供应商关系管理中的关系质量满意模型研究*

针对目前供应商关系管理中关系质量研究缺乏实时决策支持的问题,根据关系质量定义维度特点,结合已有的研究成果,构建了关系质量维度中的动态的满意模型。模型的特点是：通过时间因子实现了满意模型度量的实时性、动态性,且能为不同风格的决策者提供支持;通过价值因子,提高了模型的抗风险性。仿真实验证明了该模型良好的可行性,可以成为供应商关系管理中关系质量实时度量的基础。     

Web病毒式营销客户信任网络构建

Web病毒式营销中,客户间的信任关系类似于传统商务环境中实体间的社会关系,信任网络类似于传统商务环境中复杂的社会网络,客户间的信任度量受客户认知水平、交易金额、交易时间等因素影响,难以给出准确的量化.为探明这种信任网络的本质内涵以及降低信任关系的复杂性,结合电子商务的认知理论和方法,详细分析和定义了实体属性以及实体关系.给出一种基于客户特征数据和交易数据的客户信任网络模型CNTM(Customer Network of Trust Model),提出三种不同应用环境下的信任网络构建策略COS(Customer Occupation based Strategy),CIS(Customer Interest based Strategy)和COIS (Customer Occupation and Interest based Strategy),并分别给出信任度计算方法.与已有研究相比,提高了信任网络的覆盖率,保证了信任网络的信任强度并有效的改善了冷启动问题.     

电子商务下的信任网络构造与优化

电子商务环境中交易实体间的信任关系类似于传统商务环境中复杂的社会关系.实体间的信任度量涉及到交易额、交易发生时间、消费实体个人收入及其对信任的风险态度等因素,难以准确地给出量化计算.为探明这种信任关系的本质特点,结合现实生活中社会关系网络的一些认知理论和方法,详细分析和定义了实体及实体关系的相关属性,提出了一种信任网络描述的形式化模型.研究了信任网络的构造方法,建立了一套信任网络优化算法,有效地降低了信任网络的复杂性.最后,给出了一套信任网络可视化自动生成工具,通过实例应用分析表明,信任网络形式化描述模型和优化算法可以很好地揭示电子商务环境中复杂的信任关系,降低了信任度量算法的复杂度,可为信任的传播机制和信任计算模型的研究提供理论基础.     

网格环境中信任关系的自动建立

为了解决网格环境下不同管理域中陌生用户之间信任关系的建立问题,对GSI及自动信任协商进行了改进与结合。分析了网格环境的特点以及网格对于信任管理的需求;扩展了GSI中SSL认证协议的功能,增加了密钥协商过程以进行安全通信信道的建立;在自动信任协商中引入角色的概念,提高了资源访问的效率。构建于GSI基础之上的基于角色的自动信任协商模型的提出进一步提高了网格的安全性。     

P2P网络中考虑交易时间间隔的信任管理模型

针对P2P网络中交易的信任度量和推荐链问题,提出一个考虑交易时间间隔的信任管理模型。模型在基于声誉的信任管理模型的基础上对信任度的度量给出了一种以时间间隔为主要因子的计算方法,同时在推荐链的筛选方面采用变进制数作为权重值。理论分析表明,该模型能够对P2P网络中不良行为起到很好的遏制作用,也体现了交易的时效性,可以用来提高信任度量的准确性和动态适应能力。     

信任传播与信任关系发现方法

信任管理是一种具有动态可扩展性的新型访问控制方法.在现有信任管理研究成果的基础上,参照人类社会基于信任的交互机制,提出了一种基于信任度的访问控制模型,并对其中的信任传播与信任关系发现进行了重点研究.参照人类社会的信任传播模式,并基于自组织理论,提出了一种信任自主传播模型,实现信任动态、广泛的传播.通过引入计算机网络中分...     

网络服务环境下的信任关系建模

本文提出一个关于信任需求的形式化建模框架,该模型框架主要用于面向服务的环境的信任度量.该框架定义了与服务信任相关的建模概念及模型推理规则,因而既能反映出问题领域又可以使其可计算化.该框架模型为分布式服务世界中的社会信任关系提供了更准确的理解.这个模型能够协助开放的服务环境中的参与者辨别出可靠的交互信息,并做出合理的业务决策.     

