基于信任管理的拍卖系统的研究与实现

发布时间：2020-11-20 13:40

　　 网上拍卖具有匿名性、动态性、随机性的特点,交易方仅通过虚拟网络来交换信息,缺乏信任基础,可能导致交易存在较大的风险。本文提出了一种新的网上拍卖信任机制,它基于已提出的信任机制,完善信任影响因素,添加了交易金额、交易时间、评价可信度因素,并融入了奖惩机制。通过本文提出的基于声誉的网上拍卖信任机制可以获得商家信任度,用户根据商家信任度高低选择与商家是否进行交易。本文选取现有的信任模型作为仿真对比,验证了本文信任机制可以有效预防共谋等恶意行为。与此同时,网络信息繁多,一些网络用户常常被复杂冗余的信息所困扰。而基于信任管理下的网上拍卖系统它能够为用户提供个性化的推荐服务。其中,协同过滤推荐是最流行的一种推荐技术。但是,传统协同过滤推荐具有冷启动,数据稀疏,扩展性以及托攻击的弊端。本文对现有协同过滤推荐算法进行改进,实现了一个结合信任的协同过滤的推荐。结合信任的协同过滤推荐算法,首先需要建立竞价用户的项目评分矩阵,然后将相似度与信任度结合来寻找用户最近邻,为用户未评分项目实现预测评分,再根据预测评分高低为用户提供精准推荐。最后,本文通过计算MAE值对结合信任的协同过滤推荐算法准确度进行衡量。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TP391.3
【部分图文】：

4结合信任的协同过滤推荐31图4-2结合信任的协同过滤推荐流程Figure4-2Collaborativefilteringrecommendationprocesscombiningtrust4.5信任度计算（TrustCalculation）拍卖中，参与竞价的用户都可以对项目进行评分，这个评分来自竞价用户对商品的喜好度，而不再仅仅是竞拍成功者可以对项目进行反馈评分。这在一定程度上解决了数据稀疏问题。用户间信任分为直接与间接信任。直接信任[58]通过两用户共同评分项目表现信任关系如图4-3。间接信任通过信任传递表现信任关系如图4-4。图4-3直接信任关系Figure4-3Directtrustrelationship系统数据库推荐器组件相似度推荐系数选择邻居用户生成推荐用户接口推荐结果信任度用户

工程硕士专业学位论文32图4-4间接信任关系Figure4-4Indirecttrustrelationship4.5.1直接信任度计算①初始直接信任度拍卖中，两用户交互次数越多，代表他们之间信任度越高。因此可以得到初始直接信任度：(,)=()（4.4）(,)是初始信任度。是用户u,v已经交互的次数。阈值D表示两个完全互相信任的用户最少交互次数。②调节后直接信任度拍卖中，两用户对商品喜好度评分的不同会影响信任度。(,,)={1,|,,|≤0,|,,|>（4.5）一次拍卖竞价中，若两个参与竞价的用户对商品喜好度评分之差小于等于，则认为这次交互成功（success+1）反之失败（failure+1）。实际上，信任随成功交互次数增加而增大，随失败交互次数增加而减校交互中，双方用户会随时对信任度进行调整。调节后直接信任度如下：(,)′=(,)+（4.6）③最终直接信任度系统应该区分用户对项目的兴趣程度。在上述公式4.6中，成功或者失败交互在计算中分配权重是相同的。事实上，用户对项目感兴趣程度对于提升信任度多少是有差异的。不同成功交互产生的积极影响不同。不同失败交互产生的消极影响也不同。我们依据项目喜好度为项目分配不同权重，得到最终信任度如下：

工程硕士专业学位论文385信任管理在网上拍卖中的应用5ApplicationofTrustManagementinOnlineAuction5.1算法应用（ApplicationofAlgorithm）信任管理在系统的实际应用之一就是给用户以合理可信并且符合用户需求的推荐。系统中对该算法思想加入的主体代码截图如下：5.1.1计算用户最近邻图5-1寻找最近邻代码Figure5-1Findnearestneighborcode图5-1给出了结合信任的协同过滤推荐算法寻找最近邻集合的代码。通过getUserSim()函数可以得到用户间综合相似度，这里的综合相似度是指用户信任度以及用户相似度加权而得。再依据综合相似度高低选出用户最近邻集合。5.1.2预测评分产生推荐
【参考文献】

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本文编号：2891494