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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
4 M' J0 k! k6 b6 N3 Y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
2 x8 L1 n3 l) H$ q* G1 t' n4 A! E; S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0 q9 e; q- C! _# ]( N. E6 t
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
: J, A0 U9 c( Q% L& M* L8 R/ `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
: ?& m* } B7 u# }! R$ ^4 v应性和有效性。) Z# v1 Z! p8 W, i0 E
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
2 q, J% k- [0 T6 i1 引言
8 `& h9 l& X( F! c# C C近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协1 C8 D9 h' O6 ], y
作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但6 U3 W* o- b' R+ `
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发表于 2021-2-18 16:00
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