意图信息透明与互惠意图促进人际信任:来自噪音信任博弈的证据

信任决策是个体在不确定性下作出是否信任他人的风险性社会决策,是人类社会生活的重要组成部分。研究采用噪音信任博弈范式,旨在从互动环境与主体的双视角出发,验证意图信息透明度以及意图类型与决策结果在信任决策中的重要作用。实验1以无噪音条件作为基线,探索意图信息透明度(清晰vs.模糊)对信任决策的影响。结果发现:被试在意图信息模糊条件下的信任水平显著低于无噪音和意图信息清晰条件;实验2探索在意图信息清晰时,意图类型(互惠vs.违背)与决策结果(收益vs.损失)对信任决策的影响。结果发现:不论结果是收益或损失,互惠意图组被试的信任水平都显著高于违背意图组。研究揭示了在人际互动中意图信息透明和互惠意图均是个体作出信任他人决策的重要依据。

基于侧链和信任管理模型的数据共享方案

为解决在不信任的区块链环境中由于数据转售而造成的用户不愿共享数据等问题,提出一种基于侧链和信任管理模型的数据共享方案。使用信任管理模型量化节点信任值,将节点信任值集成到数据共享智能合约中,为用户提供可信的共享环境和动态的访问控制接口。对联盟链进行侧链扩容,使用信任管理模型优化共识算法。规定主链使用具有拜占庭容错能力的T-PBFT算法,侧链使用仅适用于高信任场景的T-Raft算法。用户根据预先设置的阈值动态决定在主链或侧链共享数据。实验就方案的安全性和性能进行分析,表明了该方案的可行性和有效性。

信任环境下考虑系统公平性的边缘计算卸载策略和资源分配

在不可靠信任环境下考虑边缘计算中的公平性问题,针对多用户多服务器场景研究了边缘计算的卸载决策和资源分配问题。在所提出的实时信任模型基础上,从用户满意度的角度定义了系统公平性,建立了一种考虑信任和公平性的联合优化模型,在此基础上提出了一种基于信任的任务卸载和资源分配(TOA)算法。将原NP-hard问题转换为多个确定性优化子问题,基于回溯算法确定卸载策略,并采用拉格朗日乘子法、凸优化工具箱和二分迭代搜索法完成对资源配置的优化,从而实现系统公平性,提升用户满意度。仿真实验结果表明,所提算法优于其他基准算法。

文化遗产数字叙事信任模型:概念与框架

信任是数字环境下文化遗产数字叙事的基础。文化遗产数字叙事是一种具有重构和演绎特质的叙事方式,在数字化、数据化和艺术化阶段会产生不同的信任问题。作为一种特殊的信息系统,文化遗产数字叙事的人机交互特征体现出系统、信息和用户之间的相互连通和协同影响,系统叙事的可信度和用户体验的信任感构成了信任模型的双向动态互动,涉及文化遗产信息资源、叙事性架构、数字化呈现、系统本身的功能建设和知识服务,以及用户的意图和行动。文化遗产数字叙事信任模型不仅有助于提升文化遗产的数智化活化利用水平,促进对文化遗产信息资源的深度挖掘、叙事内容的创意演绎、文化内涵的有效阐释与呈现,而且有望为可信的文化遗产数字叙事提供理论和实践指导,助力文化遗产数字化转型发展。

基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化

针对永磁同步电机多目标优化过程中要反复调用耗时的仿真分析且在整个设计域构建代理模型精度低的问题,提出基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化算法,该算法将整个设计域划分为一系列信赖域,在信赖域上构建径向基函数代理模型并采用微型多目标遗传算法近似优化,降低多目标优化中代理模型的精度要求。通过代理模型与电磁仿真模型的近似程度来调节信赖域的大小,通过缩放和平移信赖域,引导各个电机目标性能逐步逼近Pareto最优前沿面,加快收敛速度。为了进一步减少有限元仿真次数,引入遗传智能布点技术,通过样本遗传策略,遗传落在下个信赖域上的样本。通过算例验证了该算法具有较强的求解永磁同步电机多目标优化问题的能力及较高的求解效率。

