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随着Internet及相关技术的迅速发展，电子商务逐渐兴起。其中，以Peer-to-Peer(P2P)网络为基础的Consumer-to-Consumer(C2C)交易由于灵活便利等特点，成为电子商务发展的新一轮增长点。但在C2C系统中的交易双方往往由于互不熟悉而面临着巨大风险，因此信任和信誉问题显得尤为重要。
在C2C系统的信任信誉机制问题上，理论模型明显落后于实证研究。实践方面，eBay、Amazon等C2C网站已经在商业运作上取得了成功。它们采用的集中式信誉机制的优势是足够成熟和实用，但缺点是容易受到恶意攻击并且不容易在不同系统之间进行共享。在理论研究方面，正是意识到现有商业化模式的缺陷，研究人员在提出新的理论模型时往往更加关注P2P系统中信息的分布式储存。分布式储存与纯分布式P2P系统的思想更加接近，但信息的分享方式相对子集中式也更加复杂。另外，由于研究者受到所研究的特定问题的局限，因此到目前为止尚没有一种通用的分布式的信任信誉理论模型。
本文重点关注C2C的信任信誉模型。在参考了理论模型和实证方面的文献的基础上，认为建立信任信誉模型的关键在于分析节点的行为。在C2C交易中，节点的行为缺乏中央控制监管，构成了一个自适应系统；而在P2P的分布式信任信誉模型中，节点作为储存信息的终端，其个体行为显然将影响到信任、信誉的形成，进而影响交易决策，并最终影响到整个C2C市场的走向。
不同于其它理论模型，本文在建立基于推荐链分布式局域信息的信任模型时，将模型细分为P2P结构模型和信任信誉模型两部分。一方面对P2P结构模型进行改进，引入演化的特性来构造更接近实际的P2P系统作为信任模型验证的测试平台。另一方面，针对演化的P2P系统中信息准确度较差的特点提出了排序的信任信誉算法，充分利用了信息，在改善信任模型表现的同时也为节点提供了更多的交易机会。除此之外，本文在细节主要考虑到以下两点：采用非归一化证人信息的方式来隐式地包含反映P2P系统整体环境的社会信息；注意到人际关系中普遍存在的幂律分布和“小世界”现象，假设节点朋友也数量服从幂律分布。
由于P2P系统中节点数目较大而节点的行为模式也非常复杂，因此本文考虑利用多个体建模的方法，利用计算机模拟演化的方式来解决难以用动力学方程描述的问题。通过模型仿真，信任模型和排序算法的有效性得到了验证。