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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* f: j: a3 ?/ 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
3 x3 p1 z0 x, n- {, [2 _* V! i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8 F2 F, W- r5 U
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
- W) p& p4 i8 b3 A% P$ y8 s" T, w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. E: m2 K! @) x
应性和有效性。- z+ U1 L. a0 g9 v0 b5 Z- {
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度- s; g1 |$ D) N% m
1 引言
2 v3 G2 g3 b4 h' u近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协
# {! c9 L+ F5 P0 d' Y. ]2 S作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但
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1 S" F2 Y t$ F& d! n8 K7 p9 A
( p% Z/ \( V: ?3 |/ M附件下载：
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发表于 2021-2-18 16:00
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