基于推荐的抗攻击电子商务信誉机制研究

发布时间：2017-04-16 16:06

  本文关键词：基于推荐的抗攻击电子商务信誉机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子商务市场的日益繁荣，商家以次充好、以假作真的情况也日益增多，电子商务信誉评价系统的不完善正渐渐成为制约电子商务发展的重要因素，而当前在线信誉系统使用的累加模型、均值模型已不能很好地抵御对信誉系统的攻击，刷信誉、恶意勒索商家等违法违规行为屡禁不止。针对上述问题，论文分析了电子商务信誉系统的应用现状和发展方向，借鉴成熟的P2P信誉模型，对电子商务环境下的信誉机制进行了研究，，提出了一种基于推荐的抗攻击的集中式信誉模型。论文主要完成了以下几个方面的工作： ①研究了现有的信誉模型，分析了各种模型的信誉值计算方法，掌握了它们评估信任的思路，总结了影响信誉值计算的各项因素，以及对信誉模型的攻击和抵御的方法。为论文提出新的信誉模型奠定了方法基础。 ②分析了电子商务在线信誉系统的应用现状，以及电子商务环境下信誉系统的发展方向，为论文提出新的信誉模型奠定了方向基础。 ③提出了基于推荐的信誉模型，引入了基于遗忘曲线的时间衰减函数、消费行为相似度、动态直接信任值置信度等新的概念，综合考虑了时间影响因子、推荐信任因子、交易次数、交易满意程度等影响信任评估的因素，还在模型中加入一个消费者间初始信任常量，解决了信誉系统冷启动的问题。论文使用真实的交易数据进行仿真实验，验证了信誉模型的有效性以及对漂白攻击、恶意诋毁攻击和自我提升攻击的抵御能力，证明了该模型比现有电子商务信誉模型更有优势。 ④对提出的基于推荐的信誉模型进行进一步的改进，设计了正常买家用户产生的不一致反馈的检测与处理机制。对定性的文本评论的情感极性进行量化处理，计算评论与评分间的差异值，如果差异值不为零，则该评价即为不一致反馈。然后将该差异值作为定量评分的偏移值，形成更准确的交易满意度评价值，削弱正常买家用户产生的不一致反馈对商品信誉的影响。实验证明了改进方向的可行性和改进后模型的有效性。 最后，在总结全文工作的基础上，提出了进一步研究的方向。
【关键词】：信誉模型 时间衰减函数 消费行为相似度 不一致反馈
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP309;TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 引言8
• 1.2 研究背景与意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-11
• 1.4 主要研究内容11-12
• 1.5 本文组织结构12
• 1.6 本章小结12-13
• 2 研究基础13-24
• 2.1 信誉系统13-16
• 2.1.1 信誉机制相关概念13-15
• 2.1.2 影响信誉值计算的因素15
• 2.1.3 针对信誉系统的攻击以及防护方法15-16
• 2.2 现有信誉模型概述16-20
• 2.2.1 集中式信誉模型17-18
• 2.2.2 分布式信誉模型18
• 2.2.3 全局式信誉模型18-19
• 2.2.4 局部式信誉模型19-20
• 2.2.5 其他信誉模型20
• 2.3 电子商务信誉系统应用现状20-22
• 2.4 电子商务信誉系统的发展方向22-23
• 2.5 本章小节23-24
• 3 基于推荐的信誉模型24-44
• 3.1 本文模型的基本假定24-26
• 3.2 信誉值生成算法26-34
• 3.2.1 直接信任度26-29
• 3.2.2 推荐信任度29-31
• 3.2.3 综合信任度31-32
• 3.2.4 具体求解算法32-34
• 3.3 信誉值的存储34
• 3.4 实验34-43
• 3.4.1 实验目标及评价标准34-36
• 3.4.2 实验界面展示36-37
• 3.4.3 有效性分析实验37-38
• 3.4.4 抵御漂白攻击实验38-40
• 3.4.5 抵御恶意诋毁攻击实验40-42
• 3.4.6 抵御自我提升攻击实验42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 4 对信誉模型的进一步改进44-54
• 4.1 改进方向44-45
• 4.2 评分与评论不一致反馈的检测与处理机制45-50
• 4.2.1 不一致反馈的检测46-49
• 4.2.2 不一致反馈的处理49-50
• 4.3 实验50-53
• 4.3.1 实验界面展示50-51
• 4.3.2 实验结果分析51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 5 总结与展望54-55
• 5.1 本文工作总结54
• 5.2 下一步研究工作展望54-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-60
• 附录60
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录60
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：311159