移动Agent信任模型在电商税收征管中的应用研究

本文主要探讨了人工智能和机器学习在电子商务税收征管中的应用，特别是针对移动Agent技术的信任模型的研究。作者通过分析电子商务对传统税收体制的影响，指出在电子商务环境中，信任机制对于确保交易安全和促进纳税合规至关重要。 文章首先介绍了电子商务的兴起及其对税收征管的挑战，强调了在互联网技术背景下，新型商务模式如电子商务如何改变了税收管理制度。接着，作者讨论了从传统的三层结构电子商务模式到基于移动Agent的智能电子商务模式的发展，同时指出了在移动Agent系统中存在的重要安全信任问题。 为了解决这些问题，作者提出了一种名为AgentRepo的面向移动Agent的电子商务税收征管的信任模型。这个模型综合考虑了多种影响信任度的因素，以提高评估准确性，并且能够抵御欺骗性推荐信息。它采用改进的向量相似度方法来动态更新推荐者的可信度，同时引入短期信誉和惩罚因子的概念，增强了模型的抗攻击能力。 通过仿真实验，AgentRepo模型显示了其在动态评估节点信任度、防范诋毁和策略攻击等方面的效率和稳定性。此外，论文还提出了以WEB服务器作为常设机构，结合价税分离原则，以电子发票和电子税票为核心的税收管理系统，并设立两票管理中心作为网络环境下的权威机构，确保税收管理的效率和安全性。 最后，作者详细阐述了基于移动Agent动态信任模型AgentRep的电子商务税收征管系统架构，并在IBM的Aglet平台上实现了该模型的具体算法和设计。 这篇博士论文深入研究了人工智能和机器学习在电子商务税收征管中的应用，尤其是在移动Agent环境下的信任模型建立，为提升税收管理的效率、安全性和适应性提供了理论依据和实践方案。