检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2011年第12期32卷 72-81页

作者：胡春华罗新星王四春刘耀湖南商学院计算机与信息工程学院湖南长沙410205 中南大学商学院湖南长沙410083

通过服务直接交互中的服务行为来建立SC与SP实体的信任推理、演化及对SP实体的QoS评价模型。该模型基于概率密度函数来表征服务实体间的信任度,提出了基于概率密度信任关系的计算、推理及合并的演化方法,并给出了依据信任推理与QoS修正... 详细信息

通过服务直接交互中的服务行为来建立SC与SP实体的信任推理、演化及对SP实体的QoS评价模型。该模型基于概率密度函数来表征服务实体间的信任度,提出了基于概率密度信任关系的计算、推理及合并的演化方法,并给出了依据信任推理与QoS修正的服务评价算法。实验结果表明该方法能有效评价服务参与者的信任度,削弱不可信的实体对服务评价的影响,提高服务选择过程的质量及准确性。

关键词：信任推理服务质量概率密度函数:服务评价

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一种基于信任推理与演化的Web服务组合策略

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计算机学报 2012年第2期35卷 298-314页

作者：龙军刘昕民袁鑫攀张祖平桂卫华中南大学信息科学与工程学院长沙410083

为解决动态复杂互联网中恶意、欺诈、不诚信服务实体造成的服务组合质量不高的难题,文中基于开放网格服务体系架构(OGSA),建立了以公共信任演化系统和实体信任演化系统为主体构成的信任推理与演化系统;提出了受限于可信实体的信任演化... 详细信息

为解决动态复杂互联网中恶意、欺诈、不诚信服务实体造成的服务组合质量不高的难题,文中基于开放网格服务体系架构(OGSA),建立了以公共信任演化系统和实体信任演化系统为主体构成的信任推理与演化系统;提出了受限于可信实体的信任演化、实体集合的信任演化、逐步逼近评价实体的信任演化等信任演化方法,以改变信任推理中的信任缺失与信任泛化的不足;通过服务实体间信任关系的推导、反演与递推,极大程度地丰富了实体的信任关系,以识别共谋欺骗并克服信任演化中直接信任关系稀小、前期信任匮乏的问题.文中以新的信任推理与演化为基础,提出了一种Web服务组合策略.应用实例及测试结果表明该服务组合策略能够有效地识别实体行为中潜在的风险,克服实体经验差异,较大幅度地提高了服务组合的成功率.

关键词：服务组合信任评价信任推理可信演化服务质量

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基于Double DQN的信任推理算法研究

基于Double DQN的信任推理算法研究

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作者：庄晓栋烟台大学

学位级别：硕士

社交网络的发展方便了人们日常的沟通,促进了用户之间线上的交流,但是也给人们带来了一定的风险。信任在社交活动中起着重要作用,可以有效地规避不可靠用户带来的风险。由于社交网络中的用户大多数没有直接的信任关系,更多的是通过共同... 详细信息

社交网络的发展方便了人们日常的沟通,促进了用户之间线上的交流,但是也给人们带来了一定的风险。信任在社交活动中起着重要作用,可以有效地规避不可靠用户带来的风险。由于社交网络中的用户大多数没有直接的信任关系,更多的是通过共同的朋友进行间接联系。因此,如何建立起间接用户之间的信任关系,以至构建信任网络成为一项挑战。间接的信任关系可以通过信任传递来进行信任推理,信任传递过程中信任的传播和聚合在很大程度上影响信任评估的结果。如何找到可靠的信任路径和有效的聚合策略成为一项重要挑战。由于信任的动态特性,信任值会随着用户间的交互而发生变化。好的交互经验会使用户之间的信任值增加,反之减少。由于社交网络的信任传播十分耗时,因此如何在连续时间内推断两个没有直接联系用户的动态信任值已成为一个重要的挑战。强化学习适合多步决策问题,已有研究表明,将强化学习应用到信任推理中,能够提高信任预测的准确性。针对上述问题,本文研究了基于强化学习Double DQN的信任推理问题:为了预测两个间接联系用户的信任关系,考虑了用户如何在静态网络下进行信任传播与信任聚合,提出了静态信任推理算法。首先,基于Double DQN建立信任推理模型;其次,使用该模型搜索信任路径,并使用传播函数评估信任路径的可靠性;最后,考虑用户间的兴趣相似度,提出新的聚合策略并使用该策略聚合多条信任路径评估最终的信任值。实验结果表明,所提出的聚合策略的预测结果优于现有的聚合策略,同时所提出的算法与现有的信任推理算法相比具有较高的预测精度和准确性。考虑用户信任值的动态变化以及用户间的动态交互,提出了动态信任推理算法。首先,该算法使用两层神经网络模拟用户动态交互过程,并搜索可靠的信任路径;其次,根据用户间的交互结果,动态更新用户间的信任值;最后,使用提出的聚合策略聚合多条信任路径来预测间接的动态信任。实验结果表明,所提出的动态信任推理算法预测准确性优于其他算法。将所提出的算法应用到更大的Epinions数据集上,实验结果表明所提出的算法具有良好的可扩展性。

