软件资产库是对可复用软件资产进行管理、支持软件复用的重要基础设施。随着Internet技术的兴起和发展，资产库的服务形式从早期的面向封闭的、熟知用户群体和相对静态的形式，逐渐转变为开放的、公共可访问的、高度动态的形式。此时，资产复用者能够更加高效、充分地利用各种软件资产，但也带来了资产质量难以预测和控制等问题。这使得资产复用者难以信任所要使用的资产，资产复用者和资产之间难以建立稳定的信任关系。　　 依靠对用户与资产之间信任关系的描述和分析，信任管理技术提供了一种量化的综合处理方法，能够较好地适应Internet环境下资产库的开放性和动态性，满足用户在不同场景下的资产检索需要，从而为上述信任问题提供了一个较好的解决思路。　　 本文以软件资产库为背景，针对软件资产库中的信任管理技术进行研究。从Internet环境下资产库的开放性和动态性特征出发，定义了用户与资产之间的信任关系，建立了客观反馈与主观反馈相结合的信任证据收集机制、支持多维证据分析的信任评估方法以及可定制的信任推荐关系，支持复用者对软件资产的可信度进行动态评估，提高了资产检索的效率，促进了软件复用的成功进行。　　 论文主要工作包括以下几个方面：　　 （1）在软件复用的语境下，分析定义了用户与资产之间的信任关系，提出了资产管理中的信任模型以及资产库信任管理框架。针对资产检索中用户需求多变的特点，在模型中引入了信任需求的概念，并将资产库信任管理分为证据收集、信任评估、信任推荐以及资产检索支持四个部分，提高了信任管理的灵活性和可扩展性。　　 （2）研究了基于反馈的证据收集方法和机制。提出了一种可定制的证据描述模型EDM，EDM采用层次结构进行证据的描述，使得证据的管理与维护具有更大的灵活性；区分了主观反馈与客观反馈两种反馈机制，提出了综合主观反馈和客观反馈的证据收集策略，提高了证据信息的数量和应用程度；针对主观反馈中的不公平反馈现象进行了分析，将不公平反馈划分为吹捧、偏见、歧视和勾结四种类型，并提出了一种基于用户反馈距离的不公平反馈的修正方法，提高了证据的可靠性和可用性。　　 （3）提出了一种面向用户需求、支持多维证据分析的信任评估方法。该方法将信任需求实现为用户可定制的信任需求模板，使得用户能够根据自身应用的背景和技术特点选择并支持一些特定信任属性、设定对不同信任属性的权重，提高了信任评估应对用户需求的多变性；该方法建立了信任需求模板和证据模板之间的属性关联，能够对不同来源的多维证据信息进行分析；该方法对模糊综合评估方法进行了改进，充分考虑了信任度随时间变化等特征，提高了信任评估的适用性。　　 （4）研究了信任推荐的方法和机制，提出了一种基于Kalman滤波的推荐网络分析方法。为了支持信任信息的共享和传递，用户之间需建立推荐关系，并由此构成了复杂的推荐网络。针对推荐网络中推荐关系彼此影响、以及部分用户所定义的推荐权重不准确的状况，论文提出了一种基于Kalman滤波的推荐网络分析方法，获得用户在推荐网络中的信誉（全局推荐权重），从而使得从全局的视角来考察一个推荐者成为可能，进一步支持了间接信任评估。　　 （5）设计并实现了基于信任管理的检索机制，提出了一种基于相关反馈的检索优化方法。论文通过资产检索进行了信任管理相关模型、方法和技术的实践。用户在资产检索过程中，可通过定制信任需求模板递交查询条件，利用信任度进行检索结果排序，降低了资产选择的难度。进一步，论文基于用户资产选择过程中形成的相关反馈，以及用户对资产的信任信息可以对资产检索的结果进行了优化，使得基于信任管理的检索方法能够与传统的资产检索方法有效结合，提高了检索的效率。　　 本文在研究工作中还研发了相应的支持系统原型，通过在北京大学公共软件构件库中支持基于信任管理的构件检索进行了相关模型、方法和技术的检验。