基于云模型的主观信任评价模型以淘宝网为例
基于淘宝网的农产品信任评价体系分析
3 总结
由于我国电商起步晚，农产品电子商务自身也有其特殊的发展特 点，还有相关法律规范的不健全，导致无法为农产品网上交易的信用 关系提供可靠的法律保障。同时鉴于当前网上交易的用户间的信任关 系具有主观性和模糊性，无法准确地描述与验证。本文的评价体系以 淘宝网评价为对象总要针对其体系和积分制度进行完善与改进，以减 少农产品电子商务交易活动中的信用炒作和信用欺诈等用户恶意行 为对信用值得计算结果的影响，还为解决农产品电渊下转第 282 页冤
上，对买家建立相应的信用档案和制定相关的规章制度，以防现在很 多买家和卖家钻“漏洞”出现伪造信用、协商评价、恶意评价等不良行 为，让彼此的信用都有依可循。 2.2 完善评价体系
首先，细化评价等级。将原来个人信用评价的三个等级细化为“很 好”、“较好”、“良好”、“一般”、“不好”、“较差”、“很差”7 个等级，并同 时赋予“3 分”、“2 分”、“1 分”、“0 分”、“-1 分”、“-2 分”、“-3 分”七个 分值。鉴于评价的个人主观性较强，难以保证公平性，所以将制定详细 的评价标准对各个等级和分值进行详细的解释与说明，以方便评价者 评论。
1999. ［5］毛文炜.光学镜头的优化设计[M].北京:清华大学出版社，2009.
【参考文献】
［责任编辑：王楠］
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渊上接第 285 页冤咱圆愿暂刘金立,陈新军,许强华.印度洋西北部海域鸳乌贼种群 遗传结构的 RAPD 分析[J].南方水产,2008,4(2):43-49. 咱圆怨暂曲映红,陈新军,陈舜胜.印度洋西北海域鸳乌贼理化特性的初步研究[J].上 海水产大学学报,2004,13(4):335-338.
基于“淘宝网”信任评价模型的研究
基于“淘宝网”信任评价模型的研究杨欣北京交通大学交通运输学院交通信息管理工程系，北京(100044)E-mail：qwzhxyangxin@摘要：随着经济与网络技术的迅猛发展，C2C模式的电子商务也迎来了发展的春天，但是缺乏消费者信任给目前电子商务发展所带来的障碍是不容我们忽视的。
如何建立起消费者对网站的信任并将其不断维持下去成为当今C2C网站在市场竞争中取得优势的关键。
本文通过对比分析国内外对于电子商务信任领域的相关研究，提出了有关C2C电子商务网站信任的综合模型，重点针对淘宝网进行分析验证，并通过研究，对淘宝网目前信任模型建立过程所出现的问题提出了相关建议。
关键词：淘宝；信任模型；评价中图分类号：F062.5-431.引 言随着因特网的飞速发展和广泛应用，电子商务也迎来了发展的新浪潮，其中C2C交易的发展尤为迅猛，其市场竞争也日趋激烈。
在电子商务迅猛发展的过程当中，也涌现出了不少的问题。
众所周知，从看货付款的“直接交换”过渡到以信用工具和信用体系为中介的“间接交换”是电子商务交换模式的一个重要特点，而这种间接交换的普遍性依赖于消费者与网站之间的信任关系。
因而，电子商务网站的成功就在于使人们传统的交易习惯和行为规范发生转变，形成一种在制度支持下的普遍信任。
显然，提高交易双方的信任程度，也就成为了提升交易成功次数的重要因素。
中国互联网络信息中心（CNNIC）2008年7月发布的统计报告称，截止到2008年6月，中国参与网络购物的总人数为6329万，约占网民总数的25%，远小于韩国的57.3%和美国的66% [1]。
因此，网上电子商务仍有巨大的发展空间。
而且研究也表明，缺乏信任是消费者不在网上购买商品最主要的原因之一[2]。
在这样的背景之下，对于国内C2C网站进行信誉、信任的相关研究分析是十分必要的。
淘宝网是由阿里巴巴于2003年4月建立一个C2C交易平台，目前已成为国内C2C的第一网站。
2008年9月，北京正望咨询有限公司发布的《2008中国网上购物调查报告》[3]调研结果显示，2007年度八个城市额网上购物消费者中，有70.4%的用户曾在淘宝上有过购物经历，足以证明淘宝在市场用户占有率方面的绝对优势。
基于云计算的服务信任评估模型
基于云计算的服务信任评估模型作者：刘亮周德俭谢晓兰李静来源：《软件导刊》2011年第05期摘要：提出一个新型的信任评估模型—基于云计算的服务信任评估模型。
它的基本思想是通过对服务各属性的分类评价来获得服务的直接信任度，同时兼顾推荐信任在信任评估中的重要作用，通过引入交易次数影响因子、上下文环境因子、直接信任度调节因子等方式对直接信任度和推荐信任度进行加权综合得到服务的综合信任度。
实验表明，该模型能较好地应对虚假反馈评价和共谋欺骗攻击。
关键词：信任；云计算；直接信任；推荐信任中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2011）05-0075-1 云计算概述云计算是一种全新的网络服务方式，根据维基百科的定义，云计算是一种动态的、易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式，用户不需要了解云内部的细节，也不必具有云内部的专业知识或直接控制基础设施。
其主要特点是能够快速部署资源或获得服务，能够按需扩展和使用，可以按使用量付费，并且通过互联网提供服务。
中国云计算专案会认为，云计算最基本的概念是：通过整合、管理、调配分布在网络各处的计算资料，并以统一的界面同时向大量用户提供服务。
借助云计算，服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样强大的效能，同时，用户可以按需计量地使用这些服务，从而实现让计算成为一种公用设施来按需而用的梦想。
