网络空间用户信用评估技术研究

发布时间：2021-11-28 17:08

　　近年来，随着网络用户规模不断扩大，网络空间失信事件频发，网络用户信用出现问题。因此本文针对现在主流网络平台进行网络用户的信用评估技术的研究，形成一套较为完整的针对社交网络平台的用户信用评价体系，这对于我国网络诚信监管体系的建设具有重要意义。首先对网络用户的特点以及信用的需求进行分析，使用关键要素分析法以及流程分析法，分析了网络用户在使用网络平台时的行为中的关键要素，通过归纳总结得到信用评判相关的要素。建立了网络个体信用评价指标体系的总体架构，将网络空间用户信用评价从身份辨识、行为分析、信用关联以及诚信历史这四个维度进行分析和细化。接着以社交网络为例，探讨了现在社交网络平台存在的信用问题，结合社交网络的特点，以及Delphi专家调查法对指标体系进行裁剪与评判要素的选取，列出详细的三级指标体系，并详细分析每个三级指标与社交网络用户信用关联。以新浪微博作为社交网络的代表，深入研究三级指标相关初始数据如何获取。结合量化方法理论对于各指标项的获取和计算进一步分析，归纳出普遍用于计算指标分值的方法以及获得最终评分计算公式。然后文章研究了网络空间用户信用评估体系的静态算法。使用AHP层次分析法和模糊... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：100 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
    1.1 网络空间用户信用评估的意义
        1.1.1 网民规模与互联网应用情况
        1.1.2 网络空间出现的信用问题
        1.1.3 网络空间用户信用评估的意义
    1.2 个体信用评估标准现状
        1.2.1 国内现状、水平及发展趋势
        1.2.2 国外现状、水平及发展趋势
        1.2.3 网络空间用户的评价体系的现状
    1.3 论文的说明
        1.3.1 论文目的
        1.3.2 论文研究内容
        1.3.3 论文章节安排
第二章 网络空间用户信用研究基础
    2.1 相关概念
    2.2 信用评估的模型介绍
        2.2.1 Delphi 专家调查法
        2.2.2 AHP 层次分析法
        2.2.3 模糊综合评判法
    2.3 个人信用评价相关标准、规定和法律支持
        2.3.1 网络个人信息获取的法律保障
        2.3.2 关于电子公告服务管理的相关规定
        2.3.3 关于网络传播色情等违法不良信息的管制规定
    2.4 现有网络空间个体信用评价模型分析
        2.4.1 C2C 信用评价模型介绍及分析
        2.4.2 微博信用评价模型介绍及分析
        2.4.3 现有网络用户信用评估模型存在的问题
    2.5 本章小结
第三章 网络空间用户信用指标体系设计
    3.1 网络用户的特点及信用需求
        3.1.1 国内互联网用户的特点
        3.1.2 网络用户的信用需求
    3.2 网络个体信用指标体系设计原则
    3.3 指标体系建立流程
    3.4 网络个体信用评判要素分析
        3.4.1 分析方法介绍
        3.4.2 采用流程分析法识别信用评判要素
        3.4.3 信用评判要素汇总
        3.4.4 指标效度评价及指标项确立方法
    3.5 网络用户信用指标体系总体架构
        3.5.1 指标体系树形结构
        3.5.2 指标体系层次架构说明
    3.6 本章小结
第四章 一种社交网络用户信用评价指标设计及获取
    4.1 微博上的信用问题分析
        4.1.1 僵尸粉
        4.1.2 微博网络水军
        4.1.3 山寨微博
    4.2 社交网络用户信用评价指标设计
        4.2.1 总体架构
        4.2.2 指标体系
    4.3 社交网络用户信用评价指标分析及获取方法
        4.3.1 身份辨识
        4.3.2 行为分析
        4.3.3 信用关联
        4.3.4 诚信历史
    4.4 指标项的确定及其获取方法
        4.4.1 指标项的确定
        4.4.2 量化方法介绍
        4.4.3 指标计算函数
        4.4.4 指标获取及计算方法举例
    4.5 本章小结
第五章 网络空间用户信用静态评估方法及实例验证
    5.1 评价模型
    5.2 评判等级和隶属函数的确定
        5.2.1 评判等级及其参数的确定
        5.2.2 隶属度函数的确定
    5.3 社交网络用户信用评估实例验证
        5.3.1 使用 AHP 层次分析法确定权重参数
        5.3.2 网民信用评价指标体系的可调整性
        5.3.3 网民信用综合评判
    5.4 本章小结
第六章 网络空间用户信用评价动态调整方法
    6.1 网络用户信用评价值组成
    6.2 信用关联评价值
        6.2.1 社交网络中用户的关系
        6.2.2 用户关系的密切程度
        6.2.3 信用关联评价值算法
    6.3 网络失信事件的分类、性质和程度判定
        6.3.1 网络失信事件的分类
        6.3.2 网络失信事件的性质与程度判定
        6.3.3 失信事件对用户信用影响
    6.4 基于网络失信事件动的用户信用动态调整方法
        6.4.1 单失信事件用户信用调整算法
        6.4.2 多失信事件用户信用调整算法
        6.4.3 黑名单机制
    6.5 与现有的网络信用评价模型比较
    6.6 本章小结
第七章 结论
    7.1 论文成果
    7.2 进一步的工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表或录用的论文
攻读硕士学位期间参加的课题与项目
附录一 网络空间用户信用评价指标效度专家调查表
附录二 新浪微博用户信用评价三级指标计分规则表


【参考文献】：
期刊论文
[1]网络水军:微博营销中的“灰色阴影”[J]. 张筱筠,连娜.  新闻界. 2012(01)
[2]基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型[J]. 柳亚琴,石洪波.  计算机系统应用. 2011(05)
[3]我国信用局个人信用评分发展研究[J]. 庄传礼.  征信. 2011(01)
[4]国际信用评级体系改革与中国评级业发展展望[J]. 马素红,申晓旭.  中国货币市场. 2011(02)
[5]蒙牛、伊利公司——卷入“黑公关”事件[J]. 马丽.  法人. 2011(02)
[6]基于扩展AHP的电子战仿真效能评估[J]. 王维锋,赵五洲,孙岩.  通信技术. 2010(10)
[7]管窥C2C电子商务的信用管理——以淘宝网为例[J]. 郑彦.  金融发展研究. 2009(12)
[8]C2C购物网站信用评价体系研究[J]. 万泉.  电子商务. 2009(10)
[9]BP神经网络在电力企业客户信用评价的应用[J]. 沈新平,郑会.  现代计算机(专业版). 2009(07)
[10]基于灰色聚类法的个人信用等级综合评价[J]. 杨志群.  企业家天地下半月刊(理论版). 2009(07)

博士论文
[1]信用风险评级与商业银行信用风险管理[D]. 张贵清.对外经济贸易大学 2005

硕士论文
[1]安全本体在社交网络中的应用研究[D]. 刘一阳.上海交通大学 2011
[2]基于退货评价的C2C电子商务信用评价模型改进研究[D]. 汪鑫.江苏科技大学 2011
[3]个人信用评价体系构建研究[D]. 吕杨.南京理工大学 2008
[4]C2C电子商务信用评价分析与研究[D]. 田双领.西安电子科技大学 2008
[5]基于神经网络的个人信用评估模型的研究[D]. 刘冉.大连海事大学 2007
[6]模糊决策树系统的设计与实现[D]. 李永.河北大学 2004



本文编号：3524816