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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
* u8 Q& ^; X1 g( W, ~) |/ 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 `% T5 L! B3 J- j
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
. x/ z M% v- v. A' x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. i L% p# c4 {- k; _1 h
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
2 @0 A+ Z( \& _8 u/ z, a5 Z5 n应性和有效性。3 s; p, h6 Z8 }+ e0 Z
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
3 O; @, x7 v" W6 Z3 F1 引言
+ ~1 W1 @7 c2 x) l$ ?近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协
1 G: Q5 g5 K8 q/ D$ _作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但
. j% U" w4 X0 Q! E2 k4 l7 x
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发表于 2021-2-8 17:28
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