2 相关工作2.1 信任的相关概念信任是一个多学科的概念，目前还没有形成统一的定义。
在计算领域中，关于信任的定义，最早由Marsh引入，Marsh、Rahman和其他几位计算领域的研究人员都引用Gambetta给出的信任定义：“信任（或与之相对应的，即不信任）是指一个Agent执行某一特定行为的主观可能性的特定层次，它出现在行为被监控前（与Agent原本能否监控这一行为无关），并且该行为对其自身行为产生影响的情况下进行。
电子商务信任模型的研究与应用
电子商务信任模型的研究与应用第一章研究背景电子商务作为一种新型商业模式，早已深入人们的生产和生活领域，方便了人们的交易和消费方式。
然而，在各种电子商务平台上，随意交易存在诸多信任问题，例如买家与卖家之间的信任问题、买家信任电商平台的问题等。
如何建立和维护电商信任关系已经成为电子商务中不可避免的问题。
目前，针对电子商务中的信任问题，国内外学者探究了一系列信任模型。
快速发展的人工智能技术及物联网技术为电商信任问题的解决提供了新思路。
通过构建电子商务信任模型，可以实现电商交易信息的确认和安全。
第二章电子商务信任模型的理论基础1. 电商信任模型理论电商信任模型是以电子商务交易为基础的信息交互过程中所涉及的交易主体之间建立的相互信任关系，并针对电商交易中可能出现的信任风险进行建模分析，以实现电商交易信息的确认和安全。
目前，电商信任模型研究主要包括基于社会网络的信任模型、基于证据推理的信任模型和基于组合评价的信任模型等。
2. 电商信任模型构建思路构建电商信任模型需要综合考虑被信任方、信任方以及被信任的内容三个因素。
被信任方既包括个人，也包括商务机构，信任方则是消费者。
针对不同的被信任内容，可建立不同的信任模型。
同时，需要根据电商平台的类型和性质，量身制定相应的电商信任模型，以使之更加贴近实际情况。
3. 电商信任模型应用电商信任模型应用可通过以下几个步骤实现：（1）明确被信任和信任者的对象及关系。
将被信任的对象和信任者都清晰地列出，包括针对不同类型电商交易所涉及的各种角色，如消费者、卖家、平台方等。
（2）定义被信任和信任者的行为标准。
根据电商交易的实际情况，制定各种情况下被信任和信任者的行为标准，使之明确、具体、可执行。
同时，在行为标准中要包含各种实际情况可能出现的异常情况，以使得信任模型更加完备。
（3）确定信任度评估指标体系。
以行为标准为基础，建立信任度评估指标体系，该体系应坚持以客观指标为主，适当综合考虑其它客观因素。
杨晓莉探究C2C信用评价体系问题与对策--以淘宝网为例
镇江高专ZHENJIANG COLLEGE毕业设计(论文)探究C2C信用评价体系问题与对策--以淘宝网为例Reseach on the Problems and Countermeasures of C2C Credit Evaluation System - A Case of Taobao系名：工商管理系专业班级：商务0 7学生姓名：杨晓莉学号：070803103指导教师姓名：王旭指导教师职称：讲师2010年5月目录引言 (1)1 信用评价体系的概述 (1)1.1 电子商务在中国的发展现状 (1)1.2 信用评价体系的含义 (1)1.3 信用评价体系的重要性 (2)2 对C2C信用评价体系的评价--以淘宝网为例 (2)2.1 淘宝网简介 (2)2.2 淘宝网的信用评价体系 (3)2.2.1 信用评价规则 (3)2.2.2 店铺评分规则 (5)2.3 信用评价体系存在的缺陷 (5)2.3.1 对注册用户身份的认证存在缺陷 (5)2.3.2 交易价格与信用等级无关 (5)2.3.3 信用评价体系的不真实性 (5)2.3.4 信用评价标准过于简单笼统 (6)2.3.5 新卖家与老卖家的竞争机会不平等 (6)3 对现有信用评价体系的改进建议 (6)3.1 买卖双方均实行实名认证 (7)3.2 将交易金额归入信用评价体系中 (7)3.3 加强法律法规的建设，提高交易者的信用意思 (7)3.4 建立奖惩制度 (7)3.5 建立统一的信用评价平台 (8)3.6 增加售后评价，落实售后保障服务 (8)3.7 其他建议 (8)结论 (8)致谢 (10)参考文献 (11)探究C2C信用评价体系问题与对策--以淘宝网为例专业班级：商务07 学生姓名：杨晓莉指导教师：王旭职称：讲师摘要:由于网上交易人数众多，交易频繁，欺诈现象层出不穷，使得C2C电子商务的信用环境较差，让人们对C2C网上交易存在不信任感，担心受骗，损失钱财，这就成为制约我国C2C电子商务发展的因素之一。
淘宝网上的信用评价模型
淘宝网商的信用评价模型及应用研究2009-10-26 10:47 文章来源：教育部高等学校电子商务专业教学指导委员会文章类型：摘编内容分类：其它摘要：在网络购物市场迅猛发展的同时，网络购物的交易信用问题日益突出，成为网络购物双方最关注的焦点之一。
现有的网络购物网站信用评价模型都较为简单，虽然在一定程度上得到普及，但不能很好地反映用户真实的信用水平。
本文以“淘宝网”为例，建立有效、实用的网络购物网站信用评价模型并进行实证分析。
模型分为两部分，一部分是淘宝网商的信用反馈评价指标体系的设计，反映评价者的主观意愿，其中运用AHP方法确定各指标权重；另一部分是综合考虑其他对信用评价有重要影响的因素，和信用反馈评价指标体系集结成为基于多影响因素的淘宝网商信用评价模型。
最后，结合本文提出的信用评价模型和“淘宝网”的实际情况，提出了“评价即加分”的信用评价规则。