关键词：社交网络信任推理强化学习信任传播信任聚合

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可信软件系统中基于模糊集理论的信任推理模型研究

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天津师范大学学报（自然科学版） 2008年第4期28卷 77-80页

作者：陈洁许光全天津职业大学电子信息工程学院天津300402 天津大学计算机科学与技术学院天津300072

通过分析可信软件系统的信任变化特性,引入母体参数和基本参数,在保证转移矩阵随机性的前提下,利用模糊推理的方法模拟了可信软件系统中信誉的变化情况.实验表明:利用模糊非齐次马尔可夫系统管理软件系统的信誉方法是切实有效的.

关键词：模糊非齐次马尔可夫系统信任推理可信软件系统 NetLogo

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云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择

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通信学报 2011年第7期32卷 71-79页

作者：胡春华刘济波刘建勋湖南商学院计算机与电子工程学院湖南长沙410205 中南大学商学院湖南长沙410083 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭412201

针对云计算环境中服务节点的可信度参差不齐常导致用户很难获得高质量组合服务的问题,提出了一种基于信任生成树的云服务组织方法,将服务提供者与请求者的交互行为经演化后形成信任关系,使主体间可信程度达到相应级别,形成对外提供相似... 详细信息

针对云计算环境中服务节点的可信度参差不齐常导致用户很难获得高质量组合服务的问题,提出了一种基于信任生成树的云服务组织方法,将服务提供者与请求者的交互行为经演化后形成信任关系,使主体间可信程度达到相应级别,形成对外提供相似服务功能的云服务集合,将恶意、虚假的服务排除在信任生成树之外,使服务组合在可信场景中进行;在此基础上,采用了基于信息熵的度量策略来对服务间的信任关系进行评估,解决了现有研究中仅对可信参数进行简单加权分析的不足。实验分析表明,该方法能有效抑制云计算环境下恶意节点的欺诈行为并保护真实节点的合法利益,具有较好的服务选择质量。

关键词：云计算信任推理信任生成树信息熵服务选择

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基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究

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计算机研究与发展 2005年第10期42卷 1654-1659页

作者：唐文胡建斌陈钟北京大学信息科学技术学院网络信息安全实验室北京100871

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础·通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF-THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种... 详细信息

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础·通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF-THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路·

关键词：信任管理主观信任语言变量信任向量模糊逻辑信任推理

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一种基于开放式网络环境的模糊主观信任模型研究

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电子学报 2010年第11期38卷 2505-2509页

作者：陈超王汝传张琳南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机研究所江苏南京210003

在开放网络中,信息安全是至关重要的,而信任管理是信息安全的前提与基础.结合模糊理论在开放式网络环境下重新给出了信任的描述机制.针对主观信任的模糊性,将模糊逻辑引入主观信任研究中,对信任的传递进行了推理,提出了一种具有很强描... 详细信息

在开放网络中,信息安全是至关重要的,而信任管理是信息安全的前提与基础.结合模糊理论在开放式网络环境下重新给出了信任的描述机制.针对主观信任的模糊性,将模糊逻辑引入主观信任研究中,对信任的传递进行了推理,提出了一种具有很强描述能力的形式化的信任推理机制.鉴于主观信任的动态性,结合模糊理论中的近似度,提出了一种新的信任更新机制,能够更有效防止恶意推荐.

关键词：主观信任模糊理论信任推理信任更新

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基于模糊集合理论的信任管理研究

基于模糊集合理论的信任管理研究

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作者：唐文北京大学

学位级别：博士

该文研究了主观信任的主要特征,并以模糊集合论为理论基础提出了主观信任的度量机制,通用的信任类型定义机制,信任的综合评判技术,信任关系的形式化表示和信任的形式化推理机制,构造了一个完整的主观信任管理模型.