基于SEM-ANN的数字人民币使用意愿影响因素研究

数字人民币是重塑我国支付新格局、加速数字经济进程的重要载体,但在用户推广方面仍存在诸多阻力,从用户的视角探究数字人民币使用意愿的影响因素具有重要的意义。本文以数字人民币为研究对象,在UTAUT2模型的基础上结合数字人民币的特点,构建数字人民币使用意愿理论模型;进而,以数字人民币首批试点城市的用户数据为样本,综合运用PLS-SEM和SEM-ANN方法实证分析数字人民币使用意愿的影响因素。结果表明,基于SEM的数字人民币使用意愿模型具有较好的解释和预测能力;信任、习惯、价格价值和社会影响对数字人民币使用意愿具有显著正向影响,而绩效期望、努力期望和创新意识对数字人民币使用意愿的影响不显著;此外,在作为调节变量的个人特征方面,价格价值与数字人民币使用意愿的关系受性别因素的调节;经验对价格价值、习惯、社会影响、信任与用户使用意愿的关系均具有调节作用;将结构方程模型与人工神经网络相结合能够提升模型的预测精度,并且影响因素的重要性有所改变,习惯最为重要、信任次之,其次为社会影响和价格价值。

基于“四象限模型”的医患信任测量量表构建及初步研究

目的 通过构建适宜我国应用的“四象限模型”医患信任测量量表,评价分析其效度及信度,为改善医患关系提供一定的帮助。方法 本文以国外学者研究的“四象限模型”为理论框架,通过文献回顾、访谈法、德尔菲专家咨询法等多种方式构建“四象限模型”医患信任测量量表,将某院作为实际研究的案例,对“四象限模型”医患信任测量量表的信度、效度进行检验。结果 “四象限模型”医患信任测量量表的总Cronbach’s α信度系数为0.912;分半信度R为0.863和0.932;内容效度Pearson相关系数0.38~0.81,均具有统计学意义;结构效度RMR为0.065,RMSEA为0.073,χ~2/df为2.236,GFI为0.791。结论 经过某医院的实证检验,“四象限模型”医患信任测量量表具有较高的信度和较好的效度,可为我国医患信任方面研究提供一个科学的、合理的、有效的并且符合我国国情的医患信任测量量表,在重构医患信任、改善医患关系方面有着广阔的应用前景。

考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真

图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构建用户兴趣簇类集,划分用户兴趣,从中选择出与检索对象最接近的邻居;计算邻近项目得分,按照从大到小的顺序排列,排名靠前的资源项即为图书推荐结果。实验结果表明,所提方法在推荐500本图书时,用时在12s内,且降低了平均绝对误差和均方根误差,实现了最精准的图书推荐。

无人机协同定位防欺骗的WGAN-TM识别方法

针对无人机协同定位面临的欺骗干扰状态难以精准识别的问题,提出了一种结合WGAN和信任模型(TM)的欺骗定量识别方法。基于WGAN实现编队受扰状态的快速检测,在此基础上利用编队协同定位信任模型,实现被欺骗无人机精准识别。仿真结果表明,与同类方法比较,所提方法在甄别被欺骗无人机方面,具有较高的精确性和稳定性,并且,在训练阶段无需大量异常样本,在精准甄别阶段也无需新增大量数据交互。

基于隐马尔可夫模型的商品信任值计算

融合用户在线评论文本与评价等级来计算商品信任值是构建社会化商务中信任机制的重要环节。利用长短时神经网络计算出用户评论文本的情感得分值,将其与用户评价等级值相结合得到用户综合评价观测值;利用隐马尔可夫模型建立评价信息和信任程度之间观测状态生成的概率矩阵,计算出不同评价观测值对应的信任程度;计算商品在最信任状态的概率值求和平均后求得商品信任值。结果表明论文提出的模型能有效提高信任计算的准确性。