关键词：淘宝网；AHP；信用反馈评价指标体系；信用评价模型Research on Credit Evaluation Model of Taobao business Author Liu Bo, Teacher Chen Jin(School of Information, University of International Business and Economics, Beijing 100029)Abstract: Along with the development of electronic commerce,online shopping industry emerges rapidly, but because of the openness and virtualization of the online shopping, the credit problem is always considered as an important factor that hinders the development of online shopping and now this problem receives more and more attention. As existing C2C electronic commerce credit evaluation models are simple and can not reflect key factors of online shopping, this paper built a credit evaluation model based on Taobao website and gave empirical research to prove this model practical and effective. The model integrates two parts: one part is credit feedback evaluation index system, and the AHP is used to calculate the weight of credit feedback evaluation index system; the other part is other key factors affecting online credit value. Finally, credit evaluate rule is suggested for the credit evaluation model based on multiple factors.key words: Taobao website; AHP; Credit Evaluation Index System; Credit Evaluation Model1 研究背景随着中国网民数量的快速增长，网络购物成为网络经济的重要行业之一。
基于云模型的可信性评估模型
－ p i × t j（ i） ）
（ 3）
t j （ i ） 为服务 S i 第 j 其中： p i 为服务 S i 操作执行的平均失效率 ， 次调用中的执行时间。服务的操作执行的平均失效率越高 ， 则 服务的执行可靠度越低 ； 服务的操作执行时间越长 ， 则服务的 操作执行可靠度越低。 3. 2. 4 S E→D 参数设定 S E→D = ｛ d1 ，d2 ，d j ， …， d n ｝ ，j∈［ 1 ，n］ 。d j 表示服务 S i 在 第 j 次调用中的可信度。
T=
R
统一资源标志符（ URI ） 定位和识别资源。 只能通过通用的连 并且这些对资源的操作不会改变资 接器接口对资源进行操作 ， 源的标志符， 所有操作都是无状态的 。 按照 REST 架构风格的 该架构包括四个基本特征 ， 即资源的可寻址性、无状态 要求， 性、 连通性和接口统一性。
{
1 e1 － x x=
（ 2）
T j （ i ） 为服务 S i 在 其中： f i 为服务 S i 的信息传递平均失效率 ， 第 j 次调用中的信息传递时间 。 服务的信息传递平均失效率 越高， 则服务信息传递的可靠性越低 ； 同样服务信息传递的时 服务的信息传递可靠性越低 。 间越长， 3. 2. 3 S E→Ro 参数设定 S E→Ro = ｛ o1 ， o2 ， oj ， …， on ｝ ， j∈［ 1， n］ 。o j 表示服务 S i 在第 j 次调用中操作执行的可靠度 。
0
引言
随着软件应用领域的不断拓展深入 ， 尤其是金融、 航天等
5］在马尔 利于将评估方法直接应用于被测量软件上 。 文献［ 可夫模型的基础上建立了一个可信性预测模型 ， 在可靠性的基 6， 7］ 础上， 增加了可信属性。文献［ 通过对可信属性及其子属 5 ～ 7］并 性进行加权的方式， 综合评估系统的可信度 。 文献［ 没有考虑到每一个可信属性值的度量 ， 而现实中这些属性的可 8］提出了面向服务的基于体系结 信值并非是已知的。 文献［ 以服务为基础建立可靠性评估模型 ， 文献 构的可靠性预测， ［ 9］ 以贝叶斯网络理论为基础 ， 建立了基于贝叶斯的软件可信 性评估模型， 它在模型的适应性、 概率分析的全面性以及对可 9］没有考虑到 能结果的有效判断上有明显的优势 。 但文献［ 可信问题 的 随 机 性 和 模 糊 性 ， 只 将 信 任 关 系 精 确 化。 文 献 ［ 10 ， 11］ 运用云模型来描述信任关系 ， 提出了信任云的概念。 12］ 文献［ 将云模型理论引入到构件可信性评估和选取当中 ， 12］ 建立构件可信性评价体系 。但是文献［ 并没有实现构件组 合后的可信性评估问题 ， 没有将可信问题的背景放到体系结构 的层面。因此本文在此基础上建立了基于云模型的软件可信 性评估模型。
