Środowisko handlu elektronicznego składa się z wielu systemów handlu elektronicznego. System handlu elektronicznego jest podzielony na domeny, jak pokazano na rysunku a.
Każda domena (D) jest reprezentowana przez brokera (B). Model pośrednictwa to równorzędna sieć brokerów (zwana dalej brokerami). Broker jest odpowiedzialny za zarządzanie zasobami i klientami znajdującymi się w jego domenie. Zasoby w jednej domenie są pogrupowane w różne klasy według ich oczekiwanej reputacji przez brokera. Reputacja brokera będzie zależeć od tego, jak dokładny i uczciwy jest on w przedstawianiu reputacji swoich zasobów. Na przykład, jeśli zasób zachowuje się nieprawidłowo, mimo że jest przedstawiany przez brokera jako zasób o wysokiej reputacji, reputacja brokera zostanie zniszczona. I odwrotnie, jeśli broker ostrożnie szacuje reputację swoich zasobów, wówczas zasoby będące w jego zakresie mogą być niepotrzebnie odrzucane przez inne zasoby. Dlatego broker jest zmuszony do umieszczenia zasobu w najbardziej odpowiedniej klasie poprzez zważenie tych sprzecznych wymagań. Gdy zasób dołącza do domeny, negocjuje z brokerem poziom zaufania (reputacji), który zostanie na nim umieszczony. Zasób mógłby skorzystać z zaleceń poprzednich stowarzyszeń brokerów, aby zgłosić roszczenie dotyczące wyższych poziomów zaufania. Często broker może potrzebować wiedzieć o zasobach, które są w gestii brokerów, z którymi nie ma żadnych relacji. W takim przypadku broker poprosi o rekomendacje dotyczące brokera docelowego od innych brokerów. Przewidywana reputacja zasobu docelowego będzie zależeć od reputacji brokera, który nim zarządza, oraz reputacji nadanej zasobowi przez brokera. Pośmiertna analiza transakcji określi ważność prognoz. Reputacje i inne poziomy zaufania brokerów są korygowane na podstawie dopasowania między wartościami przewidywanymi a wartościami wykrytymi po śmierci. System handlu elektronicznego jest reprezentowany przez głównego brokera handlu elektronicznego (EMB). EMB ma relację master-slave ze swoimi brokerami domen oraz relację peer-to-peer z innymi EMB. EMB jest świadomy kontekstu i wykorzystuje informacje kontekstowe, takie jak pokrewieństwo, lokalizacja i jurysdykcja, aby uczynić system handlu elektronicznego godnym zaufania. EMB analizuje otrzymane dane, aby móc podjąć decyzję w oparciu o kontekst. Na przykład, jak pokazano na rysunku 10.1b, EMB analizuje informacje kontekstowe relacji, aby pomóc jej w przetwarzaniu otrzymanych danych. Informacje kontekstowe dotyczące relacji mogą pochodzić z dwóch źródeł, a mianowicie z brokera domeny i banku zarządzającego. Informacje kontekstowe relacji z brokera domeny są klasyfikowane jako relacja master-slave, podczas gdy informacje kontekstowe relacji z EMB są klasyfikowane jako relacja równorzędna. Jeśli dane mają kontekst master-slave, wówczas stosowana jest metodologia projektowania godnych zaufania aplikacji. Z drugiej strony, jeśli dane mają kontekst komunikacji równorzędnej, informacje kontekstowe są analizowane przez EMB. EMB decyduje, czy traktować dane na podstawie informacji kontekstowych (np. Jurysdykcja). W środowisku handlu elektronicznego klient może przejść z jednej domeny do drugiej. Gdy klient przenosi się z jednej domeny do drugiej, brokerzy wykorzystują informacje kontekstowe, takie jak lokalizacja i preferencje, do bezproblemowej interakcji ze środowiskiem handlu elektronicznego. Informacje przechwycone przez tych brokerów są przekazywane do odpowiedniego EMB. Proces zbierania opinii jest podatny na zaufanie zagrożeń, ponieważ umożliwia klientom przekazywanie opinii na temat zakupionych produktów. Informacje zwrotne są przechowywane w magazynie danych. Nie wszyscy klienci są uczciwi. Jednym z celów symulacji jest modelowanie procesu odkrywania prawdziwych wartości produktu poprzez obserwację transakcji, które mają miejsce między klientami i powiązanym z nimi brokerem. Modelujemy wartości produktów, które leżą u podstaw brokerów, za pomocą rzeczywistego wektora wartości produktu (APV). Dla uproszczenia zakładamy, że wartości iloczynu nie zmieniają się w czasie trwania symulacji. Oprócz APV utrzymujemy tabelę przewidywanej wartości produktu (PPV), aby śledzić ewolucję relacji klientów z ich potencjalnym brokerem. Uzyskanie wartości PPV jest symulowane przez początkowe ustawienie ich na -1, a następnie aktualizowane przy użyciu następującego równania:
