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摘 要：针对现有信任机制不能很好表达信任的不确定性，且缺乏有效处理分布式网络中存在的不诚实推荐和策略
" _+ c$ w$ r6 I! z3 m性欺骗等问题，该文提出一种集成直觉模糊信息的自适应信任评估模型。为了激励提供可信服务的实体，惩罚不良5 B, l/ }/ u. z. L, p
行为实体，该模型结合服务持续性强度和时间衰减因子，计算实体直接信任直觉模糊数。同时利用实体的推荐可信# \$ @3 T; u: S; ?: Y/ `
度和行为一致性过滤不诚实推荐行为。除此之外，为了克服综合信任聚合计算中权重确定较主观的问题，给出了一
" c" L: @! K3 g种新的自适应权重分配方法。仿真实验表明，该模型在提高实体服务积极性和抑制恶意欺诈行为中，都有较好的适
# v0 e* ]0 R7 V& B9 l# [( @应性和有效性。; ?3 h2 C& k1 r9 h0 k
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度$ q- a* H( |6 [" B
1 引言
7 F5 @0 `- W+ j! g5 I F- [近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协; l- p; H, G* M( }
作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但* {2 `0 v& @0 h0 Q
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# o" J7 f$ a! n. p" O% y) ~7 S2 u附件下载：4 [4 Z# A. o3 K, i# ~9 w
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发表于 2021-2-8 17:28
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