C2C B2C 网站信用评价体系分析以淘宝为例
C2C/B2C 网站信用评价体系分析———以淘宝为例C2C/B2C 网站信用评价体系分析———以淘宝为例【摘要】本研究主要是以淘宝网为例探讨现今电子商务网站信用评价体系优劣。
从对淘宝的信用管理体系建设来看中国电子商务信用的发展。
当网商群体越来越壮大的时候，由于信用缺失，在网络贸易中受损的情况也越来越多，甚至成为企业应用电子商务步伐停滞不前的主要原因。
【关键词】信用等级，淘宝网，信用评价，信用等级算法，盈利模式目录1 导言 (2)2淘宝信用管理制度 (2)2.1信用评价简介 (2)2.2信用评价可靠性分析 (3)2.3信用评价可靠性分析 (6)3电子商物信用管理在中国 (7)3.1信用评价下的信任问题 (7)3.2信用安全——支付安全 (8)3.3线上+线下发展=信用体制不健全 (6)3.4电子商务网站信用管理的未来之路............................................... 错误！未定义书签。
参考文献. (9)1 导言据《中国外贸企业信用体系白皮书》，中国企业因为信用缺失而导致的直接和间接的经济损失高达5855亿元，相当于中国年财政收入的37%，中国国民生产总值每年因此至少减少2%。
而当网商群体越来越壮大的时候，由于信用缺失，在网络贸易中受损的情况也越来越多，甚至成为企业应用电子商务步伐停滞不前的主要原因。
2 淘宝信用管理制度2.1 信用评价简介目前电子商务网站都推出了对卖方的信用评价服务，即由完成交易后的买方在自愿的基础上对卖方进行信用评估，评估结果将作为卖方的信用记录供后来者参考。
研究表明，买方的信用评估对卖方至关重要，直接影响卖方的贸易数量。
由于诚信问题成为公众或企业最为担心的问题，而信用评价就是对卖方诚信的评估，因此公众和企业在网上交易前，特别关注卖方的信用评价。
调查表明，64.2%的公众和71.1%的企业在网上交易时会查看卖方的信用评价，显示信用评价的重要性。
电商市场中的用户信誉评价模型设计与实现
电商市场中的用户信誉评价模型设计与实现在电商市场中，用户信誉评价是非常重要的一个环节。
它可以帮助卖家更好地了解买家的消费习惯和购买能力，以此为依据制订销售策略。
同时，也可以帮助买家更好地挑选可信的卖家和商品，提高购物体验。
因此，如何设计一个可靠的用户信誉评价模型，是电商平台所关注的一个重要问题。
一、用户信誉评价模型的设计思路用户信誉评价模型实际上是一种基于数据挖掘和机器学习技术的算法模型。
其设计思路可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：在电商平台中，用户的信誉信息主要包括交易记录、评价信息、投诉信息等。
因此，首先需要对这些数据进行抓取、清洗和转换，以构建模型所需的数据集。
2. 特征选择：在构建模型时，需要选择一些能够反映用户信誉的指标作为特征。
例如，交易次数、交易金额、评价情况、退款率、投诉次数等等。
这些指标能够表现出用户的消费能力、消费习惯、交易诚信等方面的情况，从而反映出用户的信誉程度。
3. 数据分析：在选择好特征后，需要对数据进行分析，找出一些关键的规律和特征。
可以使用聚类、分类、回归等算法进行数据分析，以寻找影响用户信誉的主要因素，并为构建模型做准备。
4. 模型构建：在了解好数据分析结果后，需要选择一种合适的算法进行模型构建。
常用的算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
这些算法可以根据已有的数据集，建立一个能够预测用户信誉的模型，并对新数据进行预测。
5. 模型评估：建立好模型后，需要对模型进行评估和改进。
可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确性和鲁棒性，并根据评估结果调整模型中的算法和参数。
6. 运用和优化：在模型评估合格后，可以将其应用到电商平台中，从而实现用户信誉的评价和管理。
同时，也需要不断优化模型，以适应不断变化的市场需求和用户行为。
二、用户信誉评价模型的实现方法用户信誉评价模型的实现方法主要包括以下几个方面：1. 数据库设计：为了支持用户信誉评价模型的实现，需要设计一个合适的数据库结构，以存储用户的交易、评价、投诉等信息。
基于云模型的C2C电子商务信任评价模型
基于云模型的C2C电子商务信任评价模型张杰;张景安;孙沛【摘要】针对C2C电子商务存在的交易安全性问题,提出了基于云模型理论的信任评价模型.通过信任云及信任标准云的定义,客观地反映了信任的模糊性和随机性,实现了信任从定性到定量间的相互转换.给出了信任云的合并及相似度计算算法,实现了信任的分属性及综合评价和决策,仿真实验表明模型是可行的和有效的.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2010(019)011【总页数】6页(P83-87,74)【关键词】C2C电子商务;信任评价;云模型;模糊性;随机性【作者】张杰;张景安;孙沛【作者单位】内蒙古师范大学,传媒学院,内蒙古,呼和浩特,010022;山西大同大学,数学与计算机科学学院计算机科学与技术系,山西,大同,037009;山西大同大学,数学与计算机科学学院计算机科学与技术系,山西,大同,037009;内蒙古师范大学,传媒学院,内蒙古,呼和浩特,010022【正文语种】中文交易风险是阻碍 C2C电子商务快速发展的主要原因，在交易前进行主体间的信任评价是避免交易风险的有效手段之一。
