信任度是服务计算领域用于量化服务可信性的核心指标。东南大学学者在2012年提出的服务选择模型中，将信任度作为传统服务质量模型的扩展属性，通过层次分析法与偏好排序组织法相结合的技术框架实现计算。该指标能够有效表达用户对多维质量属性的偏好，其计算过程涉及服务质量的量化分析与可信性评估，最终应用于提升服务选择决策的可靠性

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信任度计算包含两个核心环节：

信任度计算：在传统服务质量（QoS）模型基础上引入信任度作为扩展属性，采用层次分析法（AHP）与偏好排序组织法（PROMETHEE）结合的服务选择模型

可信性评估：运用层次分析法（AHP）与偏好排序组织法（PROMETHEE）对候选服务进行排序，结合预设阈值筛选出满足信任度要求的服务实例

该技术主要应用于以下领域：

云计算服务优选：通过量化评估Iaas/PaaS服务提供商的信用等级

分布式系统构建：在微服务架构中筛选符合可信性要求的组件服务

业务流程编排：动态选择满足预设信任度阈值的组合服务链

该模型具有以下技术特征：

动态适应性：通过层次分析法（AHP）与偏好排序组织法（PROMETHEE）结合的服务选择模型

计算效率：能有效表达用户对多维质量属性的偏好，提升服务选择的可信性

研究团队通过模拟电子商务服务选择场景进行验证，结果表明：

信任度指标使服务选择准确率提升23.6%

在存在恶意节点的实验组中，系统可靠性提升40%以上