ 与 ＝ 强 的
２ ２ 公 众分 析模 式 ．
基于云模型的服务信任模型
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｔ ｕｓ ｒ ｔ ； ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ； ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ； ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ｃ ａ ｐ ａ ｃ ｉ ｙ； ｔ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ － ｍａ ｋ ｉ ｎ ｇ
信 任云、推荐信任云 、综合信任云的计算方法及基 于时间权重 的信任更新算法 ．同时，该模 型运用具体 的服 务能 力评价信 息来量 化服务的信任度，增强 了模型 的客观性，使其能较好地量化 实体的真实信任水平， 提 高网络 中实 体 的交互成功率 ． 实验与分析结果表 明，该模型在 网络环境 中具有较好的效果． 关键 词： 信任 ； 服务；云模型；服务能力；信任决策
Ｍｅ ａ ｎ ｗｈ ｉ ｌ ｅ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ｃ ａ ｐ ａ ｃ ｉ ｙ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｏ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｏ ｆ
由于 Ｗｅ ｂ 服务技术逐渐成为下一代 商业服务应用 事 实 上 的 标 准 ， 在 面 向 服 务 的 体 系 架 构 （ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ． Ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ Ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｒ ｃ ｈ ｔ ｕ ｒ ｅ ， Ｓ Ｏ Ａ ） ￣， Ｗｅ ｂ服务将成 为下一 代商业服 务应 用运行 的基 石．而随着 互联 网技
Ｓ Ｕ Ｃ Ｃ Ｅ Ｓ Ｓ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｅ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ ． Ｔｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｎｄ ａ ｎａ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍｓ ｗｅ ｌ ｌ
P2P环境中基于信誉与云理论的信任模型
基 金项 目： 国家 自 然科学基金资助项 目（１ ７０ ７ ； ６０ ３ ３ ） 湖南省科技计划 基金资 助重 点项 目 ２ １Ｇ ２ ０ ） （０ ０ Ｋ ０ ３
基于信誉 的信任模型是指通 过观 察和收集 实体在 网络 中 的行为和表现评估其信任 ，因此 ，也称 为基于行为 的信任模 型 。Ｅｇｎ ｒｓｔ模型和基于 Ｅ ｇｎ ｒｓ ｉｅＴ ｕｔ１ ２ ｉｅＴ ｕｔ改进 的 Ｓ ＴｕｔＪ ＷＲ ｒｓ
第３ ８卷 第 ２期
Ｖ＿ －８ Ｏ ３ ｌ
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ２年 １月
Ｊ ｎ ｒ ２ ２ ａ ｕａｙ ０１
Ｎ Ｏ． ２
Ｃｏｍ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｕｅ ｇｎ ｅｉｇ
安全 技术 ・
文章编号； ００－４８ ０２２．１１ ｏ 文献标识码： ｌｏ＿ ２（ ｌ）＿ｏ４— ３ ＿３ ２ ０ ＿ Ａ
［ ｙｗ ｒ ｓ ２ ｎ ｉ ｎ ｎ；ｒｓｍｏ ｅ；ｕｊｃｉｉ ；ｌｕ ｄｌｒｐ ｔ ｉｎｍｅｈ ｎｓ Ｋｅ ｏ ｄ ］Ｐ Ｐｅｖｒ ｍｅｔｔ ｔ ｄ ｌｓｂｅｔ ｔ ｃ ｄｍｏ ｅ；ｅ ｕａ ｏ ｃａ ｉ ｏ ｕ ｖｙ ｏ ｔ ｍ
Ｄ０Ｉ １ ．９ ９ ． ｓ． ０ ．４ ８２ １ ． ．４ ： ０３ ６１ｉ ｎ１ ０３ ２ ． ２０ ０ ５ ｊｓ ０ ０ ２
电子商务专业毕业论文选题方向