由于信任本身是主体间的一种信念，它是对主体特定上下文行为特征的主观判断，因此具有很强的主观性、模糊性和随机性，无法精确地加以描述[1]。
为了较为科学地解决信任的评价问题，在M.Blaze等人提出了信任管理的概念之后，一些学者基于不同的研究背景，提出了各自的信任评价模型。
其中比较典型的如：Beth[2]、Jsang[3]等人提出的基于概率论知识进行信任度推导和计算的模型，此类模型将信任完全建立在精确的数学模型之上，将信任的模糊性等同于随机性，不能很好地反映信任的本质；为了更加准确地把握和反映信任的本质属性，有部分学者使用模糊数学的方法来建立信任评价模型[4-6]，此类模型使用模糊集理论作为信任评判的主要工具，用隶属度来刻画信任的亦此亦彼性。
然而，用模糊综合评判法进行评价时，虽然较好地表述了信任的模糊性，但却存在评判失效的问题[7]，而且没有客观地反映信任的随机性。
基于云模型的网格用户主观信任管理模型
基于云模型的网格用户主观信任管理模型
韦凯;刘欣欣
【期刊名称】《华南理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(039)002
【摘要】传统网格计算的信任管理模型中,网格服务提供者(GSP)难以有效评估和管理数量庞大的用户的信任度,且难以抵御Whitewash攻击并保障自身安全.为此,文中提出一种基于云模型的网格用户主观信任管理模型.该模型由自治域信任代理(UTA)管理域内用户的信任度,GSP则利用云模型评估UTA.实验结果表明,该模型符合网格架构的结构特点和信任的模糊、随机属性,克服了传统信任推荐方法的缺点,使GSP对网格用户的信任评估更加准确、合理.
【总页数】8页(P81-87,94)
【作者】韦凯;刘欣欣
【作者单位】华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510006;华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510006
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.网格环境中用户信任管理模型 [J], 高丽婷;王利霞
2.基于置信度的MANETs主观信任管理模型 [J], 罗俊海;范明钰
3.基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究 [J], 唐文;胡建斌;陈钟
4.基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究 [J], 唐文;陈钟
5.基于云模型的主观信任管理模型研究 [J], 孟祥怡;张光卫;刘常昱;康建初;李鹤松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于云模型的信任评估方法研究
２期
张仕斌等：基于云模型的信任评估方法研究
４２３
１ 引 言
对信任评估造成的影响；同时，这些模型还缺少灵活 的信任评价机制，无法反映不同实体进行信任评估 时所具有的个性特点．
当前，复杂开放的互联网存在随机性、模糊性和 实际上，复杂的网络环境中信任问题需要通过
不可预测性等不确定性因素［１］，而电子商务等应用 建立可行和合理的信任评估模型来解决，因此信任
这些模型大多都使用经典的数学理论（比如概率理 （１）用户反馈评价
论）来表述和度量实体间的信任关系，因此这些模型 在复杂的网络环境中，实体之间交互后对对方
在对信任的（合理）表述、信任的度量（理论）等方面 信用的反馈评价（如电子商务交易后对物品的质量、
都还不够完善；而且这些模型也没有解决恶意推荐 服务等的评价）属于主观评价，如果将此评价作为计
（５）根据相似度计算与评价得到实体的信任
一般来说，商品价值与风险是成正比的，风险是 等级．
随交易商品价值的增大而增大．但目前交易网站只 （６）根据历史信任值与当前信任等级综合评价
的信任评估模型、评估方法或评估机制，但这些模 ２．２ 影响信任的因素
型［６１７］仍存在诸多不足之处，比如：由于复杂的网络 在复杂的网络环境中有许多不确定因素都会对
环境下的信任具有随机性、模糊性和不可预测性 的信任产生一定影响［２５］，对用户信任产生影响的主
等［１８］不确定性特征，很难精确地加以描述，而以上 要因素有：
摘 要 复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问 题，而在网络交易中，信任是交易能够顺利进行的前提和关键．文中以复杂的网络环境为研究背景，通过对复杂的 网络环境中信任、信任影响因素及信任机制等问题的研究，引入云模型理论，研究并提出了基于云模型的信任评估 方法，实现了信任的定性与定量的转换，客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性；为了有效地防止不法 分子的信用炒作和欺骗行为，文中提出了特殊属性评价方法和信任惩罚方法．通过仿真实验，验证了文中研究的信 任评估方法能够对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价；通过防信用炒作实验和防周期行骗实验，进一 步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性，为复杂的网络环境中信任评估的研究提供了有价值的新 思路．
