信任是一个抽象的概念，不同的人对信任的定义和理解都不相同，在通常情况下，如果客体能够符合主体所假设的期望值，那么称主体对客体是信任的，反过来则不成立。如果此时客体对主体也是信任的，那么我们说主客体之间存在信任关系，信任关系可以使用信任值来进行衡量。主客体间建立信任关系的范畴我们称之为信任域，信任域是服从于一组公共策略的系统集，而信任模型则是一套建立和管理信任关系的框架结构。当前通过学者的不断改进，信任模型被划分为多种类型。
1主观信任模型
Beth是较早研究分布式网络信任模型的学者之一。他首先提出了信任定量化的概念和具体的量化方法，根据肯定经验数和否定经验数来计算实体完成某项任务的概率，以此来表示信任，并给出了信任计算和合成的方法。 Jøsang信任度评估模型提供了推荐算子用于信任度的推导，主要的算子有合并、合意和推荐，合并用于不同信任内容的信任度综合计算，合意根据参与运算的观念之间的关系，分为独立观念间的合意、依赖观念间的合意和部分依赖观念间的合意。
2基于群组的层次信任模型
最早开始在计算机技术领域研究信任问题的是Marsh。他提出的信任模型是基于社会学和心理学范畴中对信任的理解，将社会学和心理学中关于信任的所有属性都集成到该模型中。Rahman和Hailes提出了一种可以在P2P环境中实现的信任管理方法，它是基于Marsh模型的，并且对其中的一些概念进行了简化和修改。Bin Yu提出的信任模型通过模拟节点之间的社会关系，来支持服务节点与推荐节点之间建立起的信任关系。Kademlia建立的模型包括三个层次：群组内部信任关系，群组之间的信任，节点之间的信任关系,介绍了层次分析理论的原理，并阐述了其在企业信用评估研究中的应用。王欣欣通过对供应商信任影响因素的分析和对FCM 仿真方法的研究，提出了基于FCM 的供应商信任评价模型，可以计算出每位供应商的可信度，作为供应商选择的依据。
3基于声誉的信任模型
Li Xiong和Ling Liu提出了一种基于信誉的信任模型(Peer Trust)，通过收集某个节点的反馈信息来计算其信任度，考虑到反馈信息存在的可靠性问题，模型引入了反馈可信因子来评估反馈信息的可信度。虽然模型考虑到需要识别出恶意欺骗行为并对欺骗者进行惩罚，但是却没有给出具体的识别方法和惩罚措施。目前在国外应用非常普遍的eBay[6]就是将声誉管理机制成功地应用到电子商务领域的典范。
4基于数据挖掘理论的信任模型
佘燕达，李海晨针对信贷业务中的信用风险问题， 通过建立基于数据挖掘的信贷企业信用评估系统， 并使用ID3算法对样本数据进行实证分析， 表明数据挖掘技术应用于金融企业的信贷企业信用评估系统中，可从大量的企业信用数据中发现潜在有用的信息和规则，并将数据挖掘技术应用于保险企业在信用等级分类中，通过对保险数据的深层分析，对保险用户信用等级进行了分类，降低了人为因素对评价的干扰。
5基于云模型的信任模型
CBTM是一种基于云模型(cloud model)的信任模型，由He等人提出，适用于普适环境。引入云的形式，结合实体之间信任关系的信任程度描述和不确定性描述，得到了信任云的传播算法和合并算法。实体之间的信任关系通过一维正态云的形式进行描述，把企业信用评估视为一个灰色多目标决策问题，利用投影寻踪技术，优化投影指标函数估计灰色关联投影值的最佳的投影方向，从而得出样本企业的信用综合得分，并根据信用综合得分的散布特征来设置两分类判别阈值，进而确定样本企业的信用类别。
信任模型具有多种，但是本研究考虑要计算物流服务供需方之间的信任问题，综合考虑各个信任模型的特点，在计算信任模型时，分为自身交易过程中获得的主观信任值以及向社交网络成员打探获得的间接信任值。这种模型能很好的与现实生活相结合，具有较好的现实应用意义。