1绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 4
1.2.1 理论意义 4
1.2.2 实践意义 4
1.3 研究思路 5
1.4 研究方法 6
1.5 组织结构 7
2信任相关综述 11
2.1 信任 11
2.1.1 信任定义 11
2.1.2 信任的主要属性 12
2.2 信任关系 13
2.2.1 信任关系的定义 13
2.2.2 信任关系的划分 13
2.2.3 信任关系的度量 15
2.3 信任模型 15
2.3.1 信任模型分类 15
2.3.2 信任模型的体系结构 15
2.3.3 信任模型的影响因子 17
2.4 信任评估方法 19
2.4.1 基于数值加权平均的信任评估方法 19
2.4.2 基于贝叶斯理论和模糊逻辑等传统数学工具的信任评估方法 22
2.4.3 基于主观逻辑理论和证据理论的信任评估方法 23
2.4.4 基于直觉模糊理论等新的数学工具的信任评估方法 24
2.5 现有研究面临的挑战 25
2.6 本章小结 27
3直觉模糊集理论 29
3.1 直觉模糊集的相关概念 29
3.2 区间直觉模糊集的相关概念 34
4面向云服务的直觉模糊主观信任模型 39
4.1 引言 39
4.2 IFSTrust模型 40
4.2.1 信任直觉模糊数 40
4.2.2 直接信任 41
4.2.3 推荐信任 42
4.2.4 综合信任 43
4.3 信任决策与惩罚 44
4.4 仿真实验 45
4.4.1 评估指标 45
4.4.2 防信用炒作能力的仿真 45
4.4.3 防不诚实推荐行为的仿真 46
4.5 本章小结 47
5集成直觉模糊信息的激励自适应信任模型 49
5.1 引言 49
5.2 IATrust模型 50
5.2.1 直接信任 51
5.2.2 间接信任 54
5.2.3 综合信任 55
5.3 信任决策 56
5.4 仿真实验 57
5.4.1 针对信任骗取行为的仿真 58
5.4.2 针对策略性欺骗行为的仿真 58
5.4.3 针对恶意实体规模的仿真 58
5.4.4 针对不诚实推荐实体的仿真 59
5.4.5 针对实体规模的仿真 60
5.5 本章小结 61
6基于直觉模糊信息的多维反馈信任模型 63
6.1 引言 63
6.2 预备知识 65
6.3 MFTrust模型 67
6.3.1 MFTrust模型总体流程 67
6.3.2 属性信任直觉模糊数 68
6.3.3 属性权重 70
6.3.4 实体信任度 71
6.3.5 实体信任得分 72
6.4 消费者风险偏好 72
6.4.1 问题提出 72
6.4.2 含风险偏好的信任得分 73
6.5 实验与分析 74
6.5.1 不含风险偏好的实验 74
6.5.2 含风险偏好的实验 78
6.6 本章小结 81
7基于直觉模糊理论的多元信任传递模型 83
7.1 引言 83
7.2 预备知识 86
7.3 METTrust模型 87
7.3.1 信任传播 88
7.3.2 信任聚合 89
7.3.3 基于社会网络分析的路径信任质量 91
7.4 实验及分析 95
7.4.1 实验数据 95
7.4.2 评价指标 96
7.4.3 实验结果分析 96
7.5 本章小结 99
8基于Agent的直觉可信云服务组合量化模型 101
8.1 引言 101
8.2 相关研究 102
8.3 Agent和多Agent系统 105
8.3.1 Agent系统 105
8.3.2 多Agent系统 106
8.3.3 服务组合与多Agent系统的关系 106
8.4 云服务组合模型描述 107
8.4.1 云服务本体 107
8.4.2 服务组合模型 108
8.5 Agent-ITSC模型 112
8.5.1 组合服务量化表示 112
8.5.2 服务属性综合值 112
8.5.3 组合服务综合值 114
8.5.4 基于灰色关联度的排序方法 115
8.6 实例分析 117
8.7 本章小结 121
9信任建模工具 123
9.1 基于RePast的仿真方法 123
9.1.1 设计思想及目标 124
9.1.2 Repast的体系结构 125
9.1.3 建模基本过程 126
9.1.4 仿真工作原理 129
9.2 基于NetLogo的仿真方法 130
9.2.1 NetLogo的特性 130
9.2.2 NetLogo的代理及方法 132
9.3 基于QueryCycle的仿真方法 134
10总结与展望 137
10.1 总结 137
10.2 展望 138
参考文献 141