基于云模型的信任评估研究
[收稿日期] 2007-07-26;修回日期 2007-09-14[基金项目] 江苏省自然科学基金(BK200656)[作者简介] 路 峰(1976-),男,江苏沐阳县人,南京理工大学博士研究生,主要研究方向为网格计算和网络安全基于云模型的信任评估研究路 峰,吴慧中(南京理工大学计算机科学与技术系,南京210094)[摘要] 讨论了信任关系的随机性和模糊性共存以及相互融合问题。
分析云模型描述不确定性概念的方法和实现定性语意与定量数值相互转换的算法,提出了基于云理论的信任评估模型—信任云。
该模型提出云特征参数表达的信任传递和合并算法,在精确描述信任期望值的同时,通过熵和超熵刻画了信任的不确定性。
相对于传统的信任评估策略,该模型获取的信任值包含更多的语意信息,更适合作为信任决策的依据。
[关键词] 信任评估;信任模型;云模型;云发生器[中图分类号] TP391 [文献标识码] A [文章编号] 1009-1742(2008)10-0084-071 前言随着网络环境逐渐由相对集中的静态形式向开放的动态形式发展,以W eb 服务,P2P,网格计算为代表的一批新的网络技术日渐成为目前网络研究的重点。
新技术的出现使得安全问题复杂化,一些传统的安全授权机制,如访问控制列表,公钥证书体系等,不再适用与解决开放网络安全问题。
在此背景下,有学者借鉴信任关系这一人类社会现象,通过提取网络环境中实体间交往记录获得信任信息,试图为开放网络环境提供一种相对柔性的安全度量机制。
自1996年,M.B laze 等人为解决I nternet 的安全问题首先提出信任管理的概念以来[1],围绕信任定义和信任信息的提取方法问题,学者们一直存在分歧,至今没有一个统一的可被广泛接受的定义。
但多数学者认为信任是一种主观信念,具有以下几个重要特征[2～5]:a .主观性,不同的实体对同一事物的看法会受个体喜好等因素的影响而有所不同;b .可能性预期,信任的程度可以被提取并形式化为可能性估计;c .内容相关性,信任是对事物的某个方面而言的,针对特定的内容。
基于信誉推荐的网络购物主观信誉模型分析
基于信誉推荐的网络购物主观信誉模型分析杨东;李琦【摘要】Aiming at the problem of trust between buyers and sellers in online shopping, the paper establishes the subjective reputation model based on recommendation. The model not only introduces objective factors such as transaction time, transaction amount and trust recommend credibility, but also introduces subjective factors such as the first impression. The simulation experiments based on Matlab show that theZi→j model can guarantee transaction success rate of more than 0.8 especially in large-scale deal, moreover it can better against malicious nodes(especially intermittent malicious nodes)of malicious behavior than other trust models, and it has high stability.%针对网络购物中买卖双方的信任问题,建立了基于信誉推荐的主观信誉模型.该模型不仅引入了交易时间、交易金额及信誉推荐可信度等客观因素,还引入了第一印象等主观因素.基于Matlab的仿真实验表明,Zi→j模型能保证交易成功率的成功率在0.8以上,而且Zi→j模型比其他的信誉模型能更好地对抗恶意节点(特别是间歇性恶意节点)的恶意行为,具有较高的稳定性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)019【总页数】5页(P142-146)【关键词】网络购物;直接信誉;推荐信誉;信誉推荐可信度;恶意节点【作者】杨东;李琦【作者单位】西安电子科技大学经济与管理学院,西安 710071;西安电子科技大学经济与管理学院,西安 710071【正文语种】中文【中图分类】F270;TP39根据中国互联网络信息中心的调查数据显示[1]，截至2015年6月中国网络购物用户规模达4.17亿，相比2012年增长了6.0个百分点；同时，报告还指出2015年第二季度手机网络购物用户规模达到6.57亿，年增长率达160.2%。
基于云模型的主观信任评估机制
基于云模型的主观信任评估机制
杨玉丽;彭新光;付东来
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2013(034)012
【摘要】针对传统的网络安全手段不能有效解决云计算安全问题的现状,提出在云计算环境中建立主观信任评估模型的研究方案.介于主观信任的模糊性和不确定性的双重特征,引入定性定量转换模型—云模型理论刻画主观信任评估机制的演化过程,给出信任向量、信任云的定量描述.在此基础上定义实体信任云的概念,并设计实体信任云的计算,评估和更新的算法.实例分析和仿真结果表明了该主观信任评估模型的正确性和有效性.