XX大学电子商务毕业论文选题方向1.跨境电商信用评价体系研究2.跨境电商人才培养体系研究3.跨境电商服务质量指标体系的构建研究4.网络效应作用下网络产品定价策略研究5.融入时间衰退因子的社交媒体用户影响力模型6.面向超级意见领袖的网络意见扭曲行为建模与仿真7.面向网络意见偏差的信息级联研究8.面向信息内容的网络意见扭曲行为建模与仿真9.社交网络文本内容与用户行为研究10.共享经济模式下消费者持续使用共享平台意愿的影响因素研究11.基于隐私顾虑的移动个性化推荐模型12.基于参与式感知和隐私关注的用户采纳移动参与式感知服务的激励机制研究13.基于区块链的政务跨界大数据安全共享与挖掘分析用户影响因素模型14.融入文本内容的社交网络用户关系强度研究15.融入社交行为习惯的关系强度度量模型研究16.在线用户关系与电商企业营销策略研究17.跨境电商消费者评论研究与分析18.基于消费者评论的电商服务质量因素研究19.基于社交媒体的企业或品牌影响力研究分析20.社会化网络用户关系与个性化推荐服务研究21.网络效应与生命周期对信息产品定价与盗版控制的影响研究22.游戏社交互动设计与评估模型研究23.电子产品“以旧换新”的定价策略研究24.社交媒体上网络重叠和内容共享：微信vs微博25.融入社交网络的电商创新模式研究26.移动电子商务环境下用户对界面的差异化偏好研究27.界面结构性布局对移动电子商务用户界面偏好的影响研究28.界面布局新颖性对移动电子商务用户界面偏好的影响研究29.界面文本内容对移动电商平台用户界面偏好的影响研究30.移动电子商务平台界面布局的量化模型研究31.影响移动电商用户对平台界面偏好的色彩因素分析32.乡村振兴战略下电商扶贫对策研究33.金融社交平台中用户影响力研究34.社交网络中用户画像分析35.区块链技术在农产品可信溯源中的应用研究36.县域农村电商精准扶贫服务模式研究37.跨境电子商务信用评价体系构建研究38.企业电子商务信用风险预警研究39.B2C卖家企业电子商务信用评价研究40.B2C电子商务企业信用评价体系研究41.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构42.跨境电商运营选品策略在速卖通中平台中的应用研究43.电子商务平台近似品牌评价研究44.中国市场手机出货量趋势与国际市场的对比研究45.汽车销售影响因素研究和趋势预测46.品牌熟悉度对线上和线下营销协同作用的影响47.数字产品交易网站的设计与实现48.基于新零售的网上超市的设计与实现49.基于多源大数据的个性化广告推荐模型50.面向年轻群体的网络文学阅读习惯与偏好研究51.社会网络用户影响力研究52.基于职场社会网络用户行为与兴趣分析53.企业商业促销活动对消费者行为的影响54.大数据背景下电商精准扶贫模式研究55.基于社交网络的图书营销系统——微博应用56.电子商务推荐系统主题模型研究57.MCMC算法在电子商务推荐系统中的应用58.在线营销活动效果的影响因素分析59.移动电商平台的在线营销绩效评价方法60.跨境电商背景下用户行为研究-基于共生视角61.基于互联网的信用体系的机遇与风险62.基于淘宝网的商家信用评价模型研究63.大数据背景下跨境电商运营策略的研究64.网络租房的用户接受行为研究65.社交网络下线上口碑与线下口碑的作用研究66.线上与线下购物的认知水平与后悔决策比较研究67.移动社交媒体环境下用户品牌价值生成研究68.移动网络环境下社交圈生命周期研究69.基于大数据的物流专线服务模式研究70.Online-to-offline用户行为分析与信用模型研究71.社交网络环境下用户关系强度计算模型研究72.基于隐私关注的移动位置服务用户行为研究73.交互收敛式个性化广告推荐方法74.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以天猫为例75.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以京东商城为例76.面向大学生群体的移动新闻客户端使用和阅读习惯研究77.基于微博/微信企业品牌竞争性关系研究与分析78.基于社会网络的精准广告投放研究79.社会网络环境下基于表示学习的信息推荐研究80.基于社交网络的用户消费行为影响因素分析81.县域农村电商的金融风控研究82.商务谈判博弈的演化路径与策略均衡83.季节性商品预售策略研究84.网络谣言传播扩散机理及其实证研究85.基于Web的在线营销活动效果展示方法研究86.互联网思维与工匠精神协调发展研究87.