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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
_ N2 l- H2 u' ~3 z! Q0 g3 U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, c/ f0 U8 g2 ^% G* K
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( {" @) e, p. u3 D- X% s; y
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
5 I+ G% l$ z# U! }9 d2 b; 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
" r& d* v4 A8 _; e应性和有效性。* \9 y' P5 f2 \/ c D
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
) e8 g/ @. i. B1 引言: a& b" |& U8 t- P0 ~6 P
近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协, J9 I9 J: ^8 s6 _: y1 P! r% 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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附件下载：8 _; ~' P- @% j8 z: F* r
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发表于 2021-2-8 17:28
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