基于社交网络的群体信任算法

社交网络(Social Network Service,SNS)中群体之间的信任关系是广泛存在的,目前大部分信任模型的研究基本只涉及一对一之间的个体信任关系,并没有充分考虑一对多、多对一以及多对多之间的群体信任关系。在现有信任模型研究的基础上,给出一种群体信任算法。该算法根据社交网络中群体的特点,将交互的两个群体抽象为两个群体节点,将复杂的多种信任关系转化为一对一之间的信任关系,从而对群体间的信任关系进行描述和度量。仿真结果表明,该算法能合理地度量与计算每个节点在群体中的可信度以及群体间的直接信任度。     

P2P系统中基于关系强度的交互信任计算模型

P2P系统中许多现有的信任评价模型在计算直接信任时,只把过去好/坏的评价数目简单的相加,这使得很难对合作伙伴的可信性做出准确的判断.为了弥补此类方法存在的缺陷,提出了一种新的基于关系强度的交互信任计算模型.通过引入在关系强度的计算过程中忽略的交易金额这个重要因素,改进了原有关系强度的计算方法.实验结果表明,P2P系统中基于关系强度的交互信任计算模型能够帮助peer选择更合适的交易伙伴.     

多域环境中基于蚁群算法的抗攻击时态信任模型

针对多自治域环境中的域间信任关系动态的、不确定性等特点,提出了一种基于时间的动态信任关系模型.每个自治域都维护有一个描述该域和其他域之间的信任度的信任向量.在本模型中,两个域间的信任关系取决于时间和域间的互操作记录.基于蚁群算法给出了根据多自治域的当前环境来实时地计算域间信任关系的基本方法,当局部的信任度发生改变时,可以根据蚁群算法及时调整全局信任关系.最后,通过仿真实验验证了域间信任关系的建立及变化过程.     

Connection between customer emotions and relationship quality in online music services

Previous research focuses primarily on studying the influence of emotions on satisfaction in online music services, whereas few studies analyse their effects on trust and commitment. This study specifically examines the interaction role of emotions in relationship quality (i.e. a higher-order construct composed of commitment, satisfaction and trust). We hypothesise that emotions will exert a direct effect on relationship quality, but will also moderate the relationship between its components. An empirical survey is used to test the hypotheses. Data are collected from a total of 408 users of online music services from the UK, Germany and Denmark. The results provide strong support for the proposals that, on the one hand, satisfaction and trust lead customers towards developing high commitment to online music services; and, on the other hand, emotions are important quasi-moderators to engage in online service relationships. The results of this study could help online music service providers (a) to create a successful business model; and (b) to determine the main drivers of online loyalty.     

网格资源选择中推荐信任关系问题的研究

网格资源选择作为网格研究的核心内容,受到高度关注。目前已经提出的基于信誉的模型中,推荐信任问题是信任管理的重要组成部分。本文首先介绍了基于信誉的网格资源选择模型,然后通过深入分析,指出了模型中推荐信任会产生的问题,给出了解决方法,为在网资源选择模型中对推荐信任值的选取提供了一种途径。     

融合信任关系和用户项目二部图的推荐算法

传统冷启动和数据稀疏性问题是推荐系统面临的两大难题。现有的大多数基于矩阵分解的推荐方法将用户孤立对待,忽略了用户之间的信任关系,从而导致推荐性能低效。提出一种融合信任关系和用户项目二部结构的矩阵分解推荐方法。该方法在对评分矩阵进行分解的基础上,加入用户信任关系和用户项目二部图结构信息,采用梯度下降算法训练模型参数。Epinions数据集上的对比实验表明,该方法有效提高了推荐系统的准确性和可靠性,尤其在冷启动和稀疏数据情况下,其推荐精度明显优于传统的推荐方法。     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

基于社交信任聚类的混合推荐算法

推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤（collaborative filtering,简称CF）是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类（FCM）方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率.     

Effect of trust level on mobile banking satisfaction: a multi-group analysis of information system success instruments

Mobile banking is increasingly being used for banking service applications. However, few empirical studies have been conducted on mobile banking services. Therefore, the current study focuses on whether or not trust in mobile banking influences the relationship between customer satisfaction and perceptions of the system quality, information quality and information presentation of mobile banking. Using the partial least squares approach, the analysis reveals that information quality and system quality influence customer satisfaction, whereas information presentation does not have an effect on customer satisfaction. Moreover, the research model articulates how perceptions of the system quality, information quality and information presentation of mobile banking moderated by trust influence customer satisfaction with this type of service.     

基于信任-权限关系的角色派生策略研究

在网格环境下,信任关系是实现网格资源高度共享的基础。该文通过将信誉度模型与访问网格资源的权限相联系,建立了角色派生的流程,提出了一个具有动态生成角色的策略模型。     

利用信任支持度构建客户信任网络

利用信任的社会性质进行信任传递,可有效缓解数据稀疏的问题,提高推荐系统的覆盖率和准确率。目前对信任网络的研究存在信任模型建立不准确、信任传递机制复杂与失真等问题。为准确表述信任网络中的客户信任关系,引入信任支持度的概念,提出了一种信任度与信任支持度相结合的客户信任模型;制定了符合信任社会性的传递规则,构建了基于该模型的客户信任网络,并设计了相应的个性化推荐算法。实验结果表明,此模型提高了推荐系统的覆盖率、准确率及推荐质量。     

开放网格环境下动态信任模型研究

随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。