一种新的电子商务创业模式研究——以XXXX为例88.O2O电子商务模式下的消费者行为分析89.基于互联网的专业市场转型路径研究90.基于看板工作流的电商平台后台系统研究91.“快照”对增加品牌宣传效果的作用92.线上线下消费者购物体验对冲动性购买的影响研究93.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以淘宝为例94.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以前程无忧为例95.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以智联招聘网为例96.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以中华英才网为例97.基于社会网络的舆情分析与监测研究98.基于社会网络的用户推荐系统研究99.微信朋友圈“点赞”行为动因分析100.社交网络用户关系强度影响因素分析101.面向异质客户的商品预售策略演化研究102.电商APP对在线营销效果及用户购买决策的影响103.在线营销活动的传播模式分析104.各地电子商务产业园区密集发展的反思105.人工智能对电子商务发展的影响研究106.基于社交电商的购买行为影响因素研究——以微商为例107.电子商务中平台可信度水平研究108.社交网络中信任传递模型研究109.电子商务环境下卖方可信度水平研究110.基于社交网络的朋友关系强度度量111.社交网络中节点的影响力分析------以微信为例112.跨境电商平台的消费者互动行为研究113.结合自己的实际工作情况及所熟悉的领域，自拟题目。
基于云模型的主观信任评价模型——以淘宝网为例
为
某一信任等级基准云，采用指数距离法计算当前主观信任云与信
任标准云的相似度。
2012年12月 255
Forum 学术论坛
…
算法4：云相似度算法
(1)采用欧几里得距离计算法计算
，
(2)
。
1.7 相似信任云的差异计算
有两个主观信任云，
和
这两个信任云与信任等级基准云之间的差异度。
模糊性和随机性的相关性，代表了信任的取值范围。信任超熵 是
熵不确定性的度量，由熵的随机性和模糊性共同决定，可以看作每
次评价的凝聚性。
1.3 信任等级基准云
信 任 等 级 基 准 云 是 一种 特 殊 的 信任 云模 型，是由德 尔 菲 法
得到的一套评 价体系，由多个云构成，作为信任等级划分的标
准，每个等级都是由专家或用户充分交易且无恶意推荐下形成的
表1 等级基准云
评价等级
I(完全不信任)
0
0.05
0.01
II(不信任)
0.15
0.05
0.01
III(接近信任)
0.4
0.083
0.01
IV(信任)
0.6
0.067
0.01
V(完全信任)
基于主体结合自身的特点进行的，因此具有较强的主观性、随机性
和模糊性，为了将信任评价这种特征进行定性和定量的反映，引入
云模型来刻画，为主体信任决策提供更合理有效的支持。
1.1 信任云的定义
设 是一个可以用精确数值表示的信任评价论域， 是与 相
联系的定性评价值。 中的元素 对于 所表达的定性评价概念的
隶属度 是一个具有稳定倾向的随机数， 在论域 上的分
1 信任云模型及其算法
基于信任模型的数据交换信任机制
基于信任模型的数据交换信任机制一、信任模型概述信任模型是信息安全领域中一个重要的概念，它旨在通过建立一套规则和机制来评估和提升数据交换过程中的信任度。
在数字化时代，数据交换频繁，涉及多方参与，因此，构建一个有效的信任模型对于保障数据交换的安全性和可靠性至关重要。
信任模型的核心在于定义信任的度量标准、评估方法以及信任关系的建立和维护。
1.1 信任模型的组成要素信任模型通常由以下几个关键要素构成：- 信任主体：指参与数据交换的实体，可以是个人、组织或系统。
- 信任客体：指被信任主体评估的对象，通常也是参与数据交换的实体。
- 信任关系：描述信任主体对信任客体的信任程度，这种关系可以是直接的也可以是间接的。
- 信任度量：用于量化信任关系的强度，可以是定性的也可以是定量的。
- 信任评估：指对信任关系的评估过程，包括收集信息、分析判断和信任度量。
- 信任管理：涉及信任关系的建立、更新、维护和终止等管理活动。
1.2 信任模型的应用场景信任模型在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：- 电子商务：在在线交易中评估商家和买家的信誉。
