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內(nèi)容簡介

　　本書由淺入深闡述了著者近年來的研究成果，從基礎的反名聲合謀方法的設計到抗欺詐的信譽計算模型的研究再到面向移動服務的信任管理模型的構建，層層遞進，分析不同場景下合謀、詆毀等影響信譽公平性的欺詐行為的特點，設計融合上下文信息、反饋可信度等個性化特征的信譽計算方法，真實數(shù)據(jù)集以及模擬仿真實驗表明，這些方法能有效識別欺詐行為，降低其影響。信任模型能夠有效降低電子商務中的交易風險，但海量的商品或服務仍然讓用戶難以抉擇，為此，著者進一步將信任模型相關研究成果運用于推薦系統(tǒng)，提出融合上下文信息、物質擴散理論以及社交網(wǎng)絡的可信服務推薦，實驗結果表明，對推薦系統(tǒng)的性能有較大提升。

作者簡介

　　鐘元生浙江大學博士，江西財經(jīng)大學教授、博士生導師，學院學術委員會主任，江西省物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)工程技術中心主任，江西省政府學位委員會學科評價組成員，主持完成國家自然科學基金等省部級以上項目6項，國家一流本科專業(yè)建設點負責人，國家一流本科課程《互聯(lián)網(wǎng) 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方法》負責人，獲江西省教學成果一等獎3項。鄧小方江西財經(jīng)大學博士，廣州航海學院副教授、江西師范大學碩士生導師，Information Sciences、Expert Systems With Applications、《系統(tǒng)工程理論與實踐》等期刊特邀審稿人。主要研究方向為復雜網(wǎng)絡與推薦系統(tǒng)，主持完成廳局級以上科研項目4項，參與完成國家科技支撐計劃、國家自然科學基金項目3項。熊建英江西財經(jīng)大學博士畢業(yè)，江西警察學院副教授，主要研究方向為信任管理、信息安全、網(wǎng)絡犯罪偵查。

圖書目錄

章導論
節(jié)研究背景及意義
第二節(jié)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
第三節(jié)研究思路與內(nèi)容
第四節(jié)研究方法與創(chuàng)新
第二章概念界定與理論基礎
節(jié)信任
第二節(jié)信譽
第三節(jié)信任模型
第四節(jié)上下文感知
第五節(jié)基于社會網(wǎng)絡的推薦方法
第三章反名聲合謀方法研究
節(jié)反名聲合謀
第二節(jié)基本假設和術語
第三節(jié)簡便ACR算法
第四節(jié)兼容HTG的ACR方法
第五節(jié)本章小結
第四章一種抗欺詐的C2C賣方信譽計算模型
節(jié)信譽計算模型
第二節(jié)C2CRep信譽模型
第三節(jié)實驗研究
第四節(jié)本章小結
第五章一種抗欺詐賣家的在線拍賣信譽模型
節(jié)在線拍賣信譽模型
第二節(jié)在線拍賣信譽模型相關研究
第三節(jié)信譽模型
第四節(jié)實驗研究
第五節(jié)本章小結
第六章一種面向移動服務交易的信任管理模型
節(jié)引言
第二節(jié)移動服務信譽模型相關研究
第三節(jié)移動服務交易信任管理模型
第四節(jié)實驗研究
第五節(jié)本章小結
第七章社交信任下的可信服務推薦方法
節(jié)服務推薦
第二節(jié)服務推薦相關研究
第三節(jié)社交信任下的可信服務推薦方法
第四節(jié)實驗研究
第五節(jié)本章小結
第八章MSN上下文感知的可信服務推薦方法
節(jié)引言
第二節(jié)推薦方法
第三節(jié)信任模型
第四節(jié)實驗與評價
第五節(jié)本章小結
第九章融合社交網(wǎng)絡的物質擴散推薦算法
節(jié)物質擴散算法
第二節(jié)熱傳導算法
第三節(jié)混合算法
第四節(jié)融合社交網(wǎng)絡的物質擴散推薦算法
第五節(jié)實驗研究
第六節(jié)本章小結
第十章考慮信任傳遞的物質擴散推薦算法
節(jié)考慮信任傳遞的物質擴散推薦算法
第二節(jié)實驗研究
第三節(jié)本章小結
第十一章“低頻、高代價”O2O服務可信推薦模型設計
節(jié)“低頻、高代價”O2O服務特點
第二節(jié)“低頻、高代價”O2O服務推薦面臨的困難
第三節(jié)“低頻、高代價”O2O服務可信推薦模型設計
第四節(jié)本章小結
參考文獻