导读:本文包含了信任度计算论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:O2O,社交网络,信任度,图模型
信任度计算论文文献综述
吴彦文,常栋杰,韩得娟,陈志君[1]（2018）在《一种O2O教学环境中的用户信任度计算方法》一文中研究指出O2O教学环境中,基于信任的个性化服务定制是O2O教学模式为用户提供智能性、便捷性的一项关键支撑技术,是O2O教学服务中重要的研究内容之一。考虑O2O教学环境中社交网络的特点,提出一种新的用户信任度计算算法,将信任分为3个维度考虑:熟悉性信任度、社会信任度以及相似信任度。仿真测试验证了该计算方法相比单一的用户信任度计算方法,能够取得更精准的个性化推荐效果。(本文来源于《软件导刊》期刊2018年08期）
曹五星[2]（2017）在《云计算环境下组合服务质量信任度评估研究》一文中研究指出当前,随着计算机技术的不断发展,基于云计算的应用越来越广泛。由于云计算具有资源无限性的特点,通过云计算提供服务的供应商不断增多,提供的服务种类也日趋完备。单个服务供应商一般关注某一领域业务,开发的服务具有单一和功能有限的特点,往往只能满足某个应用。目前,云计算环境下服务需求呈现多功能、复杂化的特点,利用现有的服务资源,将多个已经存在的单个服务按照功能、语义以及它们之间的逻辑关系组合成新的综合服务,既可以加快体系构建速度和降低体系开发成本,又能满足复杂应用功能需求。云计算环境下服务组合的核心是如何正确地评估组合服务信任度。当前的服务组合信任度研究较多的考虑安全问题,基本上以子服务提供的QoS为基础选择子服务,较少考虑子服务实际组合运行时的差异,并且很少涉及服务组合方式,因此不能适应云计算环境。本文针对云计算环境下服务多层次的特征,设计了一种服务组合信任度建模机制。首先建立子服务信任度评估机制,对子服务质量的信任度从静态和动态两方面进行可靠评估。分析子服务的QoS以及历史评价记录,与信任度评价规范进行匹配,确定其信任度的静态评估。对现有服务组合历史数据进行处理,获得子服务信任度的动态评估。然后建立组合服务信任度评估机制,设计了组合服务信任度评估算法,该算法以子服务信任度为基础,考虑子服务权重、服务组合方式以及约束算法,保障组合服务信任度有较高的可信性,提升使用者满意程度。本文对总体评估模型进行了仿真实验,仿真结果验证了算法和模型的可行性。(本文来源于《海南大学》期刊2017-05-01）
马震[3]（2017）在《面向MAENT的信任度计算方法与路由协议研究》一文中研究指出移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)中信任度计算与路由方法是该领域的重要关键技术。由于传统的中心安全控制策略很难应用于分布式网络中,有研究提出采用数字签名、认证技术、密钥管理技术等,实现接入控制和数据机密性、不可否认性、完整性、实时性验证。由于优先信任的限制,基于验证和访问控制的传统安全机制不能解决网络内部攻击问题,需采用节点间相互信任合作检测并分离出违规节点。建立如分级混合体系结构,采用如基于令牌的合作增强机制、基于多项式机密共享的普遍健壮性服务、基于节点间信任值策略等,来解决网络内部攻击。这对网络中数据传输效率有至关重要的影响,在保证网络成本较低的情况下,提高路由算法的效率有着重要的意义。由于MANET的无线性、多跳性等特点,它更容易遭到各种恶意攻击,从而影响数据传输可靠性。已有研究提出了多种方法计算网络节点之间信任度,以达到节点间数据交互更可靠的目的,但提出的方法大多都没有全面考虑分布式特性。且由于MANET的高度动态性,使得其路由算法必须较快适应频繁的网络拓扑结构变化,且能最大限度节约网络资源。针对信任度计算问题,本文提出了一种分布式自适应信任度计算方法(DATEA)。利用节点间通信数据包数量计算通信信任,并根据其值的趋势进行预测,结合历史值和预测值计算得出的结果更具有实时性;利用节点剩余能量计算能量信任;对于在彼此通信半径范围内的节点对,考虑公共邻居对目的端的推荐值,并评估推荐值的推荐可靠性和推荐相似性;提出自适应权值的方法,自适应调整直接信任和推荐信任的比例,计算出单跳节点间的综合直接信任。考虑传播距离因素,依据节点之间直接、推荐信任,计算出多跳节点之间的间接信任。实验仿真表明,本文提出的算法能更有效的避免恶意节点攻击,计算得出节点之间的直接、间接信任更符合客观实际情况。针对MANET中路由问题,本文研究了最优链路状态路由协议(Optimized Link State Routing)中的多点中继技术(Multi-Point Relay),改进传统量子遗传算法,并结合OLSR的特点提出一种新的路由算法QG-OLSR。优化MPR集合的选取,克服传统方法选取MPR集合的不足,并证明了该算法的全局性收敛性和最优解的特点,提升了路由协议的传输性能。实验仿真说明了新算法的可行性和适用性,并证明了新算法拥有较好的执行性能。(本文来源于《天津理工大学》期刊2017-02-01）
郭萍,周未,成亚萍[4]（2015）在《基于信任度计算的叁阈值控制Ad Hoc网络节点撤销机制》一文中研究指出为解决在资源受限且拓扑结构多变的Ad Hoc网络中对节点状态的量化控制,提出一种准确计算节点信任度值、叁阈值控制的节点撤销机制.基于投诉机制的阈值用于快速将可疑节点挂起;基于信任度计算的阈值用于最终将恶意节点撤销;基于预警的阈值用于防止恶意节点短期内发起对某合法节点的连续错误投诉.分析及仿真表明:所提方案避免根据投诉数目而撤销节点的武断性,叁阈值的采用保证了对潜在恶意节点的快速反应、信任度可量化及准确撤销,且能防止恶意节点对合法节点合谋投诉而造成的误撤销.(本文来源于《电子学报》期刊2015年08期）
张军,陈杨,吴海燕[5]（2015）在《无线传感器网络中一种主动计算节点信任度方法》一文中研究指出针对现有无线传感器网络中的信任机制在抵御黑洞攻击时的不足,提出了一种主动计算节点信任度的方法 ACTM。ACTM利用主动探测路由协议主动与测试节点间进行路由探测,帮助系统标志攻击行为,并根据提出的节点信任度计算方法测试节点的可信性,迅速确定测试节点的信任度,以指导数据路由时避免黑洞,从而提高数据路由的安全性。实验仿真结果表明,ACTM能快速有效地计算节点信任度,最大化避开黑洞节点,显着提高数据路由的成功率。该方法能有效提高无线传感器网络中数据路由成功率。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年12期）
刘凯,金光,何加铭,王千[6]（2014）在《MSNS中基于手机通讯录的信任度计算方法》一文中研究指出随着手机移动社交的飞速发展,安全问题越来越受到人们的关注。因此,研究用户间的信任度对于移动社交网络的安全具有重要意义。充分利用并改进现有的手机通讯录,提出了移动社交网络中一种基于手机通讯录的信任度计算方法,帮助手机用户减少面临的威胁。该方法将移动社交网络中用户之间的信任度分为直接信任度与间接信任度。初始时对手机通讯录中的联系人进行信任度评分,由可信联系人的推荐信息来计算不在通讯录中联系人的信任度。根据用户在社交活动中不同的社交行为,对通讯录中的联系人信任度进行实时更新。最后,通过仿真实验验证了该方法的合理性与有效性。(本文来源于《无线电通信技术》期刊2014年04期）
刘鑫[7]（2014）在《基于用户信任度的云计算隐私安全策略》一文中研究指出近年来随着互联网的蓬勃发展,云计算已经逐渐成为当今计算机发展的趋势和方向。虽然其优点显而易见但还是有多方因素制约其发展,其中最重要的就是云计算的隐私安全问题。但是如果对所有数据进行统一处理这会大大增加云平台的工作负担从而降低云计算的效率。因此在这样的应用背景下本文提出一种基于用户信任度的云计算隐私安全策略,通过预先对用户信任度进行划分,针对不同层级用户需求的不同,进而提供不同的隐私安全解决方案。为了实现这一目的,本策略定义了一个可信第叁方模型作为访问控制中心,该可信第叁方负责保存用户信息和云服务提供商信息,并且承担着秘钥管理和数据处理的角色。任何由用户发送给云服务提供商的服务请求均会先发送到可信第叁方的服务器上,通过对用户数据包的解析可信第叁方会选择不同的数据处理方式,最后再由其将处理过的数据转发给云服务提供商。