基于云計(jì)算的網(wǎng)站可信度評(píng)價(jià)模型研究

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4、？■戶！權(quán)為祭／；：ResearchofthewebsitecredibilityevaluationmodelbasedoncloudcomputingThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByChenFengSupervisor:Prof.SunZhixinFeb2016摘要網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放性使得互聯(lián)網(wǎng)上存有很多色情、暴力等不健康內(nèi)容，尤其是移動(dòng)設(shè)備青少年用戶的急劇增多，對(duì)移動(dòng)終端網(wǎng)站進(jìn)行

5、評(píng)估很有必要。然而，現(xiàn)有的網(wǎng)站評(píng)估模型大多存在以下兩方面的不足：一是對(duì)于影響網(wǎng)站可信度的評(píng)價(jià)因素集選擇不合理，或內(nèi)容重復(fù)，或缺乏針對(duì)性；二是忽略了網(wǎng)站信任值隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化性。針對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的安全問(wèn)題以及現(xiàn)有評(píng)估模型存在的不足，本文將云端和移動(dòng)終端有效結(jié)合，提出一種基于云計(jì)算的網(wǎng)站可信度評(píng)價(jià)模型。模型主要分為網(wǎng)站分類和模糊綜合評(píng)估兩部分：首先對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行分類，根據(jù)網(wǎng)站類型確定合適的評(píng)價(jià)因素集和權(quán)重，這樣既能夠消除評(píng)價(jià)因素過(guò)多或者內(nèi)容重合，又能對(duì)因素權(quán)重的確定起到針對(duì)性作用，使得評(píng)價(jià)結(jié)果可靠性高。本文采用多分類的基于多項(xiàng)式核函數(shù)的支持向量機(jī)分

6、類算法，該算法有效避免大量的支持向量參與計(jì)算，大大提高了分類效率；然后，根據(jù)分類結(jié)果利用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行評(píng)價(jià)?？紤]到信任的動(dòng)態(tài)變化性，同時(shí)，鑒于某些網(wǎng)站會(huì)采用不正當(dāng)手段使網(wǎng)站信任值在近期內(nèi)飆升，模型中把網(wǎng)站的信任分成歷史信任和近期信任，歷史信任值反應(yīng)網(wǎng)站長(zhǎng)期以來(lái)的信譽(yù)，而近期信任值則是對(duì)網(wǎng)站最近一段時(shí)間表現(xiàn)的信譽(yù)評(píng)估，也反映了用戶近段時(shí)間內(nèi)的喜好、習(xí)慣等信息。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文的模型在對(duì)網(wǎng)站信任度評(píng)價(jià)過(guò)程中具有針對(duì)性強(qiáng)，可靠性高的優(yōu)點(diǎn)。本文還在安卓平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)網(wǎng)站檢測(cè)系統(tǒng)原型，該系統(tǒng)很好的結(jié)合了云端和終端，當(dāng)用戶在終端提交網(wǎng)站檢測(cè)請(qǐng)

7、求時(shí)，云端運(yùn)用上述模型和算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站檢測(cè)過(guò)程，并及時(shí)顯示檢測(cè)結(jié)果給用戶，提高了移動(dòng)終端上網(wǎng)安全性。關(guān)鍵詞：云計(jì)算；網(wǎng)站信任值；支持向量機(jī)；模糊綜合評(píng)估；安卓IAbstractDuetotheopennessoftheInternet,theInternetisfilledwithalotofbadinformation,suchaspornographyandviolenceinformation,especiallyunderthecircumstancethatthenumberofteenagersusersinmobiledev

8、iceincreasesrapidly,itisnecessarytoevaluatethemobileterminalsite.However,mostexistingwebsiteevaluationm