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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1 t: W5 L# ^0 c ?( ]- q, ^2 D
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 R6 X8 B0 {$ B2 z
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
5 C! i, g5 n( W8 n9 h9 n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/ t! H' I2 U7 V0 o& j) F
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) l4 l2 Y# o5 `( h
应性和有效性。
7 Y" j* Z9 `3 y' ]( V8 f" @关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
4 x0 U q3 R* ]7 o5 [1 引言0 O0 p( C& ^6 \: _+ p" a" K
近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协
$ Z4 ]9 I- W. h# W作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但9 P3 P: S8 b: i$ q( q O5 ^2 w: ]" [
: j- l3 m: T2 X
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附件下载： [1 h, x& W1 C4 o3 v; Y
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发表于 2021-2-8 17:28
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