本文针对由可信第叁方进行数据加密的层级叁和层级四这两个信任层级,着重给出了相应的解决方案。其中层级叁方案采用了基于改进的AES加密算法来进行数据加密处理。文章通过找到合适的哈达玛矩阵来替换列混淆阶段所使用的循环矩阵,以此来提高原加密算法的扩散性能,以期达到更优的安全性,此外还针对AES面临的常见攻击方法来给出安全性验证。层级四方案则是采用改进的整数上全同态加密算法作为数据处理的选择。本文利用孙子定理找到合适的同余式组同时对多个明文位进行加密,因此改进后的算法在加密和解密效率有了数量级的提升,此外还验证改进后的整数上全同态加密算法同样也具有语义安全性。最后通过相关实验对层级叁和层级四所采用的两种加密算法进行改进前后加密、解密时间等各主要参数的比对,以此来验证改进后算法的可行性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-04-30）
李逦[8]（2014）在《基于综合信任度的云计算Pareto最优服务选择》一文中研究指出为了实现云计算环境下服务质量和可靠性高的服务选择,提出了一种基于虚拟域信任值和Pareto最优解的云计算服务选择方法;首先,建立了云计算服务选择模型,然后通过域代理和管理代理协查获得能满足服务请求者基本功能的服务列表,通过相似度矩阵进行聚类,并根据服务请求者个性偏好选择与其最匹配的分类作为候选服务集,在此基础上,计算各服务的综合信任度得到信任服务集,将信任服务集中的Pareto最优解作为最终的服务提供者;最后,定义了具体的基于综合信任度的云计算服务选择算法;采用CloudSim环境进行仿真,结果表明文中方法能高效地实现云计算环境下的服务选择,且与其它方法比较,具有较高的可靠性和较低的计算开销,具有较大的优越性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年03期）
康永胜[9]（2014）在《电子商务系统中一种层次化信任度计算模型》一文中研究指出随着互联网的发展,电子商务给人们的日常购物活动带来了翻天覆地的变化,但是电子商务网站的信息严重过载,用户淹没在浩瀚的商品海洋中无从选择。个性化推荐系统在缓解信息过载、提升用户体验方面发挥着重要作用,其在给用户带来便利的同时也给商家带来了巨大的利益。推荐系统发展至今,其中最为成功的协同过滤算法依然存在着诸如数据稀疏、冷启动、恶意攻击敏感以及可扩展性差等缺陷。为了缓解甚至克服这些缺陷,该领域的学者们尝试将信任机制引入推荐系统,使得信任机制在推荐系统中的应用成为当前学术研究领域的一大热点话题。本文以如何提高用户满意度为主线,将系统中的用户分为普通用户、冷启动用户、争议用户等类型。在如何计算用户之间信任度的问题上,本文通过社交网络将信任机制引入推荐系统并参考社会学相关知识,将人们之间的信任来源分为叁层：内部信任、交互信任和外部信任,其中内部信任和交互信任属于本地信任(Local Trust),外部信任属于全局信任(Global Trust).为了能够使模型灵活满足不同类型用户群体的需求,本文使用经验参数将叁种不同层次来源的信任相结合,提出层次化信任度计算模型。在本研究的实验环节,本文基于分布式计算模型以及知名网站Epinions.com的数据集,对层次化信任度计算模型中的经验参数进行了研究,并且针对不同类型的用户训练得到不同的经验参数,利用训练得到的经验参数,本文又对层次化信任度计算模型的推荐效果进行了比较研究。(本文来源于《首都经济贸易大学》期刊2014-03-09）