关键词：信任管理模糊集合理论语言变量 IF-THEN规则信任推理

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在线社会网络的信任网络发现与信任融合研究

在线社会网络的信任网络发现与信任融合研究

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作者：马尧华中科技大学

学位级别：博士

随着信息技术的发展和变革,越来越多的社交化应用融入到人们的日常生活当中。这些应用内容不仅涵盖传统意义的社交网站(如人人网),而且涉及即时通讯、电子商务和消费推荐等诸多领域(如微信、淘宝和大众点评)。得益于移动计算技术和设备... 详细信息

随着信息技术的发展和变革,越来越多的社交化应用融入到人们的日常生活当中。这些应用内容不仅涵盖传统意义的社交网站(如人人网),而且涉及即时通讯、电子商务和消费推荐等诸多领域(如微信、淘宝和大众点评)。得益于移动计算技术和设备的发展普及,人们可以随时随地参与到这些在线社会网络应用中,与他人进行信息分享、产品交易、业务协作等社交活动。然而,在如此开放动态的大规模在线社会网络中,人们常常面临着陌生的交互对象,这使得用户间的交互往往存在着不确定性和风险性。在这种情形下,信任在决策制定过程中扮演着关键角色。因此,研究在线社会网络中的信任推理具有重要意义。通过将社会网络描述为加权有向图,信任推理就是根据信任的传播性等特点,在该图上寻找和利用多条信任传播路径为并未交互过的陌生用户推理其间接的信任关系。由于社会网络具有同质性、小世界现象和结构平衡等特点,所以面向在线社会网络的信任推理必须结合社会网络的内在特点。给定一对陌生的用户节点,信任推理过程首先要考虑搜索什么样的路径以连接该节点对,即什么样的路径才是“好”的信任推理路径;由于应用服务的上下文多样性,还要考虑用户节点间如何维护上下文感知的直接信任关系,以保证信任推理路径上的信任关系具有一致的信任上下文；然后,在信任推理路径搜索策略和信任上下文确定的情况下,要考虑如何高效地搜索多条最优或近似最优的信任推理路径以构建信任子网络；最后,还需要考虑信任传递和合意运算如何计算以及如何将这些运算运用到该信任子网络当中,从而融合多条信任推理路径获得最终的信任推理结果。从这些核心问题出发,对在线社会网络中的信任推理路径搜索策略与最优信任推理路径搜索算法、上下文感知的直接信任关系评估方法、信任子网络的发现算法、信任推理路径融合算法这四个方面展开了全面深入的研究工作：现有的信任推理路径搜索策略大都强调最大化源节点对目击者的信任度,以此来提高信任推理路径的质量,忽视了不信任关系在信任推理中的作用。基于社会结构平衡理论,可以利用不信任关系推理出有价值的信息。然而,在现实社会网络中的三角关系并非总是结构平衡的。因此,首先分析了平衡传递三角关系的分布规律,以及现有信任传递算子的结构平衡特点。然后,提出了信任推理路径搜索策略MIRBS和MIFUS,将最优信任推理路径搜索问题归结为最优化问题并给出相应的最优信任推理路径搜索算法OTIPS。通过理论证明了该搜索算法所得结果的最优性。最后,利用真实数据集验证了信任推理路径搜索策略的有效性,以及最优信任推理路径搜索算法在路径搜索效率和信任推理准确度方面的优越性。信任具有传播性的前提是信任传播路径上具有一致的信任范围,即信任上下文的一致性。面对服务上下文多样化的社交应用,用户很难寻找到与当前服务具有相同上下文的历史交互记录以进行直接信任关系评估,即数据稀疏性问题。传统的信任模型缺乏对信任上下文因素的考虑。一些上下文感知的信任模型也没能妥善解决上下文描述、上下文相似度度量和历史经验维护的问题。通过存储大量的具有上下文信息的交互记录来维护历史经验,这种做法带来高昂的存储代价和计算代价。给出了一种面向服务的上下文描述和相似性度量方法,构建了一种上下文感知的直接信任关系模型,并提出了一种基于随从聚类的上下文感知的直接信任关系评估方法。该方法只需维护一个规模较小的信任参考集合便可提供上下文感知的直接信任关系评估。信任参考集合能够根据新的交互经历不断地更新虚拟参考服务的上下文和调节信任度。模拟实验表明,该方法能够在面临数据稀疏性问题时利用虚拟参考服务的上下文来提高直接信任度评估的准确度,与现有上下文感知的信任评估方法相比具有更高的计算效率。在给定了信任推理路径搜索策略和信任上下文之后,就需要考虑如何搜索多条最优的或接近最优的信任推理路径以构建信任子网络。现有的信任推理路径搜索方法大多基于传统的暴力搜索方法,这使得搜索代价十分高昂。尽管有一些新颖的概率搜索方法,但这些方法都忽略了信任网络的结构特点从而导致路径搜索的盲目和低效。另外,现有信任推理路径搜索方法中的路径搜索经验也不能累积或重用,这使得重复的搜索请求导致重复的搜索代价。先是提出了一种基于SVD符号聚类的信任社区发现方法来挖掘信任网络的社区结构特征。然后,通过将每个信任社区看做蚁群优化中的一个蚁群,给出了一种基于多蚁群优化的信任子网络发现算法ACO-TIPS。该算法可以针对给定的信任推理路径搜索策略寻找多条最优的或接近最优的信任推理路径以构建信任子网络。最后利用真实数据集进行了对比试验,证实了所提方法挖掘信任网络社区结构的有效性,以及在信任推理路径搜索效率和信任推理准确度方面的优势。当获取多条信任推理路径,即构建信任子网络以后,还需要考虑如何运用合适的信任传递和合意运算,以融合多条信任推理路径获得最