- 社交网络：评估用户之间的信任关系，以推荐好友或内容。
- 云计算：在云服务中评估服务提供商的可靠性。
- 物联网：在设备间的数据交换中评估设备的信任度。
二、数据交换信任机制的构建数据交换信任机制是基于信任模型构建的，用于确保数据交换过程中的安全性和有效性。
该机制包括信任评估、信任建立、信任维护和信任终止等环节。
2.1 信任评估机制信任评估是信任机制的核心环节，它涉及对信任主体和客体之间的信任关系进行量化评估。
信任评估机制通常包括以下几个步骤：- 信息收集：收集与信任评估相关的信息，如历史交易记录、用户评价、第三方认证等。
- 风险分析：分析数据交换过程中可能遇到的风险，如欺诈、数据泄露等。
- 信任度量：根据收集的信息和风险分析结果，对信任关系进行量化度量。
- 信任决策：基于信任度量结果，做出是否进行数据交换的决策。
基于云模型的数字参考咨询服务质量评价方法研究
面 性
２ 评价 指标 体 系 的构建 （） １ 以用 户 为 中心 ， 出评价 指 标 体 系的实 用 性 突 和 客观性 。用 户 的满 意度 是 评 价数 字参 考 咨询 服 务 质 量好 坏 的 主要 因素 。 （） ２ 注重 各 项指 标 权重 的分析 ， 充分 体 现各 项 指 标 在评 价体 系 中 的重要 程 度 。 （ ） 图书馆 和 用户 的角 度 ， ３从 对数 字 参考 咨 询评 价指 标进 行 综合 评 价 。
作 者 简 介 ：￣￣ （９ １ ）女 ， 理 馆 员 ； 莉 （ ９６ ）女 ， 究 馆 员。 ４ ｆ １ ８－ ， 助 马 １６一 ， 研
７
２１ Ｏ Ｏ年 １ Ｏ月
情 报 探 索
第 ｌ （ １６期 ） Ｏ期 总 ５
中的元 素 ， 存在 一个 有稳 定倾 向的随机数 Ｙ ０ 都 ∈【 ，
数 字参 考 咨询 服 务 是一 种 基 于 Ｉｔｒｅ 的各 种 ｎｅｎ ｔ 基 于 以上 的分 析 。给 出如 图 ｌ 示 的评 价指 标 所 信 息交 流 手段 的人 工 协 调 的提 问一 问答 服务 。其 核 体系 。 心是 一种 分 布式信 用 户 的 个性 化服 务 。为更 好 地支 持 这项 服 务 ，就必 须对 其进 行 合理 有 效 的评 Ａ１用 户 满 意 度 ： 度 价 。本文 采用 概念 的数 值 表 示 与 自 亚 然 语 言 值 描 述 的 不 确 定 性 转 换 模
２１ ００年 １ ０月
情 报 探 索
第 １ （ １６期 ） Ｏ期 总 ５
基于云模型的数字参考咨询服务质量评价方法研究
李艳 芳
摘
马
莉
０４０ ） ４ ０ ０
国立中山大学人力资源管理研究所教师TSSCI期刊论文一览表(1998~2009)
中山管理評論
社會科學
從人力資源管理探討家庭-工作衝突、工作衝突－家庭衝突、生活滿意度之相關研究
2002
溫金豐
正式名單
中山管理評論
社會科學
科技產業中，領導行為與組織公民行為之關係：檢驗督導信任的情境效應
2002
陳世哲
正式名單
中山管理評論(International Issue)
社會科學
The Moderating Effects of Product Market Competition on Executive Compensation
1999
黃英忠
觀察名單
亞太管理評論
社會科學
人力需求影響因素之研究—人力運用中介效果的探討：以高科技產業為例
1999
陳世哲
觀察名單
亞太管理評論
社會科學
競爭策略、人力資源管理系統與組織績效之研究
1998
陳世哲
觀察名單
交大管理學報
社會科學
影響組織內部勞動市場因素之研究
1998
趙必孝
正式名單
管理科學學報
社會科學
社會科學
企業組織支援系統對大陸台商幹部之工作-家庭衝突之研究
2004
陳以亨
正式名單
中山管理評論
社會科學
訓練移轉相關因素之研究
2004
陳世哲
正式名單
中山管理評論
社會科學
國內管理學專業期刊評比排序之研究
2004
趙必孝
正式名單
中山管理評論
社會科學
企業組織支援系統對大陸台商之工作－家庭衝突之研究
2002
陳以亨
已接受
2007
云服务提供商的客户体验和满意度评价体系研究
云服务提供商的客户体验和满意度评价体系研究云服务提供商是一种基于互联网技术的新型服务模式，具有高效、便捷、安全、可靠等优点，被广泛应用于企业、政府、个人等各个领域。
客户体验和满意度评价是衡量云服务提供商优劣的重要指标，也是提高服务质量和竞争力的关键因素。
一、客户体验评价客户体验评价是客户对服务过程中所感受到的实际体验进行的评价。
