CAJ | 학술논문

信任是网络计算模式下实体交互与协同的基础,如何准确地定量表示和评估信任是研究重点.该文提出以实体上下文和时间戳为条件的信任预测模型,建立了粒度为8的信任等级空间,引入了多维测量指标度量实体交互满意度,使得满意度计算更加精确.构建了具有时间衰减性的直接信任求解方法,克服了已有模型动态适应能力不足的问题.把推荐信任划分为直接推荐和间接推荐,在直接推荐信任求解中引入实体评分相似度因子,在间接推荐信任计算中提出了基于路径衰减的方法.提出了一种分布式树型存储机制DST(Distributed Storage Tree),提高了模型的稳定性和可扩展性.模拟实验表明,与已有同类型模型相比,该模型更有效和准确地提供决策依据,并且在抑制恶意实体方面具有明显作用.
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