大数据视域下网络健康信息可信模型构建

[研究目的]将网络健康信息可信性的研究聚焦于健康数据层面,建构健康数据技术信任与网络用户感知信任过程,分析健康数据时间、空间及内容三维架构在支撑网络健康信息可信性的作用价值及方式,并将健康数据与网络用户作为整体信任进行分析。为后续健康数据溯源、数据空间及数据关联等技术应用于健康信息可信保障提供引导。健康数据三维架构的各维度表征要素也可能是提升健康信息可信性的一种新思路。[研究方法]以信息链、信任理论、理性行动理论等为基础,建构健康数据技术信任和用户感知信任过程,在对可信要素分析基础上,提出支撑网络健康信息可信的健康数据三维架构。在诠释与剖析健康数据时间、空间及内容三维架构作用方式、价值及各维度表征要素后,将网络用户与健康数据作为整体信任进行网络健康信息可信模型的建构。[研究结论]网络健康信息可信模型分别由网络用户感知层信任、健康数据技术层信任、健康数据三维架构作用及保障模块组成;健康数据技术层信任通过健康数据三维架构作用,通过影响健康信息感知质量、健康信息来源及可读性对用户感知可信产生影响;网络健康信息可信的健康数据三维架构中的24个表征要素能够为相关网站健康信息可信性保障方案的制定提供参考。

RM-RT^(2)NI:融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型

基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近邻影响力,无法获得更丰富的用户和物品特征。为进一步提高推荐精度,提出了融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型RM-RT^(2)NI。基于评分矩阵,该模型使用矩阵分解提取了用户偏好和物品属性的浅层特征,利用云模型和修正的用户相似度评估模型和新构建的信度评估模型提取出可信近邻影响力;基于评论文本,该模型利用BERT模型获得每条评论的隐表达,利用双向GRU提取评论间的联系,利用新构建的融合时间因子的注意力机制识别各评论的时效贡献度,以获取用户和物品的深层特征。在此基础上,将用户浅层特征、深层特征以及可信近邻影响力特征融合成用户特征,将物品浅层特征和深层特征融合成物品特征,并将它们输入全连接神经网络以预测用户-物品评分。在5组公开数据集上对RM-RM-RT^(2)NI的推荐性能进行了实验评估,结果显示,与7个基线模型相比,RM-RT^(2)NI具有更高的评分预测精度,且RMSE平均降低了3.0657%。

共享住宿平台信任建立措施对房客信任的影响研究——以途家为例

就共享住宿而言,如何建立用户信任是业界、学界及政府部门共同关注的问题,而现有文献中探究真实情境下共享住宿平台信任建立措施实施效果者甚少。文章以途家为例,在信任建立模型的基础上,构建共享住宿平台房客信任影响因素模型,探讨共享住宿平台信任建立措施中的制度因素、情感因素和认知因素对房客信任的实际影响效果。研究发现:制度因素中的超赞房东、优选PRO房源、评价分数显著正向影响房客信任;情感因素中的即时速订并未对房客信任产生显著的正向影响;认知因素中的房东性别和房东性质显著正向影响房客信任,房东会员时长并未对房客信任产生显著的正向影响。文章拓展了共享住宿用户信任的理论研究,并为共享住宿平台进一步完善信任建立措施提供了科学依据。

一种基于DNS的零信任增强认证系统设计

针对当前大量HTTPS应用复用证书存在安全风险问题,借鉴了零信任模型中安全策略动态授权的思路,提出了一种基于现有互联网基础设施DNS来扩展增强认证功能的方案,通过在现有DNS权威服务器上额外配置增强的认证信息来对HTTPS访问请求进行动态认证,从而能实时验证当前HTTPS证书的安全状态。该方案通过可信易得的DNS基础设施解决了当前普遍存在的HTTPS证书复用带来的安全问题,是一种灵活高效并且可扩展的零信任安全增强认证架构。

短视频商业模式下网红特质对用户产品依恋的影响研究——基于实验研究与仿真分析的方法

伴随着短视频商业模式的发展,短视频网红特质已经成为推动用户形成产品依恋的重要因素,但目前鲜有研究对其中的实现路径与机理进行深入探究。本文基于信号理论,构建短视频商业模式下网红特质对用户产品依恋的影响模型,同时综合运用实验研究与系统动力学仿真的方法对模型进行检验。结果表明:(1)短视频网红特质对用户产品依恋具有促进作用;(2)信任感知在短视频网红特质与用户产品依恋之间起中介作用;(3)生活场景还原不仅调节短视频网红特质对用户产品依恋的影响,而且在短视频网红特质、信任感知和用户产品依恋的中介关系中起调节作用;(4)系统动力学仿真结果表明,短视频网红特质对用户产品依恋的影响是一个长期累积的过程,并且随着时间的推移,这种影响效果愈发显著。研究结果为相关企业的短视频商业模式实践提供了有益的启示和参考。

