人类对网络应用的需求带动着互联网技术的不断进步，在此过程中，互联网资源的聚合与利用问题一直占据核心地位。当前，随着用户数量的增长、众多应用的部署以及相关支撑技术的发展，新的互联网环境激发人们寻求更为合理的方式将大量分布、动态以及自治的资源聚合起来。其中，P2P计算和虚拟计算环境所倡导的自发、按需的资源聚合模式是其中的典型代表。区别于传统分布式系统，这类资源聚合方式认为系统资源的提供来自于系统中各个网络终端用户的自主决策，我们称其为自治资源聚合。研究表明，自治资源聚合中用户自主性所引发的行为可信问题（例如：搭便车、不可靠或恶意服务）成为影响系统良性发展的重要问题。为此，信誉机制作为一种社会性机制也相应成为解决这一问题的重要途径，并于近年得到了研究和关注且取得了一定的成果。然而，当前对信誉机制的研究多侧重于构造特定的信誉模型或基于信誉的激励机制，缺乏分析用户共享行为的有效模型和针对信誉机制激励作用理论分析的有效方法，这导致往往很难对信誉机制进行定量分析与评价，而这已经成为制约信誉机制自身完善和发展的一个关键问题。针对以上问题，本文立足于自治资源聚合环境下信誉机制的评价方法，采取理论分析和实验验证相结合的手段，从用户共享行为建模、信誉机制的激励效果分析以及信誉模型的量化评价等方面开展研究。本文的主要工作包括：（1）基于共享用户比例的动态博弈框架：针对当前自治资源聚合中用户共享行为的博弈模型分析结果与实际系统观察结果不一致的问题，论文基于现有共享博弈模型并考虑了系统环境与用户交互的动态性因素，提出了分析用户共享行为的更为一般的博弈框架。该框架将具体服务模型与博弈过程分离，具有更好的适用性；同时采用系统共享用户比例（而不是具体的用户策略）作为博弈均衡表征，确保了均衡分析的简洁。（2）无激励机制作用下用户共享行为的分析与验证：基于上面提出的博弈框架，对自治资源聚合中用户自发的共享行为进行了理论分析与实验验证。一方面，理论分析表明，如果开销与收益的比值适当，即使不存在外部激励，系统内部也能维持一定的共享比例。这论证了自治资源聚合模式的可能性；另一方面，模拟实验发现，用户过低的共享意愿很有可能被学习噪声掩盖，导致系统难以稳定维持在理论所预测的共享水平，这反映了自治资源聚合中引入激励机制的必要性。（3）信誉机制激励作用的分析与评价：在以上分析的基础上，通过引入一个特定的信誉机制－－阶段信誉机制－－作为博弈框架中新的服务模型，对信誉机制可能产生的激励效果进行了分析。理论分析与实验验证同时表明，信誉机制的引入能够大大提高用户对于开销与收益比值的容忍门限，从而提升其参与共享的意愿。在此基础上，论文给出了一般信誉机制激励作用分析方法，并根据该博弈框架下均衡解的分布对博弈类型进行了划分，为不同类型信誉机制的分析与评价奠定了基础。（4）信誉机制网络效应的研究：通过分析资源稀缺程度可能对信誉机制激励效果产生的影响，论文分析和归纳了信誉机制在自治资源聚合中可能存在的网络效应现象，即：在共享的资源稀缺时，用户的共享意愿关于共享用户比例和系统规模成正比。基于此，论文验证了资源聚合中可能存在的临界容量（启动）问题，揭示了信誉机制下自治资源聚合的另一个重要特征，即：信誉机制的激励作用不仅与机制自身设计有关，还受到系统初始共享水平的影响；如果系统初始共享资源的数量过少，即使存在信誉机制，系统也不能达到稳定的共享水平。（5）信誉模型的量化评价方法：针对缺乏统一的、定量化的信誉模型分析评价方法的问题，提出了一种基于序关系的信誉模型量化评价方法，将信誉模型的评价问题转换为序相似性问题。在此基础上，从信誉模型对用户类型的识别能力以及抵制恶意反馈能力两方面，提出了准确性与鲁棒性两种信誉模型评价指标，并给出了两类基于序关系的度量：匹配度与命中率。通过将该方法对论文所提出的P-REP模型进行分析，同时与开源评价框架QTM的分析结果比较，比较结果表明：基于序关系的评价方法能够从不同角度对信誉模型进行综合、定量的评价，为信誉模型比较与评价提供了一种更为全面、有效的手段。本文针对当前自治资源聚合环境下信誉机制研究所存在的问题，在相关研究的基础上，对信誉机制两个核心部分－－激励机制与信誉模型－－的分析评价方法进行了研究，提出了一套自治资源聚合中信誉机制评价的新理论模型和方法。文章的这些贡献将给现代互联网环境下自治资源聚合中信誉机制的研究与设计提供理论依据和技术指导。