【总页数】5页(P4151-4155)
【作者】杨玉丽;彭新光;付东来
【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院,山西太原030024;运城学院公共计算机教学部,山西运城044000;太原理工大学计算机科学与技术学院,山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院,山西太原030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于主观逻辑的云信任评估模型 [J], 张昌宏;李鹏
2.一种基于云模型的主观信任评价方法 [J], 王守信;张莉;李鹤松
3.基于云模型的网格用户主观信任管理模型 [J], 韦凯;刘欣欣
4.P2P网络中基于云模型的主观信任评价 [J], 张景安;张杰;王秀义
5.基于云模型的主观信任管理模型研究 [J], 孟祥怡;张光卫;刘常昱;康建初;李鹤松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Forum学术论坛基于云模型的主观信任评价模型——以淘宝网为例天津财经大学 雷永莉摘 要：本文针对淘宝网存在的交易主体与客体之间的信任问题，提出基于一维正态云模型的主观信任评价模型。
采用逆向云发生器，通过对主观信任云的计算、合成与相似度算法，引入销量、价格等属性来考察其对主体信任决策的影响，对同一等级的综合信任云进行差异率计算，为交易主体进一步信任决策提供依据。
实验证明该模型能够有效地支持交易主体的信任决策过程。
关键词：云模型 逆向云发生器 信任决策。
中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)12(a)-255-02近年来电子商务交易发展迅速，但大多数人对如交易安全和卖方的信任等问题仍然有所顾虑。
尽管有支付宝等第三方支付平台提供在线支付安全保障和信用评价机制来帮助顾客优选卖方，但交易的安全问题仍然突出，用户需要根据自己的经验做出信任决策，因此设计一个有效的信任评价模型是必要的。
在众多学者提出的信任模型中，王传美、鲁耀斌[6]等人提出了结构化方程模型，考察了网站形象、消费者个人特征、商家信誉和顾客满意度对信任度的影响；张景安、张杰等人提出的综合模型，主要考虑了历史信誉、网络速度、交易时间对信任的影响；王守信等人提出的主观信任评价模型，提出信任变化云对客体信用度进行差异分析，但确定时间窗口带有较强的主观性。
本文针对淘宝网这一具体应用，结合上述文献成果，采用一维正态云模型理论，提出一种基于云模型的主观信任评价模型，对相同等级客体进行差异率计算，为主体进一步信任决策提供依据。
1 信任云模型及其算法在淘宝网上进行交易，买方在面对众多卖方提供的服务时，有效的信任决策模型可以帮助买方合理地选择卖方进行交易。
在选择卖方时，单是依靠淘宝网提供的卖方信誉度没有其他辅助信息时，买方很难做出合理有效的交易决策。
淘宝网上交易双方之间的信任是基于双方互评建立起来的，主观评分过程中信任的度量是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，在论域上的分布称为信任云，取值范围为[0,1]，信任云是从评价论域到区间[0,1]的映射，即，，有序对(，)称为信任云熵。
李德毅院士的研究论述了正态云模型的普适性。
从中心极限定理来说，如果某一随机现象是由大量相互独立的随机因素综合影响形成的，并且每一个因素在总的影响中所起的作用是微小的，则这种随机变量一般都近似于正态分布。
对于信任评价来说，每个主体针对每次交易进行的评价可以认为是独立，且在众多评价中单独一个主体的评价对整个评价模型的影响是很小的，因此信任评价可用正态分布云来表示。
1.2 信任云的数字特征信任云的定性特性用来表示，这三个属性也称为信任云的三个数字特征。
其中为期望，最能够代表定性评价概念的点，是信任的最理想取值，是信任熵，反映了信任评价模型中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信任云。
假设评价等级为个，则划分为-1个区间，第个区间为，通过算法1的等级基准云生成器，得到在[0,1]区间上的个信任等级基准云。
算法1：信任等级基准云生成器输入：-1个评价区间输出：。
(1)；(2)；(当=1时，)；(3)。
值的大小反映了评价结果的随机性，越大，反映评价结果越随机，评价结果离散程度越高。
由上述文献成果得知当=0.01时能较好反映评价结果的随机性。
1.4 逆向信任云发生器逆向云发生器能实现定量数值到定性概念的转换，更好地反映信任云的定性概念。
云的三个数字特征可用逆向云发生器计算实现。
算法2：逆向信任云生成器输入：对主体的评价集合即个云滴；输出：即个分属性信任云的数字特征值。
(1)；(2)；(3)；(4)。
1.5 多属性信任评价云合成对主体不同属性评价是用户对同一主体不同行为特征做出的，因此需将主体的个分属性信任云按照各自的权重值合并成一个综合信任云，以便做出信任决策。