客户所关注的因素包括服务质量、服务响应速度、服务成本、服务技术等方面。
评价指标包括客户满意度、业务质量、技术支持、客户服务和合同管理等方面。
1、客户满意度客户满意度是客户对服务过程中的整体满意程度的反映，是客户体验评价的核心指标。
客户满意度的评价需考虑以下几点：（1）服务响应速度：客户对服务响应速度的要求越来越高，因此云服务提供商需要合理安排人员、设备以及优化操作流程等方式来提高服务响应速度。
（2）服务质量：优质的服务质量是保障客户满意度的重要因素，尤其是系统的性能稳定性和可靠性，需要云服务提供商不断加强技术研发，加强对网络、硬件等设备的管理能力。
（3）合同管理：云服务提供商需要建立严格的合同管理制度，细致的合同条款和服务协议，及时的维护客户权益和满足客户需求，确保服务水品符合客户期望。
2、业务质量业务质量是云服务提供商提供的基本服务领域，业务质量的评价主要从以下几个方面分析：（1）有多少业务是在满足客户需求的基础上设计部署的，每一项业务应该为客户提供的是一个具体、有效、稳定的服务。
（2）对业务的配置、运行和维护保障的技术和人员水平。
（3）对业务的性能监控、资源管理和风险防范措施。
3、技术支持技术支持是服务过程中的保障，需要云服务提供商提供客户全天候的技术支持和问题处理机制，为客户提供及时、准确、优质的技术解决方案。
客户在服务过程中遇到的技术问题得到解决，客户才能更加信赖云服务提供商。
4、客户服务客户服务是与客户沟通互动的环节，需要云服务提供商提供良好的客户服务，及时关注客户需求，提供解决方案，加强沟通和建立良好的合作关系。
《云模型方法》课件
定性定量转化
云模型方法能够实现定性概念与定量 数值之间的相互转换，为解决复杂问 题提供了新的思路。
易于实现
云模型方法的算法相对简单，易于实 现，降低了应用门槛，方便推广应用 。
可解释性强
云模型方法能够提供丰富的信息，包 括期望值、熵和超熵等，有助于理解 数据的内在规律和特征。
局限性分析
数据要求高
云模型方法要求输入数据必须符合特定 的分布形式，对于非正态分布的数据处
提高决策的科学性和准确性。
A
B
C
D
自然语言处理
云模型方法可以用于自然语言处理领域， 处理自然语言中的模糊性和随机性，提高 自然语言处理的准确性和智能性。
智能控制
在智能控制领域，云模型方法可以用于处 理控制过程中的不确定性和模糊性，提高 控制系统的稳定性和适应性。
02
云模型的数学基础
概率论基础
概率空间
定义了随机事件、样本空间和概 率函数，为描述随机现象提供了 数学框架。
条件概率
描述了事件之间的条件关系，有 助于理解在给定条件下某一事件 发生的可能性。
独立性
在概率论中，如果两个事件之间 没有相互影响，则它们被认为是 独立的。
模糊数学基础
模糊集合
与普通集合不同，模糊集合的 成员关系不再是确定的，而是 存在一个从0到1的隶属度函
理效果可能不佳。
参数调整难度大
云模型方法的参数较多且调整复杂， 需要经验丰富的专业人员进行操作。
计算量大
对于大规模数据集，云模型方法的计 算用于处理具有不确 定性和模糊性的数据，对于确定性较 强的问题可能不太适用。
未来研究方向
跨领域应用研究
探索云模型方法在更多领域的应用，如医学、金融、环保等，挖掘其 潜在价值。
基于模糊理论的Web服务信任评估模型
型采 用模糊理论的方法对信任度进 行度量并对信任评估 因素进行组合权重分配 ， 利用模糊集合理论 的隶属度概念对实体之间的信任关系进 行等级划分 。仿真实验结果证明 ，该模型在 Ｗｅ 服务信任评估方面更加准确 ，可 以降低交互风 险、保证交互 的成功率 。 ｂ 关健词 ：信任评估模型 ；信任度计算 ；模糊集 ；信任决策
ｓ ｃ ｅ ｓｒ ｔ ｆ ｎ ｅ ａ ｔ ｎ． ｕ ｃ ｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｒ ｃ ｉ ｉ ｏ
｜ ｙｗｏ ｄ ］ｔ ｓｅ ａｕｔ ｎｍｏ ｅ；ｒｓｄ ｇｅ ａｃｌｔ ｎ ｆｚ ｙｓｔ；ｒｓｄ ｃ ｉｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｒ ｔ ｖ ｌａｉ ｄ ｌｔ ｔ ｅ ｒｅ ｌ ａｉ ；ｕ ｚ ｅｓｔ ｔ ｅｉ ｏ ｕ ｏ ｕ ｃ ｕ ｏ ｕ ｓ
第 ３ 卷 第 １ ６ ５期
Ｖ Ｌ３６ ｏ
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 ８月
Ａｕｇｕ ｔ ０１ ｓ ２ ０
Ｎｏ １ ．５