资产管理人的利益维护义务及其规制框架

对资产管理关系的有效规制以其私法定性为基础。因循不同法律传统,英美法系国家倾向于从信托角度理解资产管理,而大陆法系国家则更习惯于从合同角度出发。与此相应,英美等国法律更看重管理人的信义义务,而德国、瑞士、奥地利等国法律则更强调受托人的利益维护义务。本文以资产管理人私法与监管法上的利益维护义务为中心,推究典型大陆法系国家资产管理业务的规制框架。在此基础上,反思我国资产管理业务的“上位法”之争,探析私法与监管法的完善路径,以期为我国资产管理业务法律框架的建立健全提供启示。

基于零信任安全模型的轨道交通数据隐私保护

为解决轨道交通网络数据传输杂乱的问题,提升数据样本的安全性,研究基于零信任安全模型的轨道交通数据隐私保护方法。在零信任安全模型的基础上,分别定义公钥密码与私钥密码模板,建立完整的轨道交通数据隐私链路标签。完善数据样本验证机制以提升数据安全性,通过求解交互认证系数的方式辨别隐私数据样本,结合敏感度指标实现轨道交通数据隐私保护。实验结果表明,在轨道交通网络中应用零信任安全模型,可在保证正序数据传输速率的同时将乱序数据传输速率限制在3.52 Mb/ms以下,能够满足轨道交通数据隐私保护的应用需求。

基于SOR模型的在线健康社区用户药品购买意愿研究

近年来,互联网逐渐成为一种被广泛接受的购买产品和服务的方式,在线健康社区购买药品也不例外。基于SOR模型与信任理论,构建在线健康社区用户药品购买意愿的理论模型,探究药品价值属性(S)、感知信任(O)以及购买意愿(R)之间的作用机理过程。通过问卷调查收集有效样本数据314份,使用SPSS 23和AMOS 26检验分析模型并验证所提出的假设。研究结果表明,药品有效性和价格是两个强影响因素,显著正向影响用户药品购买意愿,且在此过程中,感知信任的中介效应明显;药品安全性对感知信任影响不显著,但对购买意愿具有显著正向影响。研究为后续在线健康社区用户消费行为研究奠定了基础,也进一步丰富了SOR理论的研究内容。

基于信赖域策略寻优的后退虚源法面源氡扩散模型

在使用面源高斯扩散模型模拟铀尾矿库核素氡扩散浓度时,面源积分模型计算复杂,后退虚源模型模拟结果不准确且不具备保守性。针对上述问题,提出了基于信赖域算法的函数与参数寻优方法。通过构建近似后退虚源模型的非线性函数集,将面源积分模型与函数库中每个函数模拟值之间的误差作为目标函数,在信赖域策略下调用函数库并迭代寻优,输出函数库中最优函数与其最优参数值。通过浓度分布对比与拟合测验得出:优化函数在近源处的模拟值略大于面源积分模型,表明优化函数具备一定的保守性;模拟值与面源积分模型的拟合决定系数在近源处高于0.91,大部分区域高于0.98,说明其模拟结果可靠;同时,优化函数保留了后退虚源模型计算简便的特点。此外,根据误差的影响因素分析,优化函数对于面源面积和大气稳定度不变时,能适应其他参数的变化,大大简化了实际氡浓度评估时的计算过程。

安全路由协议综合交互信任评价及性能分析

随着工业控制系统不断引入网络化技术,给网络安全带来了很大的压力。为了进一步提高安全路由抵御网络攻击的能力,将信任评估模型与两跳实时可靠路由协议THTP相结合,设计出一种建立在工业无线传感器网络节点上的安全路由协议NCS。利用推荐节点提供的推荐信任可靠度可以去除不可靠推荐节点,促进网络安全性的显著提升。研究结果表明:设计的方法具有更低的时延,更小计算复杂度,尤其是只适用于当恶意节点数量增加的情况。该研究可以有效提高网络受攻击情况下的信任平台建设,有助于提高网络安全。