近年来,以滴滴打车为代表的共享经济迅速发展,给每个人的日常生活带来了很大的便利。用户在享受共享经济服务的同时,也对共享服务质量产生了影响。例如,滴滴打车会给每个乘客在乘车之后进行评分,评分较低的用户可能会影响他们后续的打车服务质量。可见,分析用户在互联网共享服务中的行为合规性有助于进一步提升服务水平,已成为共享经济研究中的一个热点话题。本文指出了现有的服务质量（Quality of Service,QoS）和体验质量（Quality of Experience,Qo E）指标都忽视了用户行为对服务资源利用率和服务满意度的影响,并提出了个人信用质量（Quality of Credit,Qo C）来衡量用户信用水平。对QoC进行了形式化定义,提出了一套完整的QoC计算方法和信用等级协议（Credit Level Agreement,CLA）,通过一套个性化价格激励方案以规范用户的行为。进一步,指出了共享平台在共享服务提供方（例如司机）行为监管上存在的不足,提出了监管即服务（Regulation as a Service,Raa S）框架,包括基于信用的激励机制及其验证方法。激励机制将服务提供方的行为合规性量化为个人信用积分,再根据信用积分对个人进行相应的价格奖惩,并采用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）和形式化方法等技术验证激励机制的有效性。同时,为了能够在共享经济领域建立标准化的信用积分机制,本文利用区块链技术来存储和管理信用积分。个人信用积分以ERC-721标准存储在非同质化代币（Non-Fungible Token,NFT）中,并命名为Credit Token,得益于NFT技术的平台无关性,CreditToken能够跨平台的与用户身份唯一绑定,不会因用户在共享经济平台的流转而发生变化。详尽的实验结果证明了本文所提出方案能够对服务双方的行为进行规范,为共享经济的发展提供保障。本文将数据挖掘、强化学习和区块链等技术应用于服务计算领域,既丰富了共享经济服务质量提升的研究视角,又拓宽了这些新兴技术的应用范围,具有重要的引导意义和推广价值。