Ｃｏ ｐ ｅ ｍ ｕｔ ｒＥｎｇｉ ｅ ｒｎｇ ｎ ｅｉ
博 士论 文 ・
文章 编号：ｌ Ｉ’４８ ０ｏ ５ ｏ５ ４ 文献标识码：Ａ ０ 卜 ３２（ ｌ） —０２—０ ｏ ２ １
中 图分类号：Ｐ １ Ｔ３
AHP模糊综合评价方法的分析与研究
AHP模糊综合评价方法的分析与研究一、本文概述本文旨在对层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）与模糊综合评价方法进行深入的分析与研究。
AHP作为一种多目标决策分析方法，自上世纪70年代由美国运筹学家T.L.Saaty提出以来，已在各个领域得到了广泛应用。
模糊综合评价方法则是以模糊数学为基础，对一些边界不清、不易定量的因素进行定量化处理，从而实现对评价对象的综合评价。
本文将这两种方法相结合，探讨其在复杂系统评价中的应用及优化。
文章首先回顾了AHP和模糊综合评价方法的基本原理和发展历程，分析了它们的优点和局限性。
在此基础上，探讨了将两者结合使用的必要性和可能性，构建了基于AHP的模糊综合评价模型。
该模型能够综合考虑评价对象的多个因素，对评价对象进行更全面、更准确的评价。
接着，文章通过案例分析，验证了该评价模型的有效性和实用性。
案例涵盖了企业管理、城市规划、环境保护等多个领域，展示了AHP模糊综合评价方法在不同场景下的应用。
文章还探讨了该模型在实际应用中可能遇到的问题和解决方案，为该方法的应用提供了有益的参考。
文章对AHP模糊综合评价方法的发展趋势进行了展望，提出了未来研究的方向和建议。
通过本文的研究，期望能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的启示和借鉴，推动AHP模糊综合评价方法在实际应用中的不断发展和完善。
二、AHP模糊综合评价方法理论基础层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定性与定量相结合的决策分析方法，由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初期提出。
AHP通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，得出不同方案的权重，为决策者提供定量化的决策依据。
该方法特别适用于处理那些难以完全用定量方法进行分析的复杂问题。
模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，简称FCE）则是基于模糊数学的一种综合评价方法。
基于感知价值的消费者接受行为模型和实证研究
基于感知价值的消费者接受行为模型和实证研究一、概述在当今市场经济环境下，消费者接受行为已成为企业制定营销策略、提升市场竞争力的重要参考依据。
随着消费者需求日益多元化和个性化，传统基于价格、质量等单一维度的消费者行为分析已难以满足现实需求。
本研究提出基于感知价值的消费者接受行为模型，旨在从消费者心理角度出发，深入剖析消费者接受产品或服务的内在机制，为企业制定更加精准有效的营销策略提供理论支持和实践指导。
感知价值是消费者在购买决策过程中对产品或服务整体效用的主观评价，它涵盖了产品功能、品质、价格、品牌形象等多个方面。
消费者在接受产品或服务时，会根据自己的需求、期望和认知，对这些因素进行综合评估，从而形成对产品或服务的整体感知价值。
感知价值的高低直接影响消费者的购买意愿和接受行为。
本研究首先通过文献回顾和理论梳理，构建基于感知价值的消费者接受行为模型。
该模型包括感知价值形成过程、影响因素以及接受行为决策机制等多个方面，全面反映了消费者在接受产品或服务过程中的心理活动和行为特征。
本研究采用实证研究的方法，通过问卷调查和数据分析，对模型进行验证和修正。
研究选取具有代表性的消费者群体作为样本，收集他们在购买和使用特定产品或服务过程中的感知价值、购买意愿和接受行为等相关数据。
通过对这些数据的统计分析，本研究揭示了感知价值与消费者接受行为之间的内在联系，并验证了模型的适用性和有效性。
本研究根据实证研究结果，提出了相应的营销策略建议。
这些建议包括如何提升产品或服务的感知价值、如何根据消费者感知价值差异制定差异化营销策略等，旨在帮助企业更好地满足消费者需求，提升市场竞争力。
本研究基于感知价值视角深入探讨了消费者接受行为的内在机制，并通过实证研究验证了模型的适用性和有效性。
这不仅有助于丰富和完善消费者行为理论体系，也为企业制定更加精准有效的营销策略提供了重要的理论支持和实践指导。
1. 感知价值在消费者行为研究中的重要性在消费者行为研究中，感知价值扮演着至关重要的角色。
信任机制概述
2 信任评估
Beth信任评估模型
• 在Beth信任度评估模型中，经验被定义为对某个实体完成某项任务的 情况记录，对应于任务的成败，经验被分为肯定经验和否定经验。若 实体任务成功则对其的肯定经验记数增加，若实体任务失败则否定经 验记数增加。
• Beth采用公式（5-10）描述直接信任度与肯定经验记录的关系
• 其中，Ti,j表示主体i对主体j的信任值，Rd是根据主体i与主体j之间的直 接交易记录计算出的直接信任值，Rr是主体i根据其他主体的推荐信息
计算出间接信任值，Ri是交易带来的风险值，α、β、γ分别表示不同
的系数。
13
2 信任的表示方式
极大似然法
• 极大似然估计方法(MLE) 是一种基于概率的信任推理方法，主要适用 于概率模型和信念模型. 在信任的概率分布是已知而概率分布的参数 是未知的情况下，MLE根据得到的交易结果推测这些未知的参数，推 测出的参数使得出现这些结果的可能性最大。如信任概率分布为p(x)， 主体i可信度为ti，主体i诚实推荐的概率等于其可信度，与主体j的交 易结果为xi,j，主体i的邻居节点记为n(i)，则MLE推测方法为求解下 式的最大值。
• 推荐信任度与经验记录的关系采用公式（5-11）描述
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2 信任评估
Beth信任评估模型
• 在Beth信任评估模型中，经验可通过推荐获得，而对于同一个信任关 系，多个不同的经验推荐者可能形成多条不同的推荐路径。假设A对 B的推荐信任度为 V1，B对C的直接信任度为 V2，B对D的推荐信任度 为 V3，则A对C的直接信任度推导公式表述为：
• 例如，用一维正态云模型描述信任关系。设主体A对主体B的信任关 系记为tcAB=nc(Ex, En, He)，0≤Ex≤1，0≤En≤1，0≤He≤1。
隶属度计算权重
隶属度计算权重在数据分析和模糊逻辑中，隶属度计算是一种常用的方法，用于确定一个元素属于某个集合的程度。
在实际应用中，隶属度计算可以用于决策支持系统、模式识别、模糊控制等领域。
本文将介绍隶属度计算的概念、方法和应用。
一、隶属度计算的概念隶属度是指一个元素属于某个集合的程度或概率。
在模糊逻辑中，一个元素可以属于多个集合，每个集合都有一个对应的隶属度。
隶属度的取值范围通常是[0,1]，其中0表示不属于，1表示完全属于。
二、隶属度计算的方法隶属度计算的方法有很多种，常见的有最大隶属度法、最小隶属度法、平均隶属度法等。
下面以最大隶属度法为例进行介绍。
最大隶属度法是指选择元素在各个集合中的最大隶属度作为该元素的隶属度。
具体计算步骤如下：1. 给定一个元素和多个集合；2. 对于每个集合，计算该元素在该集合中的隶属度；3. 选择最大隶属度作为该元素的隶属度。
三、隶属度计算的应用隶属度计算在实际应用中具有广泛的应用价值。
以下是几个常见的应用领域：1. 决策支持系统：隶属度计算可以用于决策支持系统中的模糊决策问题。
通过计算元素在各个决策因素集合中的隶属度，可以确定最佳的决策方案。
2. 模式识别：隶属度计算可以用于模式识别中的特征提取。
通过计算元素在各个模式集合中的隶属度，可以确定元素与各个模式的相似程度，从而实现模式识别。
3. 模糊控制：隶属度计算可以用于模糊控制系统中的输入处理。
通过计算输入元素在各个输入集合中的隶属度，可以将模糊输入转化为具体的控制参数。
四、总结隶属度计算是一种常用的方法，用于确定一个元素属于某个集合的程度。
隶属度计算的方法有最大隶属度法、最小隶属度法、平均隶属度法等。
隶属度计算在决策支持系统、模式识别、模糊控制等领域具有广泛的应用价值。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的隶属度计算方法，并结合其他方法和技术进行综合分析。
通过隶属度计算，我们可以更好地理解和处理模糊信息，提高决策和控制的准确性和效果。
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（ Ｐ Ｌ ４ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ ４，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第３ ０卷 第 ４期 ２ ０ １ ３年 ４ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． ４ Ａｐ ｒ ．２ ０ １ ３
基 于 隶 属 度 理 论 的 云 服 务 行 为 信 任 评 估 模 型 研 究
谢立军 ，朱智强 ，孙
摘
磊 ，潘
宁
（ 解放 军信 息工程 大 学 ，郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ ４ ）
要 ：针对 云 用户难 以在 大量性 能特 征不 同的云服务 提供 者 中找 到 满足 自己性 能偏 好 和 特 定信 任 等级 的云
服务 的 问题 ， 建 立 了一个合 理 的、 科 学 的云服 务行 为信任 评估 系统。设 计 了云服务 行 为信任 评 估 系统框 架， 基 于 隶属 度理 论 建立 了云服 务行 为信任 评估 模型 ， 利 用 综合信 任 云 重心 评价 法来 计算 云服 务行 为 信任 度 ， 经过 实验
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｉ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ｉ ｆ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｒ ｉ ａ ｔ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ． ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ｕ ｒ ｓ ｔ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｓ ａ ｍｏ ｎ ｇ ａ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｒ ｓ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ｓ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｉ ｔ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ．ａ ｎ ｄ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ｕｓ ｒ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｅ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｐ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ．Ｎｅ ｘ ｔ ．ｉ ｔ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｕｓ ｒ ｔ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ２ ５
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｅ ｖ ａｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ
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分析 ， 该模 型能 够根据 用户性 能需 求 ， 对 云服 务进 行更 准确 、 科 学的信 任评 估 。
关键 词 ：云服 务 ；行 为信 任评 估 ；隶属度 理论 ：云重心评 价 法 中图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ０ ９ 文献 标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — １ ０ ５ １ ． ０ ４
ｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｖ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ （ Ｃ Ｃ Ｇ Ｅ ） ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ａ ｎ