赵娉婷[10]（2014）在《云计算环境下服务信任度评估技术的研究》一文中研究指出随着计算机技术的迅速发展,云计算作为一种新的商业运营模式,被广泛使用。云计算是一种新的网络应用技术,将大量计算资源、存储资源与软件资源链接在一起,形成巨大规模的共享虚拟IT资源池,为远程计算机用户提供及时使用的IT服务。云计算中,用户和服务商之间是签订SLA(Service Level Agreement,服务等级协议,又称服务水平协议)、通过"pay as you use"的服务模式进行运作,其中涉及到用户和云服务商的利益问题。随着云计算中各种服务的进一步普及和推广,利益引起的用户和云服务商信任问题成为制约其发展的重要因素,即在服务过程中,云服务商提供的服务不满足SLA中既定的标准,而导致用户利益受损。基于以上问题,本文对用户与服务之间信任评估模型进行了研究,主要工作如下：首先,深入了解了云计算的服务模式,尤其是SLA在服务过程中的作用,并将其引入信任计算中;同时,进一步研究云计算环境的环境特点和服务问题,根据这些内容,充分考虑与信任相关的各种因素,对这些因素进行详细分类。其次,分析和对比现有云计算环境下的信任管理模型,充分考虑多种数据主客观评价来源,设计出了一种适合的云计算环境下的信任评估模型。主要通过在用户端和云端设置的监测代理,实时监控并采集SLA相关的实际服务数据；通过实际观测的参数、其变化情况及SLA协定的参数,同时结合用户主观评价,计算得到服务质量的信任值,最终形成对云服务商服务可信度的全面的和动态的评价.最后,选用典型的评价参数和信任计算方法对该模型进行模拟,验证了该模型的可行性和准确性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2014-03-01）
信任度计算论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前,随着计算机技术的不断发展,基于云计算的应用越来越广泛。由于云计算具有资源无限性的特点,通过云计算提供服务的供应商不断增多,提供的服务种类也日趋完备。单个服务供应商一般关注某一领域业务,开发的服务具有单一和功能有限的特点,往往只能满足某个应用。目前,云计算环境下服务需求呈现多功能、复杂化的特点,利用现有的服务资源,将多个已经存在的单个服务按照功能、语义以及它们之间的逻辑关系组合成新的综合服务,既可以加快体系构建速度和降低体系开发成本,又能满足复杂应用功能需求。云计算环境下服务组合的核心是如何正确地评估组合服务信任度。当前的服务组合信任度研究较多的考虑安全问题,基本上以子服务提供的QoS为基础选择子服务,较少考虑子服务实际组合运行时的差异,并且很少涉及服务组合方式,因此不能适应云计算环境。本文针对云计算环境下服务多层次的特征,设计了一种服务组合信任度建模机制。首先建立子服务信任度评估机制,对子服务质量的信任度从静态和动态两方面进行可靠评估。分析子服务的QoS以及历史评价记录,与信任度评价规范进行匹配,确定其信任度的静态评估。对现有服务组合历史数据进行处理,获得子服务信任度的动态评估。然后建立组合服务信任度评估机制,设计了组合服务信任度评估算法,该算法以子服务信任度为基础,考虑子服务权重、服务组合方式以及约束算法,保障组合服务信任度有较高的可信性,提升使用者满意程度。本文对总体评估模型进行了仿真实验,仿真结果验证了算法和模型的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信任度计算论文参考文献
[1].吴彦文,常栋杰,韩得娟,陈志君.一种O2O教学环境中的用户信任度计算方法[J].软件导刊.2018
[2].曹五星.云计算环境下组合服务质量信任度评估研究[D].海南大学.2017
[3].马震.面向MAENT的信任度计算方法与路由协议研究[D].天津理工大学.2017
[4].郭萍,周未,成亚萍.基于信任度计算的叁阈值控制AdHoc网络节点撤销机制[J].电子学报.2015
[5].张军,陈杨,吴海燕.无线传感器网络中一种主动计算节点信任度方法[J].计算机应用研究.2015
[6].刘凯,金光,何加铭,王千.MSNS中基于手机通讯录的信任度计算方法[J].无线电通信技术.2014
[7].刘鑫.基于用户信任度的云计算隐私安全策略[D].大连理工大学.2014
[8].李逦.基于综合信任度的云计算Pareto最优服务选择[J].计算机测量与控制.2014
[9].康永胜.电子商务系统中一种层次化信任度计算模型[D].首都经济贸易大学.2014
[10].赵娉婷.云计算环境下服务信任度评估技术的研究[D].北京交通大学.2014