电子商务经历了B2B、B2C等传统的C/S模式之后，迎来了一种新的模式—P2P电子商务。然而电子商务给人们的生活带来了很多方便，电子商务交易也存在很多的风险。P2P网络具有匿名性、随机性和动态性等特点，同时买家节点仅仅通过网络交换信息，这使得双方失去了传统商务环境下信任所依赖的基础。传统电子商务平台中存在的身份验证、恶意广告、商品质量、物流速度和售后服务等一系列问题已成为阻碍电子商务进一步发展的障碍。因此，建立一个长期有效的电子商务信任模型已成为国内外学者们研究的焦点。\n 针对传统的P2P电子商务系统中信任度计算复杂度较高、易受恶意节点攻击等问题，本文提出了一种基于声誉的动态信任模型RDTM（A dynamic trust model based reputation）及其计算方法。在该信任模型中我们首先给出了RDTM模型框架及其相关定义；其次，引入时间衰减因子、抗恶意因子、自信因子等相关因素，给出私有声誉动态计算方法；接着在私有声誉基础上，给出综合利用所有邻居节点的私有声誉形成的公共声誉动态计算方法；最后，利用私有声誉和公共声誉，给出具有抗攻击能力的综合动态信任度的融合算法。此外，本文提出了一种基于信任度的节点排名机制。节点排名机制主要是借鉴PageRank算法思想提出了一种适用在电子商务环境下的一种机制。该机制主要是基于信任度给出的一种新的排名算法，该算法主要是综合考虑了节点之间的链接关系而计算出的节点排名值NR（Node Rank）。\n 仿真实验表明，一方面RDTM模型于基于信任云的动态安全信任管理模型TCDSTM和基于声誉的多维度信任计算方法RMDT模型相比，信任预测准确度较高，具有较低的通信开销以及能够抵抗恶意节点的攻击，在电子商务系统的用户安全交易方面有较好的应用价值。另一方面，本文提出的一种新的节点排名算法相比与电子商务平台的其他排名算法在搜索查询方面具有较高的准确性。
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