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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2 g; j1 R9 D* q1 o7 }2 I4 _
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
- j4 g+ u1 a$ ~! M8 j: w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! D. ~: P( I5 Y6 q* j
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
" b8 |: b+ f, E, }* d U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
, W' ` j B p5 I应性和有效性。
& R! |6 V3 [* A' W/ F! H# J+ g% s9 d关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
3 n, L+ k& @+ e% v7 q: ^1 引言
/ d0 O$ d! a7 Q1 ~* |/ l近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协
7 }/ L' { u1 Q作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但7 f, T$ y, g2 [ ?" q' ?4 O
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发表于 2021-2-8 17:28
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