算法3：分属性信任云合并算法输入：个分属性信任云及其相应的权重，......，并且++ (1)输出：综合信任评价云，同时考虑分属性与权重。
(1)；(2)；(3)。
1.6 信任云的等级评估有两个云，为属性评价云，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。
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，和计算这两个信任云与信任等级基准云之间的差异度。
算法5：差异算法(1)； (2)； (3)。
2 模型实验及分析模型假设是买方对卖方各个行为特征的评价是诚实的。
选取提供同类服务的4个店铺作为实验对象，主要考虑的属性有发货速度、物流速度、物品相符度、服务态度、历史信誉、销量、价格七个属性来进行。
2.1 等级基准云的计算按照淘宝网5级评分制，将其划分为5个评价等级，区间为[0,0.3]，[0.3,0.5]，[0.5,0.7]，[0.7,1]。
依照算法1计算信任等级基准云得到信任标准云下表：表1 等级基准云评价等级I(完全不信任)00.050.01II(不信任)0.150.050.01III(接近信任)0.40.0830.01 IV(信任)0.60.0670.01V(完全信任)10.10.012.2 综合信任云的计算在淘宝网上选取“牛仔裤”的4个店铺(A、B、C、D)，各选其中1000条评价作为评价数据来源，销量可以直接从页面获取(30天内售出数量)，根据算法2计算得出三个属性云的数字特征如下表：表2 分属性云店铺属性A发货速度0.63500.06890.1355物流速度0.61150.14830.1494描述相符0.57080.13790.1025服务态度0.67750.15350.1841价格0.840.33690.1446销量0.0450.03950.0418…同理可算出其余三个店铺的分属性信任云，由德尔菲法确定三个属性的合并权值为(0.1，0.1，0.2,0.2,0.3,0.1)，根据算法3得到4个店铺综合信任云如下表：表3 综合信任云店铺A0.63490.18610.1381B0.50340.19070.1049C0.62790.13190.1476D0.53580.15770.10342.3 综合信任云与基准云的相似度计算通过算法4计算当前综合信任云与信任基准云的相似度结果如下表：表4 云相似度(%)店铺I II III IV V信任结果A15.3117.6422.2724.8219.96信任B16.6419.1223.7223.5616.93接近信任C15.3017.6722.3225.0619.65信任D16.1418.6323.4524.3117.44信任按照相似度计算结果，可以得到用户对A、C、D店铺为信任，B 店铺为接近信任，因此买方应该在A、C、D两个店铺中选择，但是这三个店铺的信任度很接近且属于同一信任等级，买方很难有效进一步区分卖方信任度的差异，因此需对相似信任度进行区分。
2.4 信任云差异计算利用算法5计算上述3个信任云之间的差异率如下表：表5 差异率表店铺A0.16150.1331314.01C0.189 1.05378.4D0.107 1.35379.34由上表可以看出D店铺最接近“信任”这个等级，因此应选择D 作为交易对象；如果不计算差异率的情况下，买方一般会根据期望和超熵来选择，这种情况下会选择A作为交易对象，因此差异率的计算能帮助买方更合理的选择交易对象。
2.5 讨论与分析(1)采用云模型对卖家进行评价，既可以得到各个分属性的信任评价云，也可以得到该卖家的综合信任评价云，因此可以满足不同的交易需求。
如买家对卖家其中一个属性的要求高，则在进行分属性信任云合并时，可以赋予其较大的权重来实现其要求。
(2)本文提出的信任评价模型能较好地反映信任的随机性和模糊性，随着随机性的增大，评价结果越离散，增加了信任决策的难度。
因此在定义时的准确性还需进一步的研究。
(3)买方在进行信任决策时，对同一等级的综合信任云的差异率计算可以很好地支持买方的进一步信任决策。
3 结语云模型能很好地将信任评价云的模糊性和随机性有机地结合，通过逆向云发生器较为全面的考察了交易主体各属性，在此基础上对主体信任云进行计算、合成对交易主体的信任等级进行评估，对同一等级信任云进行差异率计算支持主体的进一步信任决策。
实验表明，该模型能为主体信任觉得提供辅助支持。
针对本文提出的模型，还有需要改进的地方：对信任基准云的等级划分标准制定更加客观的方法；对主观信任云差异率的计算有待进一步研究。
参考文献[1] 李慧,刘东苏.一种有效的电子商务信任评价方法[J].知识组织与知识管理,2008(10).[2] 唐文,陈钟.基于模糊集合理论的综合管理模型研究[J].软件学报,2003(14).[3] 王守信,张莉,李鹤松.一种基于云模型的主观信任评价方法[J].软件学报,2010(6).。