关键词：在线社会网络信任推理信任传播路径信任推理路径搜索信任子网络发现上下文感知的信任关系模型信任推理路径融合

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在线社会网络信任计算与挖掘分析中若干模型与算法研究

在线社会网络信任计算与挖掘分析中若干模型与算法研究

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作者：张宇浙江大学

学位级别：博士

随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及,电子邮件、在线购物、在线交友、网上支付、即时通讯等应用已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。人们在互联网上通过各种关系相互联系在一起,形成了一个个规模庞大、关系复杂以及内容... 详细信息

随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及,电子邮件、在线购物、在线交友、网上支付、即时通讯等应用已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。人们在互联网上通过各种关系相互联系在一起,形成了一个个规模庞大、关系复杂以及内容丰富的在线社会网络。面向商业领域的实际应用,目前对在线社会网络的研究面临两大挑战。一是,由于互联网的开放性和匿名性,如何给在线社会网络中的用户提供合理的信任计算机制成为一个亟待解决的问题。二是,在线社会网络作为一个新的商业渠道,面向实际应用,如何对在线社会网络进行挖掘分析从而取得更好的经济效益和社会效益也成为一个备受关注的焦点问题。这两方面直接关系到在线社会网络的安全性和实用性,因此对其研究既具有理论价值又具有实际意义。本文正是以在线社会网络的迅猛发展为背景,针对上述两方面开展深入研究,提出了相应的模型和算法。本文的研究内容和主要贡献有以下几个方面: ·基于在线社会网络的链式信任模型根据用户可以在社会网络中传递信任消息的特点,本文提出了一个集成信任值和置信值的二维链式信任模型。面向不同的应用场景和用户个性化需求,给出了多种信任计算策略。针对互联网的开放性和匿名性,介绍了链式信任模型的局部存储机制、动态更新机制和信任报告机制。通过在Epinions网站的真实在线社会网络上进行实验,证明了链式信任模型的有效性和灵活性。 ·基于语义的信任推理本文创新性地提出了一种基于语义的信任推理机制。该机制利用语义网技术定义了Epinions领域本体,然后采用OWL/RDF语言对Epinions网站上的数据进行知识表达,并从中抽取出信任相关的信息。根据这些信息,本文制定了基于OWL的信任推理规则。利用这些规则,我们可以推理出用户感兴趣的领域,并从泛化的信任关系推理出领域相关的信任关系,以及根据用户的反馈行为推理出隐式信任关系,从而支持更加准确高效的信任计算。 ·集成声望、内容和上下文信息的组合信任模型绝大多数现有的信任模型都是基于声望信息的,但是仅仅利用声望信息进行信任计算是远远不够的。因此,本文提出了一个集成声望、内容和上下文信息的组合信任模型——RCCtrust。RCCtrust利用基于语义的信任推理机制从互联网的内容和上下文中抽取出信任相关的信息,并将用户在商品评分和反馈行为上的相似度集成起来刻画用户之间的信任程度,从而构建出一个边权重的组合信任网络来进行信任计算。实验结果表明RCCtrust模型无论是在准确率方面,还是在覆盖率方面,都优于传统协同过滤的单纯相似度方法和仅仅利用信任关系的trust-aware方法。 ·基于启发式信息的目标团体发现本文提出了一个在社会网络中基于启发式信息进行目标团体发现的算法。根据对Epinions网站上的在线社会网络进行分析得出的特征,并结合用户的角色和在线行为,抽取出进行目标团体发现的启发式信息,从而可以有效地简化算法和减小搜索空间。实验结果显示,基于启发式信息的目标团体发现算法能够有效地发现在线社会网络中具有影响力的目标团体,在基于社会网络的市场营销中具有广泛的应用价值。 ·基于影响力最大化的关键人物挖掘传统关键人物挖掘算法往往只考虑了社会网络的结构特点,而忽略了节点之间的相互作用。针对这一不足,本文提出了一个基于影响力最大化的关键人物挖掘算法。面向Epinions网站上的信任网络,利用从互联网的内容和上下文中挖掘出的信息,对用户之间的影响力关系进行建模,并通过求解影响力最大化问题来确定在线社会网络中的关键人物。实验结果表明,本文提出的基于影响力最大化的爬山算法在不同的阈值区间都优于其它几种算法,特别是在激活阈值较大的情况下,爬山算法的优势更为明显。

关键词：在线社会网络信任计算挖掘分析语义信任推理目标团体关键人物

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