随着Internet技术的发展,电子商务(E-commerce)的蓬勃兴起为传统商务的发展带来了新的机遇与挑战。Agent系统由于其自身的特点:在动态的、不可预测的、开放的环境中具有自主行为,在电子商务中扮演了重要角色。然而,在Agent技术广泛应用于电子商务的同时,也带来大量有待进一步解决的问题,信任便是其中之一。在基于Agent的电子商务系统中,为了某一任务的完成,Agent间一般通过协议的方式进行交互。然而,在实际交互中,由于能力的缺乏或环境的变化,Agent并不能保证完全履行其承诺,Agent不得不在不确定的环境下进行决策。因此,如何收集必要的信息确定信任关系,动态的管理、维护信任关系,监控和重估已有的信任关系就成为基于Agent的电子商务系统中促进Agent间合作,减低合作中的风险和开销的关键问题。 信任在电子商务中具有举足轻重的作用,在基于Agent的电子商务中也同样如此。在这一领域,虽然人们提出了大量信任模型,但仍未能有效地解决多Agent系统中的信任问题。本文首先介绍了多Agent系统中信任及信任管理的基本概念、研究现状和存在的问题,对目前典型的信任管理模型:信任的学习模型,信任的信誉模型,以及信任的认知模型进行了分析和研究。然后,针对“如何收集必要的信任信息来确定和维护信任关系”这一问题,在Ramchurn的信心-信誉(Confidence-Reputation)模型基础之上,提出了一个用于多Agent系统的具有欺诈检测机制的信心-信誉模型,并且详细介绍了模型的设计思想,总体框架及应用实例。最后,将本模型和Ramchurn的信任模型,在合作的稳定性和信任的精确性方面进行了分析和比较。 用于多Agent系统的具有欺诈检测机制的信心-信誉模型不同于现有的信任模型,它的主要区别在于: