資源描述：
《基于模糊支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)信任研究與應(yīng)用.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、ADisertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofMasterofEngineeringTITLE：!h皇!皇堇皇壘蘭Qh壘望魚(yú)壘乜乜里至里壘主至Q旦n1IJlO士netWOrktrUStbaSed0nAuthor：SuperVisor：Subject：C011ege：ProfessorDerenChen一△蘭璺Q(chēng)：里蘭Q至：墨i墾Q!!望蘭h皇旦gSubmittedDate：2011—1—7浙江大學(xué)碩十學(xué)位論文摘要互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及給我們生活帶來(lái)便利的同時(shí)
2、，也帶來(lái)了新的問(wèn)題?；ヂ?lián)網(wǎng)具有匿名性和開(kāi)放性的特點(diǎn)，也就是說(shuō)任何人在任何時(shí)間、地點(diǎn)都可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布信息或進(jìn)行交易，而不需要透露自己的任何身份信息。這就使得人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)中缺乏足夠的信息來(lái)判斷其他人是否是懷有惡意的。因此，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信任體系的研究既具有理論價(jià)值，又具有實(shí)際意義。本文通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中的信用、信任相關(guān)模型的深入研究，結(jié)合當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀，提出了一種基于模糊支持向量機(jī)的信任算法。該算法首先根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，結(jié)合信任傳遞和聚合的特性，通過(guò)一系列的算法從信任網(wǎng)絡(luò)中抽取出訓(xùn)練樣本。接著提出了支持多分類(lèi)的模糊支持向
3、量機(jī)VsM．FsVM，并使用VSM—FsVM來(lái)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)。最后用訓(xùn)練好的VsM．FsVM來(lái)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信任計(jì)算。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有較好的正確率，并且在非極端的條件下具有一定的健壯性。在上述研究基礎(chǔ)上，本文結(jié)合現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，研發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)可信服務(wù)支撐系統(tǒng)原型。該系統(tǒng)采集互聯(lián)網(wǎng)實(shí)體的數(shù)據(jù)，并通過(guò)證書(shū)與實(shí)體認(rèn)證服務(wù)對(duì)實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)證，最后從靜態(tài)信用和動(dòng)態(tài)信用兩個(gè)方面得到互聯(lián)網(wǎng)實(shí)體的信用狀況，為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供信用保障。關(guān)鍵詞：信任、信用模型、模糊支持向量機(jī)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)浙江大學(xué)碩十學(xué)位論文Abstract
4、AbstractTherapidpopul撕zationofthehltemetb^ngsconVcIliencetoourli、’es，butalsobroughtsomenewproblems．TheIrItemeth嬲thecharacteristicsof觚onymi哆觚d叩eruless，tllattosay，anyoneat加ytimeaIldplacec觚publishinfb衄ationorcarryoutatr獅sactionthroughtheIIltemet，withoutanyidentit
5、)riIlfomation．ThismakestIlelackofirIfonIlationforpeopleontheiIltemettodetemlinewhetherotherpeoplearemalicious．Therefore，mestIldVofmlstsVstemofⅡlehltemethasbommeoreticalvalueandpracticalsignificance．ThisdissertationconductsiIl-deptllresearchontlletnlst觚dreputat
6、ionmodels，andproposeda向zzysupport、’ectormachiflebasedtmstmodeI．FiI丐tlytlleh’ainingdataisextract?！痮masocialnetworktllrou酶asedesofalgorithms，accordifIgtodlecharacteristicsofsocialnetworks．Thenamulti-classificationsupportVectormachineVSM-FSVMisproposed，anditisuse
7、dtoleamthetra血ings鋤ples．Atlast，weusetlle婦inedVSM-FSVMtocalculatethetmstofothersamples．Simulationexperimentsshowtllatthemodelisaccurate，andhaverobustnessinnon—extremeconditions．Finallywed“elopedapmtotypesystemofIIItemetT九lstedServiceSuppoltSystem．Thissystemcoll
8、ectsdataf．rom111temetentities，andcalculatesstaticanddyn鋤iccreditforIntemeteIltities，soitcanproVidescreditprotectionforIIltemetURe代Keywords：tmst，reputationsystem，fuzzysuppoftVectorm
